Flink编程套路

最新推荐文章于 2025-12-01 20:47:27 发布
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#flink #大数据

博客介绍了Flink的基本组成部分，包括获取参数（可选）、初始化Stream执行环境、配置参数、读取外部数据、进行数据处理流程、将处理结果写入外部以及触发执行等内容。

Flink由相同的基本部分组成

（1）获取参数（可选）

（2）初始化Stream执行环境

（3）配置参数

（4）读取外部数据

（5）数据处理流程

（6）将处理结果写入外部

（7）触发执行

深入理解 Flink（一）Flink 架构设计原理
weixin_44512041的博客
01-09 1825
Flink 是当今最主流的大数据流式计算引擎，没有之一。本文将解开 Flink 的神秘面纱，从 MapReduce、Spark、Flink 的技术演进入手，引出 Flink 的核心设计原理、简单的编程模板与执行过程，以及 Flink 内存管理方式。
Flink源码解析（四）Flink应用程序的提交
Yuan_CSDF的博客
08-11 1531
这里包含Graph的处理，最终生成物理执行图，以及Slot到发布Task到TaskExecutor上运行。如下所示： Flink编程套路总结 Flink提交执行脚本分析 Flink CliFronted提交应用程序源码剖析 ExecutionEnvironment源码解析 Job提交流程源码分析 StreamGraph构建和提交源码解析 JobGragh构建和提交源码解析 ExecutionGragh构建和提交源码解析 Slot管理（申请）源码解析 Task提交到Task...
Flink编程套路（学习笔记二）
qq_42185491的博客
05-20 426
对于一个Flink任务来说，都是由Source（数据源），transformation（转换算子），Sink（数据输出）三个部分组成；编程套路也主要由5个步骤组成。 1.创建运行环境 Flink提供了两种创建环境的方式，DataStream（数据流）和DataSet（数据集），两种的创建方式没什么太大的区别。 //DataStream 数据流 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionE...
Flink SQL编程套路（学习笔记三）
qq_42185491的博客
05-22 403
Flink版本1.8.0， DataStream 获取执行环境； 创建一个TableEnvironment； 读取数据源； 数据转换； DataStream转成Table，定义字段名称； 注册table，定义table名称； SQL计算查询； table转成DataStream； 提交执行。 package FlinkDemo.flink_table; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; impor
Flink源码剖析
weixin_37172178的博客
10-04 2389
执行环境 ExecutionEnvironment数据抽象 DataSet DataStream逻辑操作 Source Transformation Sink1. 获取执行环境2. 通过执行环境对象，注册数据源Source，得到数据抽象3. 调用数据抽象的各种Transformation执行逻辑计算4. 将各自Transformation执行完毕之后得到的计算结果数据抽象注册Sink5. 提交Job执行。
flink入门视频教程
沙门空海
12-09 1129
资源地址：https://pan.baidu.com/s/1OXIKddv3_9b2ZOiPCeznMw&shfl=sharepset 视频内容 第一章 1课程安排与初识Flink 2Flink生态 3Flink Use 4Flink当前的发展状况以及未来趋势 5Flink批处理案例实 6Flink流处理案例实现（ 7Flink编程模型一：分层架构 8Flink编程模型二：DataFl...
Flink核心概念与编程模型
大数据研习社
03-15 588
说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习优快云官网课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/ExrHPl9 1. Flink分层架构 1.1 Flink生态之核心组件栈 大家回顾一下Flink生态圈中的核心组件栈即可，前面已经详细讲过，这里就不再赘叙。 1.2 Flink分层架构 Fl...
Flink ProcessFucntion
小梁
12-13 1267
文章目录1.为什么要学习底层 ProcessFuntion API2.Flink提供了哪些 ProcessFuntion 1.为什么要学习底层 ProcessFuntion API 为了访问时间戳 watermark以及注册定时事件 2.Flink提供了哪些 ProcessFuntion ProcessFunction KeyedProcessFunction CoProcessFunction ProcessJoinFunction BroadcastProcessFunction KeyedB
10分钟入门Flink--了解Flink
程序员半支烟，wechat：yclxiao
04-25 668
Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink是原生的流处理系统，但也提供了批处理API，用于基于流式计算引擎处理批量数据的计算能力，真正实现了批流统一。Flink支持有状态的计算。在流式计算过程中将算子的中间结果保存在内存或者文件系统中，等下一个事件进入算子后可以从之前的状态中获取中间结果，以便计算当前的结果，从而无需每次都基于全部的原始数据来统计结果，极大地提升了系统性能。
深入理解 Flink（六）Flink Job 提交和 Flink Graph 详解
weixin_44512041的博客
01-11 1632
本章节重点介绍了 Flink Job 提交过程，包含了 StreamGraph 到 JobGraph 在客户端的转换和优化，并给出了源码级剖析。虽然是以 per-job 模式下的提交过程为例，但在 session、application 模式下核心代码并无二致，均可作为研究参照。
一文搞懂Flink State如何实战。ValueState实现最大状态值计算
alike_u的博客
06-27 2221
一、什么是state 流式计算场景，简单的说就说来一条数据就处理一条数据，对数据进行实时处理。这个时候就会自然而言的有一类需求，我的业务逻辑依赖之前我已经输入的数据。 举一个场景就是Flink程序接收Kafka传输过来的数字，例如1到100的随机数。业务需求是输出收到的最大数字。比如按顺序收到的是0，10，2，3，4，5，应该输出的最大数是10。显然在这个处理过程中，需要一种机制来记录前面收到的信息。这种机制就是Flink里面的state,记录前面输入的数据。 ...
Flink CEP结合案例详解
一个数据小开发的博客
02-19 3190
1、介绍 FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理(CEP)库。它允许您在无穷无尽的事件流中检测事件模式，使您有机会掌握数据中重要的内容。通常会用来做一些用户操作APP的日志风控策略等多种复杂事件，下面详细以用户连续10s内登陆失败超过3次告警为需求，进行全面讲解。 1.1、整体需求数据详解图 ...
flink实现变更算子checkpoint断点续传依然生效
luohualiushui1的专栏
12-01 333
flink实现变更算子checkpoint断点续传依然生效
SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听
2509_94101121的博客
12-01 318
CDC 是（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、 更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。/*** 反序列化数据,转为变更JSON对象*/@Override//5.获取操作类型 CREATE UPDATE DELETE2 : 3;//7.输出数据/*** 从元数据获取出变更之前或之后的数据*/= null) {
flink实现写orc对数据进行分目录(分区表)写入
luohualiushui1的专栏
12-01 292
flink实现写orc对数据进行分目录(分区表)写入
FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
luohualiushui1的专栏
12-01 853
FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
Flink 延时数据处理
hyy_blog
11-30 275
合理组合使用 Watermark + allowedLateness + sideOutputLateData，几乎可以覆盖所有延迟数据的处理需求。后可以看到正常计算结果，side output 只包含真正“太晚”的数据。，该元素会被直接丢弃或输出到 side output（取决于是否配置了。中会判断当前元素是否已经晚于。被标记为 true。
Flink MySql CDC 源码剖析
jinjiating的专栏
12-01 670
Flink CDC的MySqlSource组件通过MySqlSourceEnumerator和MySqlSourceReader实现MySQL数据的全量和增量同步。MySqlSourceEnumerator采用两种分片策略：MySqlBinlogSplitAssigner处理增量数据，MySqlHybridSplitAssigner先通过均分算法切分全量快照数据，再创建BinlogSplit读取增量变更。全量阶段多个Reader并发读取快照数据，完成后报告水位线；增量阶段由单个Reader读取BinlogS
Flink的一些面试题整理
最新发布
Yuyang_Leo的博客
12-01 255
侧输出-SideOutput：通过watermark在短时间内允许了乱序到来的数据，可以将错过水印有错过allowdelateness允许的时间的数据，单独存放在一个DataStream中，然后开发人员可以自定义逻辑对这些超级迟到的数据进行处理。滑动窗口：窗口长度！=滑动距离，其中，如果滑动距离>窗口长度，会漏掉数据，反之则会重复处理数据比如要求是每隔1分钟，统计前面5分钟的数据（滑动距离1分钟，窗口长度5分钟，重复处理4分钟的数据）Filter：读取文件中的日志数据，并过滤出对应的ip，
Flink编程实践：WordCount程序开发与运行
"本实验是关于大数据技术中的Flink初级编程实践，旨在让学习者掌握Flink编程基础和使用IntelliJ IDEA开发Flink程序的方法。实验内容包括在Ubuntu环境中安装IDEA，编写并运行WordCount程序，以及实现数据流词频统计...
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