因为流处理面对的数据，是连续不断的，这和我们熟悉的关系型数据库中保存的表完全不同。...动态表是 Flink 对流数据的 Table API 和 SQL 支持的核心概念。与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。...对动态表计算连续查询，生成新的动态表。 生成的动态表被转换回流。 3.1 将流转换成表（Table） 为了处理带有关系查询的流，必须先将其转换为表。...概念上讲，流的每个数据记录，都被解释为对结果表的插入（Insert）修改。因为流式持续不断的，而且之前的输出结果无法改变。...需要注意的是，在代码里将动态表转换为 DataStream时，仅支持 Append 和 Retract 流。而向外部系统输出动态表的 TableSink 接口，则可以有不同的实现。
在处理不同的流中，除了 split 算子，可以将一条流分成多条流，这些流的数据类型也都相同。...注意：OutputTag是如何根据旁路输出流包含的元素类型typed的 可以通过以下几种函数发射数据到旁路输出，本文给出ProcessFunction的案例 ProcessFunction...Kafka灌入不同内容的数据，然后通过侧输出流(SideOutput)将不同的流进行分离，得到不同的输出 数据内容如下： 常规输出内容： {"id":3,"name":"Johngo3","age":13...常规数据:7> id:7,name:Johngo7,age:17,sex:1,email:Johngo7@flink.com,time:1590069022266 显然咱们看到了带有“side”字样的侧输出流的打印...结合具体业务的小伙伴可以在业务中，进行过不同类型数据进行不同的sink操作 6.参考： 来自官网1.10.0 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release
文章目录 一、流的上下文 1、上下文保存 2、流收集函数原型 3、流发射函数原型 4、代码示例 - 查看流发射和收集的协程 5、代码示例 - 不能在不同协程中执行相同流的发射和收集操作 二、修改流发射的协程上下文...1、Flow#flowOn 函数原型 2、代码示例 一、流的上下文 ---- 1、上下文保存 Flow 异步流 收集元素 的操作 , 一般是在 协程上下文 中进行的 , 如 : 在协程中调用 Flow...中的代码 , 收集元素操作在协程中执行 , 流构建器 也同样在相同的协程中运行 ; 流收集元素 和 发射元素 在相同的协程上下文中 的 属性 , 称为 上下文保存 ; 2、流收集函数原型 Flow#collect...Flow 异步流的 构建器 函数 : 流构建器 不是 suspend 挂起函数 , 可以在普通的线程中运行 , 不必在协程中运行 ; flow 构建器 : public fun flow(@BuilderInference...否则，如果需要更改dispatcher，它将进行收集 * 使用指定[上下文]运行的协同例程中的流发射，并从另一个协同例程中发射它们 * 使用带有[default][channel]的通道与原始收集器的上下文连接
窗口触发器 触发器(Trigger)决定了窗口(请参阅窗口概述)博文)什么时候使用窗口函数处理窗口内元素。每个窗口分配器都带有一个默认的触发器。...1.3 内置触发器和自定义触发器 Flink带有一些内置触发器: EventTimeTrigger 根据 watermarks 度量的事件时间进度进行触发。...如果需要实现一个自定义的触发器，你应该看看Trigger抽象类。请注意，API仍在发展中，在Flink未来版本中可能会发生改变。 2....而 evictAfter() 在窗口函数之后使用。在使用窗口函数之前被逐出的元素将不被处理。...Flink带有三种内置驱逐器: CountEvictor：在窗口维护用户指定数量的元素，如果多于用户指定的数量，从窗口缓冲区的开头丢弃多余的元素。
Flink的窗口模型允许在指定WindowAssigner和Trigger之外指定一个可选的驱逐器。这可以通过使用evictor(…)方法来完成(见本文开头)。...，而evictAfter()包含要在窗口函数之后应用的收回逻辑。...在window函数的应用程序之前被逐出的元素将不会被window函数处理。 Flink附带了三个预实现的驱逐器。...TimeEvictor: 接受以毫秒为单位的interval作为参数，对于给定的窗口，它会在其元素中查找最大时间戳max_ts，并删除时间戳小于max_ts – interval的所有元素。....这意味着带有驱逐器的窗口将创建更多的状态。 Flink不保证窗口中元素的顺序。这意味着，尽管驱逐器可以从窗口的开头删除元素，但这些元素并不一定是最先或最后到达的元素。
Watermark 也是一种平衡处理延时和完整性的灵活机制。 迟到数据处理： 当以带有 watermark 的事件时间模式处理数据流时，在计算完成之后仍会有相关数据到达。这样的事件被称为迟到事件。...处理时间模式根据处理引擎的机器时钟触发计算，一般适用于有着严格的低延迟需求，并且能够容忍近似结果的流处理应用。 !! 注：Flink 为什么引入了时间的概念呢？...因为在 Flink 内部数据是流，需要有一个来度量流计算处理进度的标识。所以引入了时间这个概念。 接下来，我们来简单了解下 Flink 的分层 API ?...如图，Flink 根据抽象程度分层了三层，提供了三种不同的 API。每一种 API 在简洁性和表达力上有着不同的侧重，并且针对不同的应用场景。...端到端的精确一次: Flink 为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。
Levels of Abstraction 数据处理层抽象 Flink提供了不同的数据处理抽象层来开发流、批处理应用。...最底的抽象层提是简单的提供了带状态的流处理，它可以使用处理函数嵌入到[DataStream API中，它允许使用者自由的处理一个和多个数据流中的事件，并且保持一致的容错状态，另外，使用者可以注册事件时间和处理时间回调函数...操作子任务是相互独立的，并且在不同的线程中执行，也有可能是在不同的机器或者容器中执行。 操作子任务的数量就是这个指定操作的并行度。流计算的并行度就是它自己的生产操作。...所以在这个例子中，每个key中的顺序是保持的，但是并行执行对不同key的聚合到达接收器的顺序引入了不确定性。 parallel execution这里有关于并行配置和控制的详细文档。...DataSet API引入了特殊的同步迭代器（基于超级步骤），这写方法只可以用在有限数据流中，更多详细信息，请看迭代器文档iteration docs.
1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。...Flink带有各种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams上的算子操作后面： writeAsText()/ TextOutputFormat 按字符串顺序写入数据元。...可选地，可以提供前缀（msg），其前缀为输出。这有助于区分不同的打印调用。如果并行度大于1，则输出也将与生成输出的任务的标识符一起添加。...Flink带有各种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams上的 算子操作后面： writeAsText()/ TextOutputFormat- 按字符串顺序写入元素。...可选地，可以提供前缀（msg），其前缀为输出。这有助于区分不同的打印调用。如果并行度大于1，则输出也将与生成输出的任务的标识符一起添加。
接下来，我们详细的看一下 Flink 1.16 在三个方面的改进。 02 持续领先的流处理 Flink 作为流式计算引擎的标准，在 Flink 1.16 的流处理方面，依然做了许多的改进和探索。...在 Flink 1.16 中，引入了透支 buffer 的方式。如果 TM 上有额外的一些 buffer 的话，你就可以申请这部分内存。...在 Flink 1.16 中，解决了 Barrier 卡在输出队列的情况。 通过以上这两个改进，Unaligned Checkpoint 得到了更大的提升，稳定性也更高。...我们在 Flink 1.16 中，对维表部分的增强。 1. 我们引入了一种缓存机制，提升了维表的查询性能。 2. 我们引入了一种异步查询机制，提升了整个吞吐。 3....然后 Blocklist Handler 会把这些机器加黑。 有了这些加黑机器之后，加黑机器上慢任务的备份任务会被调度到集群当中其他非热点的机器之上，让这些慢任务和备份任务同时运行。
只要跟着顺序去学，把里面的体系知识掌握了，你才能真正的入门大数据，前提得自律加坚持，赶快行动吧。...68、File类的深入了解 69、IO流的深入了解 70、不要用字符流去操作非文本文件 71、比对非文本文件复制的三种方法的效率 72、System类对IO流的支持 持续更新中。。。...MySQL搭配使用 3、Hive数据库和表操作 4、Hive查询语法 5、Hive的内置函数 6、Hive的表生成函数 7、Hive的开窗函数 8、Hive自定义函数 9、Hive的数据压缩 10、Hive...6、Flink On Yarn模式 7、参数总结 8、Flink入门案例 9、Flink原理初探 10、流处理相关概念 11、流批一体API Source 12、流批一体API Transformation...进入公司得做项目，所以你需要提高自己的项目实战能力，基于不同的业务场景做练习。而不是对各种知识细致末节的都要学，最终都没掌握好。
flink-forward-virtual-conference/ Apache Flink 社区在最近的两个版本（1.9 & 1.10 ）中为面向未来的统一流批处理在架构层面做了很多优化，其中一个重大改造是引入了...在社区和阿里巴巴的共同努力下，1.9 版本引入了新的 Blink Planner，将批 SQL 处理作为流 SQL 处理的特例，尽量对通用的处理和优化逻辑进行抽象和复用，通过 Flink 内部的 Stream...Flink SQL 工作流 Flink SQL 引擎的工作流总结如图所示。 ?...级联的聚合等复杂 SQL 中如果没有 Retraction 机制，就会导致最终的计算结果与批处理不同，这也是目前业界很多流计算引擎的缺陷。 E.g.2 考虑如下统计词频分布的 SQL。...而对于带有去重的聚合，Flink 则会将用户的 SQL 按原有聚合的 key 组合再加上 DISTINCT key 做 Hash 取模后改写为两层聚合来进行打散。 ?
Flink示例程序与对应逻辑视角 来源：Flink官网 上图的Flink示例程序对一个数据流做简单处理，整个过程包括了输入（Source）、转换（Transformation）和输出（Sink）。...上图的例子中，map、keyBy等算子下面的[1]和[2]表示算子子任务分别运行在第一和第二个分区上，子任务个数都是2；只有数据输出的Sink算子个数是1。...Watermark常被作为一个时间窗口的结束时间。 ? 一个带有watermark的数据流 Flink中的Watermark是被系统插入到数据流的特殊数据。...具体而言，抽取算子包含两个函数：第一个函数从数据流的事件中抽取时间戳，并将时间戳赋值到事件的元数据上，第二个函数生成Watermark。...打点式（Punctuated）生成Watermark：数据流中某些带有特殊标记的数据自带了Watermark信息，Flink监控数据流中的每个事件，当接收到带有特殊标记数据时，会触发Watermark的生成
每个barriers都带有快照的ID，并且barriers之前的记录都进入了该快照。 barriers不会中断流的流动，非常轻量级。...来自不同快照的多个barriers可以同时在流中出现，这意味着可以同时发生各种快照。 ? barriers在数据流源处被注入并行数据流中。...当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照n的barriers时，它会为快照n发出barriers进入其所有输出流中。...操作算子状态有不同的形式： 用户定义的状态：这是由转换函数（如map（）或filter（））直接创建和修改的状态。 系统状态：此状态是指作为运算符计算一部分的数据缓冲区。...在存储状态之后，操作算子确认checkpoint完成，将快照barriers发送到输出流中，然后继续。
我们先对这个样例程序中各个算子做一个简单的介绍，关于这些算子的具体使用方式将在后续文章中详细说明。 map map函数对数据流中每一条数据做一个操作，生成一条新的数据。...sum(1)表示对二元组中第二个元素求和，因为经过前面的keyBy，所有单词都被发送到了同一个分区，因此，在这一个分区上，将单词出现次数做加和，就得到出现的总次数。...图 19 一个带有Watermark的数据流 Flink中的Watermark是被系统插入到数据流的特殊数据。Watermark的时间戳单调递增，且与事件时间戳相关。...具体而言，Watermark抽取算子包含两个函数：第一个函数从数据流的事件中抽取时间戳，并将时间戳赋值到事件的元数据上，第二个函数生成Watermark。...断点式（Punctuated）生成Watermark：数据流中某些带有特殊标记的数据自带了Watermark信息，Flink监控数据流中的每个事件，当接收到带有特殊标记数据时，会触发Watermark的生成
概述 Flink Streaming API借鉴了谷歌数据流模型(Google Data Flow Model)，它的流API支持不同的时间概念。Flink明确支持以下3个不同的时间概念。...(3)处理时间：管道中特定操作符处理事件的时间。 支持事件时间的流处理器需要一种方法来度量事件时间的进度。在Flink中测量事件时间进展的机制是水印(watermark)。...水印是一种特殊类型的事件，是告诉系统事件时间进度的一种方式。水印流是数据流的一部分，并带有时间戳t。...Flink中水印的处理 水印的时间戳 Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间戳。...一般来讲，水印是一种声明，在流中的那个点之前，即在某个时间戳之前的所有事件都应该已经到达。 水印是在源函数处或直接在源函数之后生成的。源函数的每个并行子任务通常可以独立地生成水印。
为了缩减连续数据生产和旧”批处理”系统局限性之间的这一根本差距，引入了复杂而脆弱(fragile)的端到端管道。...在大多数流处理场景中，事件的顺序非常重要，通常事件到达数据处理集群的顺序与它在现实世界中实际发生的时间不同。...在几乎所有的数据流中，事件都带有表示事件产生时间的时间戳：Web服务器日志，来自监视代理的事件，移动应用日志，传感器数据等。 处理时间是处理事件的算子所在机器上的本地时钟时间。...事件时间窗口可以提前输出结果。例如，计算 15 分钟事件时间滑动窗口中的事件数量的程序，可以在按处理时间每分钟输出当前每个未触发窗口的计数。 3....Flink 如何度量时间 现在，我们深入了解 Flink 时间处理的机制，以及这些机制与旧式流式处理系统有什么不同之处。一般来说，时间使用时钟度量的。
为了改进停止作业时的端到端语义，Flink 1.9 引入了一种新的 SUSPEND 模式，可以带 savepoint 停止作业，保证了输出数据的一致性。...内存管理及配置优化 Flink 目前的 TaskExecutor 内存模型存在着一些缺陷，导致优化资源利用率比较困难，例如： 流和批处理内存占用的配置模型不同；流处理中的 RocksDB state backend...将可插拔模块作为 Flink 内置对象（Beta） Flink 1.10 在 Flink table 核心引入了通用的可插拔模块机制，目前主要应用于系统内置函数（FLIP-68 [20]）。...这不仅消除了函数引用中的歧义，还带来了确定的函数解析顺序（例如，当存在命名冲突时，比起目录函数、持久函数 Flink 会优先使用系统函数、临时函数）。...批和流的场景需要实现不同的 source。
应用程序ID充当单个Flink作业的所有日志的顶级分组标识符，而容器ID可用于区分来自不同任务管理器的日志消息。...，因此可以在操作员各自的生命周期方法open 和close 中实施它们。索引步骤2.将对每个进入的窗口执行，因此它是在窗口函数的apply 方法中实现的。...配置参数在函数的构造函数中传递，并与函数定义一起序列化。...索引逻辑的输出是UpdateResponse 对象的流，其中包含Solr是否成功接收了索引请求的信息。...它应满足我们的流式应用程序具有的所有日志聚合要求。 与我们的自定义管道类似，它带有使用logstash的自己的日志提取逻辑。日志存储在elasticsearch中。
最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。...1 时间和水印 1.1 介绍 Flink支持不同的时间类型： 事件时间：事件发生的时间，是设备生产或存储事件的时间，一般都直接存储在事件上，比如Mysql Binglog中的修改时间；或者用户访问日志的访问时间等...1.3 水印 通过下面的例子，可以了解为什么需要水印，水印是怎么工作的。在这个例子中，每个事件都带有一个时间标识，下面的数字就是事件上的时间，很明显它们是乱序到达的。...对于t时间的水印，意味着Flink不会再接收t之前的数据，那么t之前的数据就可以进行排序产出顺序流了。在上面的例子中，当水印的时间戳到达2时，就会把2事件输出。...有两种方法可以处理这个问题：你可以把需要丢弃的事件重新搜集起来输出到另一个流中，也叫侧输出；或者配置水印的延迟时间。
在下文中的例子中，我们有一个带有时间戳的事件流，这些事件并不是按顺序到达的。图中的数字表示事件发生的时间戳。第一个事件在时间 4 到达，后面跟着一个发生更早时间的事件（时间 2），以此类推： ?...关于不同概念时间（例如事件时间，处理时间或摄入时间）的更多信息可以参考Flink1.4 事件时间与处理时间。 现在假设我们正在创建一个排序的数据流。...这意味着应用程序处理流中的乱序到达的事件，并生成同样事件但按时间戳（事件时间）排序的新数据流。 1. 理解一 数据流中的第一个元素是时间 4，但是我们不能直接将它作为排序后数据流的第一个元素输出。...Flink 中基于事件时间的处理依赖于一种特殊的带时间戳的元素，我们称之为 Watermark，它们由数据源或是 Watermark 生成器插入数据流中。...带有时间戳 t 的 Watermark 可以理解为所有时间戳小于等于 t 的事件都（在某种合理的概率上）已经到达了。 我们什么时候应该停止等待，然后输出时间 2 来开启新的数据流？
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