DataStream,DataStream → ConnectedStreams 连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被Connect之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化...[Connect算子] Connect后使用CoProcessFunction、CoMap、CoFlatMap、KeyedCoProcessFunction等API 对两个流分别处理。...需求分析 类似之前的订单超时告警需求。之前数据源是一个流，我们在function里面进行一些改写。这里我们分别使用Event1和Event2两个流进行Connect处理。...OutputTag侧输出 KeyedCoProcessFunction(processElement1、processElement2)使用 ValueState使用 定时器onTimer使用 启动两个...TCP服务: nc -lh 9999 nc -lk 9998 注意:nc启动的是服务端、flink启动的是客户端 import java.text.SimpleDateFormat import org.apache.flink.api.common.state
现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...我已经写了一篇介绍性的博客文章，介绍如何使用Apache Flink 进行批处理，我建议您先阅读它。 如果您已经知道如何在Apache Flink中使用批处理，那么流处理对您来说没有太多惊喜。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。...但这种方法不利于推广，因为非键控流不可并行化。为了高效地使用Flink集群的资源，我们需要通过用户名键入我们的流，这将创建多个逻辑流，每个用户一个。
如果想获取数据流中Watermark的时间戳，或者在时间上前后穿梭，需要使用ProcessFunction系列函数，它们是Flink体系中最底层的API，提供了对数据流更细粒度的操作权限。...Flink SQL是基于这些函数实现的，一些需要高度个性化的业务场景也需要使用这些函数。 ?...状态的介绍可以参考我的文章：Flink状态管理详解，这里我们重点讲解一下的使用ProcessFunction其他几个特色功能。...使用ProcessFunction实现Join 如果想从更细的粒度上实现两个数据流的Join，可以使用CoProcessFunction或KeyedCoProcessFunction。...注意，使用Event Time时，两个数据流必须都设置好Watermark，只设置一个流的Event Time和Watermark，无法在CoProcessFunction和KeyedCoProcessFunction
因此，Hive 表与 Flink SQL 有两种常见的用例： Lookup（查找）表用于丰富数据流 用于写入 Flink 结果的接收器 对于这些用例中的任何一个，还有两种方法可以使用 Hive 表。...您可以使用 Hive catalog，也可以使用 Flink DDL 中使用的 Flink JDBC 连接器。让我们讨论一下它们是如何工作的，以及它们的优点和缺点是什么。...将 Flink DDL 与 JDBC 连接器结合使用 使用 Flink JDBC 连接器，可以直接从控制台屏幕为任何 Hive 表创建 Flink 表，其中可以提供表的 Flink DDL 创建脚本。...缺点：仅适用于非事务性表 使用 JDBC 连接器的 Flink DDL 表 使用带有 JDBC 连接器的 Hive 表时，默认情况下没有缓存，这意味着Flink 会为每个需要丰富的条目连接 Hive！...结论 我们已经介绍了如何使用 SSB 通过 Hive 表丰富 Flink 中的数据流，以及如何使用 Hive 表作为 Flink 结果的接收器。这在涉及使用查找数据丰富数据流的许多业务用例中非常有用。
按照key将数据拆分为不同的集合，具有相同key的数据放到同一个集合，内部使用hashCode来判断是否属于同一个key。...，返回新的流包含所有流中的元素。....); Window Join 基于指定的key和共同窗口join两个数据流，返回一个新的数据流。...在这种情况下，对于不包含具有该特定键的元素的数据集一侧，将使用空输入调用 CoGroup 函数。 CoGroupFunction类型参数： – 第一个输入数据集的数据类型。...连接两个数据流保持原有类型。连接允许两个流之间共享状态。 DataStream someStream = //...
逸言 | 逸派胡言 作为目前最为高效的流处理框架之一，Flink在我们的大数据平台产品中得到了广泛运用。为了简化开发，我们对Flink做了一些封装，以满足我们自己的产品需求。...我们结合Flink的架构，并参考了Apex、Storm、Flume等其他流处理框架，抽象出自己的流处理模型。这个模型中各个概念之间的关系与层次如下图所示： ?...的流处理模型进行了抽象和扩展开发后，就形成了围绕flink为核心的逻辑架构。...flink是haina的核心，提供了基本的运算、运行和部署的能力，而haina则根据我们产品的需求对flink进行扩展，并遵循前面提及的抽象流处理模型提供各个可以被重用的细粒度组成单元，并实现了通用的组成逻辑...中完成了Flink执行环境与具体Job之间的绑定以及对外部环境的使用。
Flink核心模型介绍 Apache Flink就是其中的翘楚，它采用了基于操作符（operator）的连续流模型，可以做到微秒的延迟。...Flink与Spark的异同之处 Flink的诞生总是有原因的，简单来说因为它统一了批处理和流处理，并且对于实时计算可以实现微秒级别的输出。...，每当由新数据进来的时候就会马上执行，延迟上明显优于Spark 虽然都支持SQL编程，但Spark提供的SparkSQL会在使用性能上更优，而Flink提供的Table API仍有很大的进步空间，如相应的优化...Spark和Flink的适用场景 在下面的场景，可以优先使用Spark： 数据量大而且业务逻辑复杂的批处理，并且对计算效率有很高要求 基于历史数据的交互式查询 对实时流数据处理，延迟仅仅需要数百毫秒到数秒之间...在下面的场景，可以优先使用Flink： 对延迟要求很高的实时数据处理场景，如实时日志报表 ?
Pulsar 数据视图：分片数据流 Apache Flink 是一个流式优先计算框架，它将批处理视为流处理的特殊情况。...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...该框架也使用流作为所有数据的统一视图，分层架构允许传统发布-订阅消息传递，用于流式工作负载和连续数据处理；并支持分片流（Segmented Streams）和有界数据流的使用，用于批处理和静态工作负载。...未来融合方式： Pulsar 能以不同的方式与 Apache Flink 融合，一些可行的融合包括，使用流式连接器（Streaming Connectors）支持流式工作负载，或使用批式源连接器（Batch...从架构的角度来看，我们可以想象两个框架之间的融合，使用 Apache Pulsar 作为统一的数据层视图，使用 Apache Flink 作为统一的计算、数据处理框架和 API。
比如，通常Flink会使用YARN来管理计算资源，使用Broadcast State就可以不用直接连接MySQL数据库读取相关配置信息了，也无需对MySQL做额外的授权操作。...因为在一些场景下，会使用Flink on YARN部署模式，将Flink Job运行的资源申请和释放交给YARN去管理，那么就存在Hadoop集群节点扩缩容的问题，如新加节点可能需要对一些外部系统的访问...，如MySQL等进行连接操作授权，如果忘记对MysQL访问授权，Flink Job被调度到新增的某个新增节点上连接并读取MySQL配置信息就会出错。...，假设对于购物路径长度很短的，很可能该用户使用App时目的性很强，很快就下单购买，对于这类用户我们暂时先不想对他们做任何运营活动，所以进行流数据处理时需要输入对应的路径长度的配置值，来限制这种情况。...另外，在Flink Job中开启Checkpoint功能，每隔1小时对Flink Job中的状态进行Checkpointing，以保证流处理过程发生故障后，也能够恢复。
例如，不想使用 UNION ALL，那就需要有多个流作业来写入“partial-update”表。参考如下的“Dedicated Compaction Job”。...如果您提交一个流作业（execution.runtime-mode: Streaming），该作业将持续监视表的新更改并根据需要执行Compaction。...1）Flink Checkpoint的影响 使用Flink Writer，每个checkpoint会生成 1-2 个快照，并且checkpoint会强制在 DFS 上生成文件，因此checkpoint间隔越小...然而，最近数据量增长很快，作业的延迟不断增加。为了提高数据新鲜度，用户可以执行如下操作缩放分桶： （1）使用保存点暂停流作业 $ ....2.10.6 Flink 流式写入 用 CDC 摄取的示例来说明 Flink Stream Write。
我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。 1....微批处理模型的最大局限可能是它连接了两个不应连接的概念：应用程序定义的窗口大小和系统内部恢复间隔。...Flink使用的是Chandy Lamport算法的一个变种，定期生成正在运行的流拓扑的状态快照，并将这些快照存储到持久存储中（例如，存储到HDFS或内存中文件系统）。检查点的存储频率是可配置的。...所有Flink实验均使用截至7月24日的最新代码修订版进行，所有Storm实验均使用0.9.3版。可以在此处找到用于评估的所有代码。...因为较低的延迟保证意味着缓冲较少的数据，所以必然会产生一定的吞吐量成本。下图显示了不同缓冲区超时时间下的Flink吞吐量。该实验再次使用流记录分组作业。 ?
) 3.三种Join的区别及使用场景 参考资料 Flink DataStream Join && IntervalJoin && coGroup的区别 https://blog.csdn.net/qq...3.使用Kafka中A流异步Join Phoenix中的维表B，将结果写入到Phoenix中结果表C。...4.3 两个事实表Join(不使用TimeWindowJoin) 两个实时表Join如果使用TimeWindowJoin就是将数据状态保存在Flink的Operate State中。...2.使用A流 coGroup B流 3.A流late,sideputTag+API/DB(使用API从数据库中异步JoinB表数据)。...将所有流UNION起来并写入到Phoenix表C 注意： 此处与IntervalJoin的不同是，没有使用Flink的状态，而是将延迟的数据直接通过SideOutPutTag拿出来，并异步Join MySQL
本文主要是想说一下flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。...，必须等待新的数据输入 处理结束后就终止了 利用输入的数据不断的更新它的结果表，绝对不会停止 尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。...动态表和持续不断查询 动态表flink table api和SQL处理流数据的核心概念。与静态表相比，动态表随时间而变化，但可以像静态表一样查询动态表，只不过查询动态表需要产生连续查询。...与回撤流的主要区别在于，UPDATE使用单个消息对update进行编码，因此更有效。下图显示了动态表到upsert流的转换。 ?...最近刚更新完flink的Datastream教程，下面是部分截图，后续更新flink table相关教程。欢迎大家加入浪尖知识星球获取～ ? ? ?
Maven依赖 如果我们要使用 Apache Flink 提供的单元测试框架，我们需要引入如下依赖： org.apache.flink</groupId...编写测试用例，我们有如下两种方式： 使用 Mockito 模拟 Collector 对象 使用 Flink 提供的 ListCollector 我更喜欢第二种方法，因为只需要很少的代码即可，并且适合大多数情况...有状态算子 测试有状态算子（使用状态或者定时器）会比较困难。因为用户代码需要与 Flink Runtime 进行交互。...KeyedOneInputStreamOperatorTestHarness：适用于 KeyedStreams 上的算子 TwoInputStreamOperatorTestHarness：用于两个数据流的...我们使用 Flink 提供的 TestHarness 类，这样我们就不必自己创建模拟对象。
Flink内置引擎是一个分布式流数据流引擎，支持 流处理和批处理 ，支持和使用现有存储和部署基础架构的能力，它支持多个特定于域的库，如用于机器学习的FLinkML、用于图形分析的Gelly、用于复杂事件处理的...如果您想要实时处理无限数据流，您需要使用 DataStream API 擅长批处理的现有Hadoop堆栈已经有 很多组件 ，但是试图将其配置为流处理是一项艰巨的任务，因为各种组件如Oozi（作业调度程序...最重要的是，Hadoop具有较差的Stream支持，并且没有简单的方法来处理背压峰值。这使得流数据处理中的Hadoop堆栈更难以使用。...使用Kafka和Flink的Streaming架构如下 以下是各个流处理框架和Kafka结合的基准测试，来自Yahoo： 该架构由中Kafka集群是为流处理器提供数据，流变换后的结果在Redis中发布...使用FlinkKafkaConsumer09来获取主题中的消息flink-demo。
流处理，并且以气象数据的例子讲解其中的使用，我把其中一些比较重要的句子做了比较，并且分享给大家。...二、Flink和Spark的区别2.1共同点 高吞吐、在压力下保持正确2.2不同点： 1.本质上，Spark是微批处理，而Flink是流处理 2.Flink...低延迟 3.Flink支持时间语义，可通过WaterMark来处理乱序数据，如果Spark要处理乱序数据只能通过RDD排序来实现 4.Flink支持状态编程，使用方式更加灵活... Flink是标准的流执行模式，一个事件在处理后可以直接发往下一个节点三、Flink流处理基础3.1DataFlow图 描述了数据在不同操作之间流动。 ....JobEdge：连接JobVertex，代表了JobGraph的依赖关系。
Kerberos安装配置 https://www.psvmc.cn/article/2022-11-08-bigdata-kerberos-centos.html Flink任务认证 flink on...yarn flink run \ -yD security.kerberos.login.keytab=/root/psvmc.keytab \ -yD security.kerberos.login.principal...基于以上原理，当自定义RichSinkFunction里需要是使用基于kerberos认证的组件时，不需要再做认证操作。...Hive中配置Kerberos认证后，JDBC连接要进行kerberos认证。...认证后JDBC的URL也要添加认证相关的配置 如下 jdbc:hive2://192.168.7.101:10000/zdb;principal=psvmc/hadoop@HADOOP.COM 其中 principal
解决方案说明：说明每一种解决方案的思路以及这个解决方案是怎么解决上一节说的流式计算的问题的 解决方案 Flink API：说明每一种解决方案，哪种 Flink API 支持以及 Flink API 的使用方法...6.4.解决方案的适用场景 该种解决方案适用于两条流之间可以明确评估出相互延迟的时间是多久的，这里我们可以使用离线数据进行评估，使用离线数据的两条流的时间戳做差得到一个分布区间。....优化方案说明 将两条流的数据使用 union、connect 算子合并在一起，然后使用一个共享的 state 进行处理。....process(new KeyedCoProcessFunction() { // 两条流的数据共享一个 mapstate...redis 存储 A 流数据，后续提供给 B 流使用 11.小结 当然上述的解决方案和优化方案有的之间是可以相互结合的。
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。...由于 Storm 对 window 的支持较弱，CountWindow 使用一个 HashMap 手动实现，Flink 用了原生的 CountWindow 和相应的 Reduce 函数。 ?...对比三组柱形可以发现，使用 FileSystem 和 Memory 的吞吐差异不大，使用 RocksDB 的吞吐仅其余两者的十分之一左右。...推荐使用 Flink 的场景 综合上述测试结果，以下实时计算场景建议考虑使用 Flink 框架进行计算： 要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景； 数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景； 需要进行状态管理或窗口统计的场景...Flink 使用 RocksDBStateBackend 时的吞吐较低，有待进一步探索和优化。
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