- 目录 Source 预定义Source 基于集合的Source 基于文件的Source 基于Socket的Source 自定义Source 随机生成数据 MySQL Source 预定义Source 基于集合的Source API 一般用于学习测试... 目录 Source 预定义Source 基于集合的Source 基于文件的Source 基于Socket的Source 自定义Source 随机生成数据 MySQL Source 预定义Source 基于集合的Source API 一般用于学习测试...
- 目录 案例三 会话窗口 需求 代码实现 案例三 会话窗口 需求 设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算 代码实现 package cn.itcast.window; import lombok.AllArgsConstructor;import lombok... 目录 案例三 会话窗口 需求 代码实现 案例三 会话窗口 需求 设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算 代码实现 package cn.itcast.window; import lombok.AllArgsConstructor;import lombok...
- 目录 案例三 需求 编码步骤 代码实现-方式1 代码实现-方式2 案例三 需求 使用Flink SQL来统计5秒内 每个用户的 订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 也就是每隔5秒统计最近5秒的每个用户的订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 上面的需求... 目录 案例三 需求 编码步骤 代码实现-方式1 代码实现-方式2 案例三 需求 使用Flink SQL来统计5秒内 每个用户的 订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 也就是每隔5秒统计最近5秒的每个用户的订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 上面的需求...
- 目录 BroadcastState BroadcastState介绍 需求-实现配置动态更新 编码步骤 1.env 2.source 3.transformation 4.sink 5.execute 参考实现 实现代码 BroadcastState BroadcastState介... 目录 BroadcastState BroadcastState介绍 需求-实现配置动态更新 编码步骤 1.env 2.source 3.transformation 4.sink 5.execute 参考实现 实现代码 BroadcastState BroadcastState介...
- 目录 案例四 需求 代码实现 案例四 需求 从Kafka中消费数据并过滤出状态为success的数据再写入到Kafka {"user_id": "1", "page_id":"1", "status": "success"} {"user_id": "1", "page_id":"1", "... 目录 案例四 需求 代码实现 案例四 需求 从Kafka中消费数据并过滤出状态为success的数据再写入到Kafka {"user_id": "1", "page_id":"1", "status": "success"} {"user_id": "1", "page_id":"1", "...
- 目录 Standalone独立集群模式 原理 操作 1.集群规划: 2.修改flink-conf.yaml 3.修改masters 4.修改slaves 5.添加HADOOP_CONF_DIR环境变量 6.分发 7.source 测试 1.启动集群,在node1上执行如下命令 2.启动历史服务器 ... 目录 Standalone独立集群模式 原理 操作 1.集群规划: 2.修改flink-conf.yaml 3.修改masters 4.修改slaves 5.添加HADOOP_CONF_DIR环境变量 6.分发 7.source 测试 1.启动集群,在node1上执行如下命令 2.启动历史服务器 ...
- 目录 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 代码实现 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗... 目录 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 代码实现 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗...
- 目录 Flink-Time与Watermaker Time分类 EventTime的重要性 示例1 示例2 示例3 示例4 总结 Watermaker水印机制/水位线机制 什么是Watermaker? 如何计算Watermaker? Water... 目录 Flink-Time与Watermaker Time分类 EventTime的重要性 示例1 示例2 示例3 示例4 总结 Watermaker水印机制/水位线机制 什么是Watermaker? 如何计算Watermaker? Water...
- 目录 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 代码实现 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 需求1:每5秒钟统计一次,最近5秒钟内,各个路口通过红... 目录 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 代码实现 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 需求1:每5秒钟统计一次,最近5秒钟内,各个路口通过红...
- Allowed Lateness案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,时间戳/事件时间,订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内,每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。 并使用OutputTag+allowedLateness解决数据丢失问题 ... Allowed Lateness案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,时间戳/事件时间,订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内,每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。 并使用OutputTag+allowedLateness解决数据丢失问题 ...
- 目录 Flink-Window操作 为什么需要Window Window的分类 按照time和count分类 按照slide和size分类 总结 Window的API window和windowAll WindowAssigner evictor-... 目录 Flink-Window操作 为什么需要Window Window的分类 按照time和count分类 按照slide和size分类 总结 Window的API window和windowAll WindowAssigner evictor-...
- 目录 案例五 FlinkSQL整合Hive 介绍 集成Hive的基本方式 准备工作 1.添加hadoop_classpath 2.下载jar并上传至flink/lib目录 3.修改hive配置 4.启动hive元数据服务 SQL CLI 1.修改flinksql配置 2.启... 目录 案例五 FlinkSQL整合Hive 介绍 集成Hive的基本方式 准备工作 1.添加hadoop_classpath 2.下载jar并上传至flink/lib目录 3.修改hive配置 4.启动hive元数据服务 SQL CLI 1.修改flinksql配置 2.启...
- 目录 Flink四大基石 Checkpoint State Time Window Flink四大基石 Flink之所以能这么流行,离不开它最重要的四个基石:Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chan... 目录 Flink四大基石 Checkpoint State Time Window Flink四大基石 Flink之所以能这么流行,离不开它最重要的四个基石:Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chan...
- 目录 Watermaker案例演示 需求 API 代码实现-1-开发版-掌握 代码实现-2-验证版-了解 Watermaker案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,时间戳/事件时间,订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内,每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程... 目录 Watermaker案例演示 需求 API 代码实现-1-开发版-掌握 代码实现-2-验证版-了解 Watermaker案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,时间戳/事件时间,订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内,每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程...
- 目录 Redis API 使用RedisCommand设置数据结构类型时和redis结构对应关系 需求 代码实现 Redis API 通过flink 操作redis 其实我们可以通过传统的redis 连接池Jpoools 进行redis 的相关操作,但是flink 提供了专门操作redis 的RedisSink,使用起... 目录 Redis API 使用RedisCommand设置数据结构类型时和redis结构对应关系 需求 代码实现 Redis API 通过flink 操作redis 其实我们可以通过传统的redis 连接池Jpoools 进行redis 的相关操作,但是flink 提供了专门操作redis 的RedisSink,使用起...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢
2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
去报名 -
苏州工业园区“华为云杯”2025人工智能应用创新大赛赛中直播
2025/08/21 周四 16:00-17:00
Vz 华为云AIoT技术布道师
本期直播将与您一起探讨如何基于华为云IoT平台全场景云服务,结合AI、鸿蒙、大数据等技术,打造有创新性,有竞争力的方案和产品。
即将直播
热门标签