由于外链有限制，如想了解更多可阅读原文 以下内容解释了Flink关于流数据的关系API的概念，流的配置参数等。 Streaming概念的整体介绍： 动态表：描述动态表的概念。...动态表和连续查询 动态表是Flink的Table API和SQL支持流数据的核心概念。 与表示批处理数据的静态表相比，动态表随时间而变化。 可以像静态批处理表一样查询它们。...下图显示了流，动态表和连续查询的关系： ? 流转换为动态表。 在动态表上连续查询，生成新的动态表。 生成的动态表将转换回流。 注意：动态表首先是一个逻辑概念。...从概念上讲，流的每个记录都被解释为对结果表的INSERT修改。 本质上，我们从INSERT更改日志流【changelog】构建表。 下图显示了click事件流（左侧）如何转换为表（右侧）。...随着更多点击流记录的插入，生成的表不断增长。 ? 注意：在流上定义的表在内部未实现。 （1）连续查询 在动态表上计算连续查询，并生成新的动态表作为结果。
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。...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。...连续查询永远不会终止，会生成动态表作为结果表。查询不断更新其（动态）结果表以反映其（动态）输入表的更改。最终，动态表上的连续查询与定义物化视图的查询非常相似。...从概念上讲，流的每个新增记录都被解释为对结果表的Insert操作。最终，可以理解为是在从一个INSERT-only changelog流上构建一个表。...连续查询 在动态表上执行连续查询，并生成新的动态表作为结果表。与批处理查询不同，连续查询绝不会终止，而且会根据输入表的更新来更新它的结果表。
Scala版本 import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment...import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time object SocketWindowWordCountScala { def...; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.util.Collector
Table API是为可能动态变化的表（当有流数据的时候）为中心的声明式DSL。...Programs and Dataflows 编程和数据流 Flink编程的基本模块是流streams和转换transformations，（注意：在Flink中DataSets使用DataSet API...在执行的时候，Flink程序被映射到数据流上去，持续的数据流和转换操作。每一个数据流有一个和多个源作为起点，终止于一个或多个接收器。...Parallel Dataflows 并行数据流 Flink的程序本身就是并行和分布式的。在执行时一个数据流有一个或多个数据流分块，并且每个操作有一个或者多个操作子任务。...Batch on Streaming 基于流的批处理 Flink以一种特殊的的流处理程序来执行批处理程序，这种批处理的数据流是有界数据流（有限梳理的元素）。
入门 我相信，如果您是Apache Flink新手，最好从学习批处理开始，因为它更简单，并能为您学习流处理提供一个坚实的基础。...不过，在流处理方面有所不同。我们在生成数据时会读取数据，而我们需要处理的数据流可能是无限的。采用这种方法，我们几乎可以实时处理传入数据。...在流模式下，Flink将读取数据并将数据写入不同的系统，包括Apache Kafka，Rabbit MQ等基本上可以产生和使用稳定数据流的系统。需要注意的是，我们也可以从HDFS或S3读取数据。...在这种情况下，Apache Flink会不断监视一个文件夹，并在文件生成时处理它们。...Flink提供了几个选项来执行此操作： 滚动窗口：在流中创建不重叠的相邻窗口。我们可以按时间对元素进行分组（例如，从10:00到10:05的所有元素分为一个组）或计数（前50个元素进入单独的组）。
返回新的流包含所有流中的元素。...dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...); 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。....}); Interval Join 输入 KeyedStream，返回一个数据流。 基于在指定时间间隔内的共同key，Join 两个KeyedStream的流。....}); Window CoGroup 输入两个数据流，返回一个数据流。 将两个流按照指定key和公共窗口合并，某些键可能只包含在两个原始数据集之一中。...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 = //...
官网：https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1）事件驱动型（Event-driven） 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序，它从一个或多个事件流接收事件...在这种体系结构中，应用程序从远程事务数据库读取数据并将其持久化。 相反，事件驱动应用程序基于有状态流处理应用程序。在这个设计中，数据和计算被放在同一个位置，从而产生本地（内存或磁盘）数据访问。...Flink中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。 3）分层API ? 越顶层越抽象，最高层级的抽象是SQL。...scala import org.apache.flink.streaming.api.scala._ /** * 流处理的word count * */ object WordCountByStream...= StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并行度 env.setParallelism(6) //从端口中读取数据
在开始学习前给大家说下什么是Flink？ 1.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用Java代码实现。 ...通过以上的描述大家对Flink有了一个基本的认识，本套课程不会讲解基础内容，因此建议有Flink基础的同学进行认购。 ...在绝大多数的业务场景之下，用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。 因此，用户通常需要写两套代码。...早期的Hadoop开发通过搭建环境收入都可以轻松破万，到如今Flink的崛起，相信更多的先机者会看到Flink的机遇。...对于Flink巨头们早已经应用的非常成熟，比如阿里、Uber、美团等互联网巨头，因此Flink使用会越来越多，这是趋势，现在很多公司都在往Flink转换，足以可见Flink技术的先进和强大。
Tech 导读 本文综合Apache Flink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。...通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。...Flink在生成JobGraph时会将符合一定条件的算子组合成算子链（OperatorChain），所有chain在一起的Sub-task都会在同一个TM Slot中执行。...但是SQL作业强烈建议开启，因为Flink SQL的类型系统与DataStream API有差异，StringData、MapData等的深拷贝成本很大，并且Flink SQL的代码生成器能够保证可变对象的安全性...图16 示例作业JobManager内存分配 4.4 其他小Tips 从Flink 1.12开始，默认的时间语义变成了事件时间。
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。...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。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...开发人员能使 Flink 作业从 Pulsar 中获取数据，再进行计算并处理实时数据，最后将数据作为流接收器发送回 Pulsar 主题。...更多 Pulsar 干货和动态分享，请关注微信公众号StreamNative，我们将在后续文章中推送更多优质内容。 ?
常见的Stream流生成 数组 String[] strArrays = {"hello","hhh","lalala"}; Stream strStream = Stream.of(strArrays...s.startsWith("张")) .filter(s -> s.length() == 3) .forEach(System.out::println); limit 返回此流中的元素组成的流...取前3个数据在控制台输出 list.stream().limit(3).forEach(System.out::println); skip 跳过指定参数个数的数据，返回由该流的剩下元素组成的流 需求1...跳过2个元素，把剩下的元素中前2个输出 list.stream().skip(2).limit(2).forEach(System.out::println); concat 合并两个流成为一个新的流，...静态方法，调用时应该是Stream.concat() 需求：取前4个数据组成一个流，跳过2个数组组成一个流，将两个流合并 Stream s1 = list.stream().limit(
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。...我们主要看重于它在流处理的低延迟性，消息传递保证的extractly once特性；它为流处理和批处理提供了相对统一的API，支持Java、Scala和Python等主流开发语言，同时还较好地支持了SQL...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
本文链接：https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/100591892 Apache Flink：数据流编程模型 | 从入门到精通 - 第 2 期（...Table API是以表为中心的声明性DSL，可以是动态更改表（表示流时）。...从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换的操作是将一个或多个流作为输入，并产生一个或多个输出流作为结果。 执行时，Flink程序映射到流式数据流，由流和转换算子组成。...流的并行度始终是其生成算子的并行度。同一程序的不同算子可能具有不同的并行级别。 ?...通过恢复算子的状态并从检查点重放事件，可以从检查点恢复流数据流，同时保持一致性（恰好一次处理语义） 。 检查点间隔是在执行期间用恢复时间（需要重放的事件的数量）来折中容错开销的手段。
这篇文章我们将深入探讨有状态流处理，更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分，我们将介绍 Flink 的3个状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。...在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的检查点功能时，状态会持久化存储以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。为应用程序选择何种状态后端，取决于状态持久化的方式和位置。...Flink 提供了三种可用的状态后端：MemoryStateBackend，FsStateBackend，和RocksDBStateBackend。 ? 1....举个例子，比如可以是： hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints s3://flink/checkpoints 当选择 FsStateBackend 时，正在处理的数据会保存在...默认情况下，FsStateBackend 会配置提供异步快照，以避免在写状态 checkpoint 时阻塞数据流的处理。
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最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多个分区上的并行流，它没有边界，随着时间的增长而不断变化，而且它是逐条进行操作的，每当有新数据进行就会被执行，这也是Flink低延迟的根本。...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。...One的语义一执行 与Spark不一样的地方 Spark虽然也支持流处理，但是其实也还是批处理，因为它只是把流处理当成了window很小的批处理，所以延迟性得不到保证；而Flink是基于每个事件去处理...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
以下所有的代码案例都已收录在本人的Gitee仓库，有需要的同学点击链接直接获取： Gitee地址：https://gitee.com/xiaoZcode/flink_test 一、构建流执行环境...DataStream inputStream = env.readTextFile("sensor.txt"); // 1. map 把String转换成长度生成...Connect 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...，两个流相互独立。...Connect 只能操作两个流，Union 可以操作多个。
Flink批和流案例总结 关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意： 一、Flink程序编写流程总结 编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下： a....三、Flink批和流 Java 和 Scala导入包不同 在编写Flink Java api代码和Flink Scala api代码处理批或者流数据时，引入的ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment...五、Flink Scala api需要导入隐式转换 在Flink Scala api中批处理和流处理代码编写过程中需要导入对应的隐式转换来推断函数操作后的类型，在批和流中导入隐式转换不同，具体如下： /...方法 Flink Java api中可以使用Lambda表达式，当涉及到使用泛型Java会擦除泛型类型信息，需要最后调用returns方法指定类型，明确声明类型，告诉系统函数生成的数据集或者数据流的类型...，本质上Flink处理批数据也是看成一种特殊的流处理（有界流），所以没有必要分成批和流两套API，从Flink1.12版本往后，Dataset API 已经标记为Legacy(已过时)，已被官方软弃用，
流与表的关系 流与批在语义上是一致的，SQL是作用于表的，那么要回答Apache Flink为啥也能为用户提供SQL API的问题，就变成了流与表是否具有等价性，也就是本篇要重点介绍的为什么流表具有对偶...binlog的生成 我们以对MySQL进行实际操作的方式，直观的介绍一下binlog的生成，binlog是二进制存储的，下面我们会利用工具查看binlog的文本内容。...流与动态表(Dynamic Table)在时间维度上面具有等价性，这种等价性我们称之为流和动态表(Dynamic Table)的对偶(duality)性。...小结 本篇主要介绍Apache Flink作为一个流计算平台为什么可以为用户提供SQL API。...，这种流表对偶性也决定了Apache Flink可以采用SQL作为流任务的开发语言。
介绍 流处理是通过在数据运动时对数据应用逻辑来创造商业价值。很多时候，这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。...目前，通过Catalog概念，当直接从 HDFS 访问以进行读取或写入时，Flink 仅支持非事务性 Hive 表。...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。...JDBC DDL 语句甚至可以通过“模板”生成。点击“Templates”->“jdbc”，控制台会将代码粘贴到编辑器中。...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。
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