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- 电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。 电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。
- 在深入了解 Flink 实时数据处理程序的开发之前，先通过一个简单示例来了解使用 Flink 的 DataStream API 构建有状态流应用程序的过程。 在深入了解 Flink 实时数据处理程序的开发之前，先通过一个简单示例来了解使用 Flink 的 DataStream API 构建有状态流应用程序的过程。
- UDF重复调用的问题在某些情况下可能会对Flink SQL用户造成困扰 UDF重复调用的问题在某些情况下可能会对Flink SQL用户造成困扰
- 合运用 Flink 的各种 API，基于 EventTime 实现分析电商用户行为。 合运用 Flink 的各种 API，基于 EventTime 实现分析电商用户行为。
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- Apache Flink架构介绍一、Flink组件栈在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。上图是Flink基本组件栈，从上图可以看出整个Flink的架构体系可以分为三层，从下往上依次是物理部署层、Runtime 核心层、API&Libraries层。物理部署层：该层主要涉及Flink的部署... Apache Flink架构介绍一、Flink组件栈在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。上图是Flink基本组件栈，从上图可以看出整个Flink的架构体系可以分为三层，从下往上依次是物理部署层、Runtime 核心层、API&Libraries层。物理部署层：该层主要涉及Flink的部署...
- 数据架构的演变近年来随着越来越多的大数据技术被开源，例如：HDFS、Spark等，伴随这些技术的发展与普及， 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。一、业务处理-单体架构传统单体架构最大的特点是集中式数据存储，一个企业中可能有很多业务系统，例如：订单系统、CRM系统、... 数据架构的演变近年来随着越来越多的大数据技术被开源，例如：HDFS、Spark等，伴随这些技术的发展与普及， 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。一、业务处理-单体架构传统单体架构最大的特点是集中式数据存储，一个企业中可能有很多业务系统，例如：订单系统、CRM系统、...
- Flink开发环境准备学习一门新的编程语言时，往往会从"hello world"程序开始，而接触一套新的大数据计算框架时，则一般会从WordCount案例入手，下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例，来编写Flink代码，Flink底层源码是基于Java代码进行开发，在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外，还可以使用Scala、Python语言来... Flink开发环境准备学习一门新的编程语言时，往往会从"hello world"程序开始，而接触一套新的大数据计算框架时，则一般会从WordCount案例入手，下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例，来编写Flink代码，Flink底层源码是基于Java代码进行开发，在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外，还可以使用Scala、Python语言来...
- Apache Flink是什么在当前数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark，基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对传统数据处理模式，流式数据处理有着更高的处理效率和... Apache Flink是什么在当前数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark，基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对传统数据处理模式，流式数据处理有着更高的处理效率和...
- 前言：主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Fl... 前言：主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Fl...
- 一、flink部署模式flink有三种部署模式1.1 local本地模式1.2 Sandalone独立集群模式1.3 Flink on Yarn模式二、flink部署企业级生产环境选用Flink on Yarn模式部署2.1 选择flink版本使用flink1.13.5版本，官网下载包地址：https://flink.apache.org/downloads.html2.2 安装部署将下载的... 一、flink部署模式flink有三种部署模式1.1 local本地模式1.2 Sandalone独立集群模式1.3 Flink on Yarn模式二、flink部署企业级生产环境选用Flink on Yarn模式部署2.1 选择flink版本使用flink1.13.5版本，官网下载包地址：https://flink.apache.org/downloads.html2.2 安装部署将下载的...
- Flink操作KuduFlink主要应用场景是流式数据处理上，有些公司针对流式数据使用Flink实时分析后将结果存入Kudu,例如快手公司。这里将实时计算的结果存入Kudu需要自定义Flink Kudu Sink。场景：Flink实时读取Socket数据，将结果存入Kudu表t_flink_result,为了方便操作不再创建Kudu外表，这里在Impala中创建Kudu内表t_flink_r... Flink操作KuduFlink主要应用场景是流式数据处理上，有些公司针对流式数据使用Flink实时分析后将结果存入Kudu,例如快手公司。这里将实时计算的结果存入Kudu需要自定义Flink Kudu Sink。场景：Flink实时读取Socket数据，将结果存入Kudu表t_flink_result,为了方便操作不再创建Kudu外表，这里在Impala中创建Kudu内表t_flink_r...
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