Flink状态管理详解

详细讲解Flink核心实例中的状态管理机制及其代码实现。通过深入分析，揭示了Flink在大数据处理中状态管理的关键作用和应用场景。

flink 12 2024-07-18

06_实时数仓_数据可视化接口实现_V2.0.pdf

在大数据领域，数据可视化将复杂数据集转化为易于理解的图形表示，揭示数据的模式、趋势和关联性。探讨了利用Flink构建实时数仓，实现数据可视化接口，服务于数据大屏应用，如百度Sugar数据大屏。实时数仓通过Apache Flink实现数据流的实时摄取、处理和存储，保证低延迟高吞吐。案例中，Flink处理电商数据，将聚合结果存入ClickHouse，一款高性能列式数据库，适合OLAP和实时查询。设计数据可视化接口，提供即时数据查询、统计和分析服务，支持专业BI工具和数据大屏。

flink 15 2024-07-17

2020美赛数学建模C题参考思路及可用代码优化版

2020年美国数学建模竞赛中C题的参考思路及可用代码分享。

flink 18 2024-07-16

使用Flink将数据写入Elasticsearch5与Elasticsearch7的方法对比

随着Elasticsearch的发展，从5.x版本升级到7.x版本，数据写入方式发生了变化。在Elasticsearch5中，需要指定type字段，而在Elasticsearch7中移除了该字段。以下是针对Elasticsearch7的配置和代码示例：在7.x版本中，使用的是flink-connector-elasticsearch7_2.11。示例代码如下：public class Es7SinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = S

flink 12 2024-07-16

Flink实用指南.zip

《Flink实用指南》Apache Flink是一款开源的流处理和批处理框架，广泛应用于大数据实时处理领域。本指南帮助读者快速掌握Flink的核心概念、API使用及常见应用场景。一、Flink简介Flink是一个分布式、容错的流数据处理引擎，支持事件驱动的流处理和批处理模式。其设计理念为“连续计算”，在实时数据处理中表现卓越。Flink的流处理模型能够处理无界数据并保持低延迟，批处理则处理有界数据集。二、Flink核心概念1. DataStream：表示无限或有限数据序列的基本处理单元。2. Transformation：对DataStream进行的操作，如map、filter、keyBy等。

flink 12 2024-07-16

JAVA大数据流处理Apache Flink示例代码.zip

在大数据处理领域，Apache Flink是一款强大的开源流处理框架，专为实时数据流和批处理而设计。这个名为\"JAVA大数据流处理Apache Flink示例代码.zip\"的压缩包很可能包含了一系列用Java编写的Flink示例代码，用于演示如何在实际项目中应用Flink技术。Flink的核心特性包括事件时间处理、窗口机制、状态管理和容错能力等。事件时间处理允许用户基于事件生成的时间来计算窗口，适应处理乱序数据的需求。窗口机制支持多种类型，如滑动窗口、会话窗口和tumbling窗口，根据事件时间或系统时间进行数据流的分组和聚合。状态管理确保在处理无界数据流时维持应用程序的一致性，支持检查点

flink 15 2024-07-15

JobManager在项目执行中的角色和任务分析

1.1 在flink执行环境中，算子（Operator）的注册（声明）是一个关键步骤。1.2 程序的执行分为本地模式下的execute方法和远程模式（RemoteEnvironment）的execute方法。1.3 程序启动过程包括了整个执行链路。2. 理解flink的图结构涉及三层结构：StreamGraph的生成由StreamTransformation类代表流的转换，而JobGraph的生成是整个流程的核心。2.3 JobGraph生成源码和operator chain的逻辑是JobGraph的重要组成部分。2.4 ExecutionGraph的生成直接影响任务的最终执行过程。3. 任务

flink 10 2024-07-15

Flink流批一体化技术架构及阿里实践

Apache Flink在创立时支持多种计算形态，包括流计算、批处理和机器学习等。阿里巴巴选择Flink作为新一代大数据引擎，并在内部版本Blink中采用SQL作为流批一体化的统一入口，针对流计算和批处理进行了优化。这种流批一体化架构在阿里的搜索离线数据处理和机器学习平台上表现出色。演讲将分享Blink在流批一体化场景中的优化及面临的挑战与解决方案。

flink 10 2024-07-14

flink流式表自定义StreamTableSource、RetractStreamSink

根据flink1.8官网文档实现了自定义StreamTableSource，并且输入流使用了kafkaStream，更贴近实际应用。官网文档内容简单且有漏洞，直接按照官网文档编写会导致运行失败。附件文档中的代码经过验证可以正常运行，同时实现了RetractStreamSink，供大家参考。

flink 18 2024-07-12

如何在flink1.12.2中使用oracle jdbc jar包

使用flink1.12.2版本时，可以通过配置oracle jdbc jar包来实现与Oracle数据库的连接。首先，需要将oracle jdbc jar包下载并放置在flink的lib目录中。然后，在flink的配置文件中添加相关的配置项，指定oracle jdbc的连接信息。这样就可以在flink中使用oracle数据库进行数据处理了。

flink 14 2024-07-12