实时统计当天下单各流程状态(已支付待卖家发货，卖家通知物流揽收，待买家收货等等)中的订单数量。订单表的binlog数据发送到kafka,flink从kafka接受消息进行指标统计。因为每笔订单的状态会发生变化，比如上午为【已支付待卖家发货】，这个时候【已支付待卖家发货】指标数要+1，下午订单的状态变更为【卖家通知物流揽收】，这个时候【卖家通知物流揽收】指标数要+1，而【已支付待卖家发货】指标数要-1。如果采用Java代码编程，那么需要深入理解业务考虑每种状态变更，编写大量if逻辑稍有遗留就会统计错误结果。但是如果使用flinksql是不是就不需要考虑这些业务问题了？要想使得selectorde
目录前言题目：一、读题分析二、处理过程三、重难点分析总结 前言本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项赛题-电商数据处理-实时数据处理注：由于设备问题，代码执行结果以及数据的展示无法给出，可参照我以往的博客其中有相同数据源展示题目： 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写） 一、读题分析涉及组件：Scala，Flink，Kafka，json涉及知识点：Flink处理数据Flink1.14新特性json文件的处理二、处理过程 --代码仅供参考--importorg.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrat
摘要：本文整理自阿里云技术专家，ApacheFlinkPMCMember&Committer,FlinkCDCMaintainer徐榜江和阿里云高级研发工程师，ApacheFlinkContributor&FlinkCDCMaintainer阮航，在FlinkForwardAsia2022数据集成专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：1.深入解读FlinkCDC2.3版本2.基于FlinkCDC构建现代数据栈3.阿里云内部实践和改进4.Demo&未来规划一、深入解读FlinkCDC2.3版本1.1FlinkCDC首先介绍一下FlinkCDC技术。FlinkCDC是基于数据库的日志CDC技术，实
Flink简述：Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink安装前准备工作：1、使用xftp将Flink安装包上传到虚拟机中flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz可以去国内镜像下载，也可以去apacheflink官网下载Flink安装操作步骤：1、解压缩文件tar-zxfflink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz-C../soft/2、为了方便以后使用，将解压缩后的文件夹修改名字mvflink-1.10.0/flink3、选择性配置环境变量vim/etc/profile#FLINK_HOMEexportFLI
Kafka连接器在TableAPI和SQL编写的Flink程序中，可以在创建表的时候用WITH子句指定连接器（connector），这样就可以连接到外部系统进行数据交互了。架构中的TableSource负责从外部系统中读取数据并转换成表，TableSink则负责将结果表写入外部系统。在Flink1.13的API调用中，已经不去区分TableSource和TableSink，我们只要建立到外部系统的连接并创建表就可以，Flink自动会从程序的处理逻辑中解析出它们的用途。Flink的TableAPI和SQL支持了各种不同的连接器。当然，最简单的其实就是连接到控制台打印输出：CREATETAB
目录1.冲突原因2.解决办法1.冲突原因使用FlinkCDC2.2.0版本的时候，会报ThreadFactoryBuilder这个类找不到的错误，如下所示：java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/shaded/guava18/com/google/common/util/concurrent/ThreadFactoryBuilder因为FlinkCDC使用的是guava版本是18.0-13.0，如下所示：org.apache.flinkflink-shaded-guava18.0-13.0而Flink1.14.4使用的guava版本是30
目录1.冲突原因2.解决办法1.冲突原因使用FlinkCDC2.2.0版本的时候，会报ThreadFactoryBuilder这个类找不到的错误，如下所示：java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/shaded/guava18/com/google/common/util/concurrent/ThreadFactoryBuilder因为FlinkCDC使用的是guava版本是18.0-13.0，如下所示：org.apache.flinkflink-shaded-guava18.0-13.0而Flink1.14.4使用的guava版本是30
本文隶属于专栏《董工的1000个大数据技术体系》摘要，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！目录前言一、watermark是什么？二、乱序数据处理三、迟到事件四、watermark的引入前言Flink中流处理由事件产生，经过source，再到operator，中间是有一个过程和时间的，虽然都是按事件产生的时间顺序产生的，但是我们也不能排除，网络，背压等问题会导致乱序的产生，如果发生这种情况，我们又不能一直等下去，所以必须要有个机制来保证在一个特定的时间后，必须触发窗口去进行计算了。这个特别的机制，就是水位线(waterark)。一、watermark是什么？
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun文章目录前言背景官网文档概述元数据解析器运行时的实现自定义扩展点工厂类Source扩展Sink和编码与解码自定义flink-http-connectorSQL示例具体代码pom依赖HttpTableFactoryHttpTableSourceHttpSourceFunctionHttpClientUtil最后参考资料前言结合官网文档和自定义实现一个flink-http-connector，来学习总结Flink用户自定义连接器（T
Flink单机版安装文章目录Flink单机版安装1.下载安装包2.安装Flink3.启动flink1.下载安装包官网下载地址选择下载稳定版选择需要的版本，这里下载最新版本1.16.0下载对应的包下载完成后上传到服务器进行安装2.安装Flink找到上传到服务器上的压缩包使用tar命令解压tar-zxvfflink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz解压后得到flink-1.16.0的文件夹3.启动flink进入bin目录执行启
