Flink数据流：基于ID进行去重的编程实现

最新推荐文章于 2024-01-25 01:55:16 发布
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本文介绍了如何使用Apache Flink进行实时数据流处理中的去重操作，特别是基于ID的去重。通过提供一个基本的Flink作业示例，展示了如何定义数据流、分组并使用Keyed State进行去重，从而帮助读者理解并实现这一功能。

Flink数据流：基于ID进行去重的编程实现

在实时数据处理中，去重是一个常见的需求。Apache Flink是一个强大的流式处理框架，可以处理大规模的实时数据流。本文将介绍如何使用Flink实现基于ID进行去重的数据流处理，并提供相应的源代码。

首先，让我们从引入必要的依赖开始。我们将使用Flink的核心库和连接器库来构建我们的应用程序。以下是一个基本的Maven依赖配置示例：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink
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基于 Flink 的百亿数据去重实践
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 2050
在工作中经常会遇到去重的场景，例如基于 App 的用户行为日志分析系统，用户的行为日志从手机客户端上报到 Nginx 服务端，通过 Logstash、Flume 或其他工具将日志从 Nginx 写入到 Kafka 中。 由于用户手机客户端的网络可能出现不稳定，所以手机客户端上传日志的策略是：宁可重复上报，也不能丢日志。所以导致 Kafka 中必然会出现日志重复的情况，即：同一条日志出现了 2 条或...
Flink vs Spark Streaming：大数据流处理框架深度对比
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08-30 748
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Flink+Hologres亿级用户实时UV精确去重最佳实践
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05-28 464
UV、PV计算，因为业务需求不同，通常会分为两种场景： 离线计算场景：以T+1为主，计算历史数据 实时计算场景：实时计算日常新增的数据，对用户标签去重 针对离线计算场景，Hologres基于RoaringBitmap，提供超高基数的UV计算，只需进行一次最细粒度的预聚合计算，也只生成一份最细粒度的预聚合结果表，就能达到亚秒级查询。具体详情可以参见往期文章>>Hologres如何支持超高基数UV计算(基于RoaringBitmap实现) 对于实时计算场景，可以使用Flink+Hologres方
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1.背景介绍 在大数据处理领域，实时数据流处理是一项至关重要的技术，可以帮助我们实时分析和处理数据，从而更快地做出决策。Apache Flink是一款流处理框架，具有高性能和低延迟的特点，可以处理大规模的实时数据流。在本文中，我们将讨论Flink流处理的一个案例，即实时数据去重。 1. 背景介绍 实时数据流处理是大数据处理领域中的一个重要领域，它涉及到处理和分析大量的实时数据，如日志、传感器...
flink去重（一）flink、flink-sql中常见的去重方案总结
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flink、flink-sql中常见的去重方案总结
Flink去重方案
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02-07 6322
MapState去重 SQL去重 HyperLogLog去重 bitmap精确去重
轻松通关Flink第20讲：Flink 高级应用之海量数据高效去重
sucaiwa的博客
03-28 1790
这一课时我们讲解了多种不同的 Flink 大数据下的去重方法，并且详细比较了它们的异同。在实际的业务场景中，精确去重和非精确去重需要灵活选择不同的方案，在准确性和效率上达到统一。点击这里下载本课程源码。
千万数据去重_基于 Flink 的百亿数据去重实践
weixin_30708203的博客
12-28 1348
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flinksql中使用自定义hyperloglog进行去重
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为了在 Flink SQL 中集成并使用自定义的 HyperLogLog 算法进行数据去重，主要涉及几个方面的工作：创建用户自定义聚合函数（UDAGG），注册该函数到 Flink 表环境中，并编写相应的 SQL 查询语句。 #### 创建用户...
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启迪思维，精进技术
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基于Flink百亿数据实时去重
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基于传统的Set方法去重，以及弊端 去重处理方法： 需要一个全局 set集合来维护历史所有数据的主键。当处理新日志时，需要拿到当前日志的主键与历史数据的 set 集合按照规则进行比较，若 set集合中已经包含了当前日志的主键，说明当前日志在之前已经被处理过了，则当前日志应该被过滤掉，否则认为当前日志不应该被过滤应该被处理，而且处理完成后需要将新日志的主键加入到set 集合中，set 集合永远存放着所有已经被处理过的数据 弊端： 百亿数据去重，就按照每天100亿数据来算，由于数据量巨大，所以主键.
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数据中台中，flink实时任务里面，怎么给数据源里采集来的数据进行去重。
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布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。2.只能插入和查询元素，不能删除元素，这与产生假阳性的原因是相同的。假阳性的概率其实就是一个不在的元素，被k个函数函数散列到的k个位置全部都是1的概率。另外，由于它不存在假阴性问题，所以用作“不存在”逻辑的处理时有奇效，比如可以用来作为缓存系统（如Redis）的缓冲，防止缓存穿透。
[实战-10]FlinkSql 如何实现数据去重？
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08-29 2043
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08-18 3064
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提交一个flink作业，希望获取这个作业的jobId,以便后续程序监控，例如获取checkpoint路径，从checkpoint点重启
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