qq_34864753的博客

进来看看吧，说不定有收获

直接上sql和数据流图一： join(regular join)insert into `flinkThreeWaterT`select ck.userid, ck.click, py.payway, pc.price, ck.ctime, py.ptime, pc.etimefrom ( select userid, click, TO_TIMESTAMP (ctime) as ctime from flink_kafka_join_click)

1. 窗口划分与数据清理 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); DataStreamSource<String> local

1. pom依赖 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <flink.version>1.11.0</flink.version> <avro.version>1.8.2</avro.version> <java.version

source 单并行度参考https://blog.youkuaiyun.com/xu470438000/article/details/83271123结论：###窗口触发条件1、watermark时间 >= window_end_time2、在[window_start_time,window_end_time)中有数据存在###对于设置了allowedLateness(Time.seconds(N))的1. 第一次触发是在watermark >=window_end_time时.

本demo是计算窗口内wordCount然后写入mysql//数据通过jdbc方式sink到mysql windowCounts.addSink(JdbcSink.sink("replace into flink_test(words,nums) values(?,?)", new JdbcStatementBuilder<Tuple2<String, Integer>>() { @Ove.

Flink Cep是对复杂时间处理的一种手段，通过规则进行匹配，比如有 A B A C B C D是个消息，我们想获取 B C这种事件的消息，就可以通过定义相关规则来进行业务处理，通常我们会对C消息到达的时间有要求，比如在3s之内，那么我们获得超出3s已经匹配到的消息呢？现在来讨论下Flink CEP对于超时时间的处理直接上demo（实现功能，匹配click后为buy事件的消息，事件限定为5s，同时获取超时时间外匹配的消息）git地址https://github.com/fan-code/fl.

代码参考了 zhisheng的java http://www.54tianzhisheng.cn/2018/12/30/Flink-ElasticSearch-Sink/以及同事的scala，在此说明一下java 有add和upsert操作scala只有upsert操作代码git连接https://github.com/fan-code/flinkSink2Es

依赖中有配置<!--<scope>provided</scope>--> 去掉即可

pom文件 <name>Flink Quickstart Job</name> <url>http://www.myorganization.org</url> <repositories> <repository> <id>apache.snapsh...

pom文件<name>Flink Quickstart Job</name> <url>http://www.myorganization.org</url> <repositories> <repository> <id>apache.snapsho...