很多时候犯错都是在不知情的情况下发生的

在当今数据风暴的时代，实时数据处理已经成为众多企业关注的热点。Apache Flink作为一个高性能、可扩展的实时计算框架，在实时数据处理领域占据着举足轻重的地位。Spring Boot则以其快速开发、简化配置而广受欢迎，将两者结合，我们可以快速地搭建起一个实时数据处理平台。本文将详细讲述如何将Flink应用集成到Spring Boot项目中，为你开启实时数据处理的大门。本教程详细介绍了如何将 Apache Flink 集成到 Spring Boot 应用中，从而构建出一个能够处理实时数据流的系统。

impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具，impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。

进入主页，点击右上角“设为星标”比别人更快接收好文章本文目录：一. 实时计算初期二. 实时数仓建设三. Lambda架构的实时数仓四. Kappa架构的实时数仓五. 流批结合的实时数仓。

数仓整体流程。

本文分为四个章节介绍实时计算，第一节介绍实时计算出现的原因及概念；第二节介绍实时计算的应用场景；第三节介绍实时计算常见的架构；第四节是实时数仓解决方案。

Flink中可以很方便的使用自定义数据源，只需要实现SourceFunction接口即可。比如实现一个随机产生某10个学生的N此考试分数@Override@Override@Override'}';Sink这个词很形象，中文意思“水槽”，寓意：数据流像水一样，源源不断的，经过水槽流向各种目的地。Flink可以使用DataStream API将数据流输出到文件、Socket、外部系统等。

本文主要介绍了Flink的状态和状态管理，以及Demo和相关代码，希望对你有帮助！

相信你读完上一节的对Flink已经有初步了解了。这是继第一节之后的Flink入门系列的第二篇，本篇主要内容是是：了解Flink运行模式、Flink调度原理、Flink分区、Flink安装。

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。

这个很好理解，因为Flink一般使用场景大多数为窗口实时计算，计算的是即时数据，当存在一个计算历史数据累计的需求时显得捉襟见肘，因此需要有方法能够保持前面的数据状态。这个很好理解，因为Flink一般使用场景大多数为窗口实时计算，计算的是即时数据，当存在一个计算历史数据累计的需求时显得捉襟见肘，因此需要有方法能够保持前面的数据状态。一般Flink部署模式除了Standalone之外，最常见的为Flink on Yarn和Flink on K8s模式，其中Flink on Yarn模式在企业中应用最广。

首先需要构建对应的TableEnviroment创建关系型编程环境，才能够在程序中使用Table API和SQL来编写应用程序，另外Table API和SQL接口可以在应用中同时使用，Flink SQL基于Apache Calcite框架实现了SQL标准协议，是构建在Table API之上的更高级接口。在Flink实际开发过程中，可能会遇到source 进来的数据，需要连接数据库里面的字段，再做后面的处理，比如，想要通过id获取对应的地区名字，这时候需要通过id查询地区维度表，获取具体的地区名。

在 Apache Flink 中，分区（Partitioning）是将数据流按照一定的规则划分成多个子数据流或分片，以便在不同的并行任务或算子中并行处理数据。另外，Spark Streaming中的流计算其实是微批计算，实时性不如Flink，还有一点很重要的是Spark Streaming不适合有状态的计算，得借助一些存储如：Redis，才能实现。因此，在深入学习Flink之前，建议先浏览我之前关于Spark的文章，这将为你提供扎实的基础，并帮助在学习Flink时能更好地举一反三，加深对其理解。

我们开始对数据流做处理，计算数据流中单词出现的频次。如果输入数据流是“Hello Flink Hello World“，这个程序将统计出Hello的频次为2，Flink和World的频次为1。在大数据领域，词频统计（WordCount）程序就像是一个编程语言的HelloWorld程序，它展示了一个大数据引擎的基本规范。麻雀虽小，五脏俱全，从这个样例中，我们可以一窥Flink设计和运行原理。图 1 Flink样例程序示意图。

Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink是做Batch计算的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成员孵化出Flink，同年将Flink捐赠Apache，并在后来成为Apache的顶级大数据项目，同时Flink计算的主流方向被定位为Streaming，即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是Flink技术诞生的背景。