在上面的例子中，我们使用 DataStream API 构建了一个 Flink 应用，数据源（source）为本地的 socket 9000 端口，经过 flatMap、keyBy、sum 三个转换操作之后，最后打印到标准输出流。整体流程如下图：
flink: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html
PyFlink就是Apache Flink与Python的组合，或者说是Python上的Flink。两者的结合意味着您可以在Python中使用Flink的所有功能。
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
Oceanus兼容原生的Flink 框架，基于Flink开发的Connector能够实现100%兼容。
Apache Flink Web Dashboard 未授权访问，上传恶意jar导致远程代码命令执行漏洞复现
想做一个 pyflink 的镜像，所以打算在 python 的镜像里直接安装 apache-flink 的 pip 包，FROM 的镜像是 python:3.6.10-alpine3.11，发现报错，FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'cc': 'cc' ，具体信息如下。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
https://github.com/vulhub/vulhub/tree/master/flink/CVE-2020-17518
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将通过一个处理数据后存入 MySQL 的作业示例，为您详细介绍如何使用 PyFlink。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanu
为了解决公司模型&特征迭代的系统性问题，提升算法开发与迭代效率，部门立项了特征平台项目。特征平台旨在解决数据存储分散、口径重复、提取复杂、链路过长等问题，在大数据与算法间架起科学桥梁，提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 结合关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层、DWD、DWS层进行快速的数据 ETL ，将数据抽取到特征平台进行管理，并统一了数据出口，供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推理及其他数据应用。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/index.html
Flink 里已经提供了一些绑定的 Connector，例如 kafka source 和 sink，Es sink 等。读写 kafka、es、rabbitMQ 时可以直接使用相应 connector 的 api 即可，虽然该部分是 Flink 项目源代码里的一部分，但是真正意义上不算作 Flink 引擎相关逻辑，并且该部分没有打包在二进制的发布包里面。所以在提交 Job 时候需要注意， job 代码 jar 包中一定要将相应的 connetor 相关类打包进去，否则在提交作业时就会失败，提示找不到相应的类，或初始化某些类异常。
本地机器上需要有 Java 8 和 maven 环境，推荐在linux或者mac上开发Flink应用：
在《0基础学习PyFlink——Map和Reduce函数处理单词统计》和《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》这两篇文章中，我们使用了Python基础函数实现了字（符）统计的功能。这篇我们将切入PyFlink，使用这个框架实现字数统计功能。
在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用户定义的函数，使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是，听完所有这些后，您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么？作为PyFlink的快速指南，本文将回答这些问题。
本次Release版本修复1.2K个问题，对Flink作业的整体性能和稳定性做了重大改进，同时增加了对K8S，Python的支持。
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号，Flink 1.10.0 正式宣告发布！作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级，Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现，包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持（PyFlink）的重大优化。
ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无限和有界数据流上进行有状态计算。Flink被设计成在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。
但是，如果Python的模块太多了，就可能造成一定的混乱，那么如何管理呢？ 通过Python包的功能来管理。
上图展示了当前B站实时数仓的一个简略架构，大致可以分为采集传输层、数据处理层，以及最终的AI和BI应用层。为保证稳定性，数据处理层是由以实时为主，以离线兜底的两条链路组成，即我们熟知的批流双链路。
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
规则引擎通常对我们的理解就是用来做模式匹配的，在数据流里面检测满足规则要求的数据。有人会问为什么需要规则动态变更呢？直接修改了规则把服务重启一下不就可以了吗，这个当然是不行的，规则引擎里面通常会维护很多不同的规则，例如在监控告警的场景下，如果每个人修改一下自己的监控阈值，就重启一下服务，必然会影响其他人的使用，因此需要线上满足规则动态变更加载。本篇基于Flink-Cep 来实现规则动态变更加载，同时参考了Flink中文社区刘博老师的分享(https://developer.aliyun.com/article/738454)，在这个分享里面是针对在处理流中每一个Key使用不同的规则，本篇的讲解将不区分key的规则。
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
摘要：近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。
除了看过两周 Flink 外，其他的框架都没有接触过，只是简单的拿来用一下，也并不是很了解，所以本篇教程如果有什么错误，欢迎指出。
在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。
摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。主要内容包括：
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会，以改变其运营方式，利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
在定义数据处理管道时，Table API 和 DataStream API 同样重要。
作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸性增长，安全分析领域面临着前所未有的挑战。传统的安全分析方法在处理海量数据时显得力不从心，无法满足实时、高效的需求。为了解决这一问题，Flink作为一种实时数据处理框架，逐渐在安全分析领域崭露头角。本文将基于涂鸦SOC平台建设经验浅谈Flink在安全分析领域的应用。
原文地址：https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》，同时Flink也提供了SQL Client的能力，可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群，而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成，主要有如下两个目的：
在Spark中有DataFrame这样的关系型编程接口，因其强大且灵活的表达能力，能够让用户通过非常丰富的接口对数据进行处理，有效降低了用户的使用成本。Flink也提供了关系型编程接口Table API以及基于Table API的SQL API，让用户能够通过使用结构化编程接口高效地构建Flink应用。同时Table API以及SQL能够统一处理批量和实时计算业务，无须切换修改任何应用代码就能够基于同一套API编写流式应用和批量应用，从而达到真正意义的批流统一
Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。
导读：随着营销 3.0 时代的到来，企业愈发需要依托强大 CDP 能力解决其严重的数据孤岛问题，帮助企业加温线索、促活客户。但什么是 CDP 、好的 CDP 应该具备哪些关键特征？本文在回答此问题的同时，详细讲述了爱番番租户级实时 CDP 建设实践，既有先进架构目标下的组件选择，也有平台架构、核心模块关键实现的介绍。
下图就 word count 的 sum 所使用的StreamGroupedReduce类为例讲解了如何在代码中使用 keyed state：
动态表(Dynamic tables)是Flink的Table＆SQL API的核心概念，用于以统一方式处理有界和无界数据。
本篇主要演练使用Flink-Cep+Groovy+Aviator 来实现一个物联网监控规则中的一个场景案例，后续将会介绍如何实现规则动态变更。
我们非常高兴的宣布 Apache Celeborn（Inclubating）[1]正式支持 Flink，Celeborn 于去年 12 月份正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，一直致力打造统一的中间数据服务，助力引擎全方位提升性能、稳定性和弹性，最新发布的 0.3.0 版本新增对 Flink 批作业 Shuffle 的支持，从此 Flink、Spark 可以同时使用统一的数据 Shuffle 服务，更大程度节省资源、降低运维成本。
在流计算作业中，经常会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。例如，作业中定义了超长的时间窗口，或者在动态表上应用了无限范围的 GROUP BY 语句，以及执行了没有时间窗口限制的双流 JOIN 等等操作。对于这些情况，旧版本的 Flink 并不能很好应对，经常导致堆内存出现 OOM，或者堆外内存（RocksDB）用量持续增长导致超出容器的配额上限，造成作业的频繁崩溃，业务不能正常运行。
导读：随着营销3.0时代的到来，企业愈发需要依托强大CDP能力解决其严重的数据孤岛问题，帮助企业加温线索、促活客户。但什么是CDP、好的CDP应该具备哪些关键特征？本文在回答此问题的同时，详细讲述了爱番番租户级实时CDP建设实践，既有先进架构目标下的组件选择，也有平台架构、核心模块关键实现的介绍。
创建Flink任务，从socket中获取事件及规则，从localhost:8888中获取事件，从localhost:6666中获取规则
oolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder() .setHost(“node1”).build(); result.addSink(new RedisSink>(config, new RedisMapperEx())); env.execute(); // * 最后将结果保存到Redis 实现 FlinkJedisPoolConfig // * 注意:存储到Redis的数据结构:使用hash也就是map // * key value // * WordCount (单词,数量)
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。
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