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(6)Flink CEP SQL模拟账号短时间内异地登录风控预警
hadoop
flink
营销风控
金融风控
风控平台
(1)通过将xxx平台用户登录时的登录日志发送到kafka(本文代码演示用的socket);
NBI大数据
2022-08-30
553
0
(5)Flink CEP SQL四种匹配模式效果演示
flink
hadoop
实时风控
大数据
大数据解决方案
从匹配成功的事件序列中最后一个对应于patternItem的事件开始进行下一次匹配
NBI大数据
2022-08-24
426
0
(4)Flink CEP SQL贪婪词量演示
大数据处理套件 TBDS
大数据
flink
营销风控
金融风控
基于上一篇(3)Flink CEP SQL宽松近邻代码演示的延展,在上一篇中我们使用贪婪词量 +(至少匹配1行或多行),本篇将演示多种贪婪词量的效果:
NBI大数据
2022-08-20
263
0
(2)Flink CEP SQL严格近邻代码演示-风控系统构建利器
大数据
flink
实时风控
营销风控
金融风控
上一篇我们对Flink CEP做了简单介绍,这一篇我们通过代码来演示一下Flink CEP SQL中的严格近邻效果:
NBI大数据
2022-08-13
394
0
(1)Flink CEP复杂事件处理引擎介绍
flink
大数据处理套件 TBDS
大数据解决方案
大数据
大数据可视交互系统
复杂事件处理(CEP)既是把不同的数据看做不同的事件,并且通过分析事件之间的关系建立起一套事件关系序列库。利用过滤,聚合,关联性,依赖,层次等技术,最终实现由简单关系产生高级事件关系。
NBI大数据
2022-08-12
684
0
(8)FlinkSQL自定义UDF
flink
大数据处理套件 TBDS
大数据解决方案
大数据
Flink提供了自定义函数的基础能力,在需要满足特殊业务场景需求时,根据自身需要按需定制自己的UDF 下面将简单演示一个UDF的定义和UDF的使用过程:
NBI大数据
2022-08-08
415
0
(7)FlinkSQL将kafka数据写入到mysql方式二
flink
大数据处理套件 TBDS
大数据解决方案
大数据
public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.c
NBI大数据
2022-08-08
1.2K
0
(6)FlinkSQL将kafka数据写入到mysql方式一
flink
大数据处理套件 TBDS
大数据解决方案
大数据
图片这里不展开zookeeper、kafka安装配置(1)首先需要启动zookeeper和kafka图片(2)定义一个kafka生产者package com.producers;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.pojo.Event;import com.pojo.WaterSensor;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;import org.apache.kafka
NBI大数据
2022-08-08
967
0
(5)FlinkSQL将socket数据写入到mysql方式二
flink
大数据处理套件 TBDS
大数据解决方案
大数据
public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.c
NBI大数据
2022-08-08
893
0
(4)FlinkSQL将socket数据写入到mysql方式一
flink
大数据处理套件 TBDS
大数据
大数据解决方案
本章节主要演示从socket接收数据,通过滚动窗口每30秒运算一次窗口数据,然后将结果写入Mysql数据库
NBI大数据
2022-08-08
899
0
(3)FlinkSQL滑动窗口demo演示
flink
大数据
滑动窗口(Sliding Windows)与滚动窗口类似,滑动窗口的大小也是固定的。区别在于,窗口之间并不是首尾相接的,而是可以“错开”一定的位置。如果看作一个窗口的运动,那么就像是向前小步“滑动”一样。定义滑动窗口的参数有两个:除去窗口大小(window size)之外,还有一个滑动步长(window slide),代表窗口计算的频率。
NBI大数据
2022-08-08
356
0
(2)FlinkSQL滚动窗口demo演示
flink
滚动窗口(Tumbling Windows) 滚动窗口有固定的大小,是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠,也不会有间隔,是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义,也可以基于数据个数定义;需要的参数只有一个,就是窗口的大小(window size)。
NBI大数据
2022-08-08
338
0
(1)通过FlinkSQL将数据写入mysql demo
flink
FlinkSQL的出现,极大程度上降低了Flink的编程门槛,更加容易理解和掌握使用。今天将自己的笔记分享出来,希望能帮助在这方面有需要的朋友。
NBI大数据
2022-08-08
1.5K
0
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