目录1.实现分析2.代码实现3.测试验证4.源码地址 线上运行的CEP中肯定经常遇到规则变更的情况，如果每次变更时都将任务重启、重新发布是非常不优雅的。尤其在营销或者风控这种对实时性要求比较高的场景，如果规则窗口过长（一两个星期），状态过大，就会导致重启时间延长，期间就会造成一些想要处理的异常行为不能及时发现。1.实现分析外部加载：通常规则引擎会有专门的规则管理模块，提供用户去创建自己的规则，对于Flink任务来说需要到外部去加载规则动态更新：需要提供定时去检测规则是否变更历史状态清理：在模式匹配中是一系列NFAState的不断变更，如果规则发生变更，需要清理历史状态API：需要
文章目录22：FineBI配置数据集23：FineBI构建报表24：FineBI实时配置测试附录二：离线消费者完整代码22：FineBI配置数据集目标：实现FineBI访问MySQL结果数据集的配置实施安装FineBI参考《FineBIWindows版本安装手册.docx》安装FineBI配置连接数据连接名称：Momo用户名：root密码：自己MySQL的密码数据连接URL：jdbc:mysql://node1:3306/momo?useUnicode=true&characterEncoding=utf8数据准备SELECTid,momo_totalcount,momo_province,m
Flink中的处理函数（ProcessFunction和KeyedProcessFunction）在对于数据进行颗粒化的精确计算时使用较多，处理函数提供了一个定时服务（TimerService），可以向未来注册一个定时服务，我们可以把它理解为一个闹钟，当闹钟响起时，就调用ProcessFunction中的onTimer()方法，会对数据进行一些计算。我们来解析一下这两个函数。本文基于Flink1.14版本ProcessFunctionProcessFunction是Flink中的较为底层的API，当我们对于DataStream调用process函数的时候，需要在里面传入一个对象，即newPro
文章目录一、Flink&FlinkCDC官网二、CDC&FlinkCDC介绍1、什么是cdc2、什么是FlinkCDC3、支持的连接器三、springboot整合FilnkCDC1、官网示例2、Maven依赖1)Flink和FlinkCDC版本映射2）具体maven依赖3）项目坑点3、springboot代码示例1）创建变更监听器2）自定义数据解析器3）创建变更对象4）创建业务处理类5）运行代码监听mysqlCDC事件一、Flink&FlinkCDC官网FlinkCDC地址Flink官网地址二、CDC&FlinkCDC介绍1、什么是cdcCDC:全称是ChangeDataCapture，即数据
热门系列：程序人生，精彩抢先看日常异常，是否也有你似曾相识的那一个1、问题 接上篇，【日常Exception】第二十九回：Flink启动异常之java.net.UnknownHostException:xxxx:Nameorservicenotknownn之后，又报出了一个如下问题：java.util.concurrent.CompletionException:org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler.NoResourceAvailableException:Couldnotacquiretheminimumrequired
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理：TableAPI和SQLTableAPI是用于Scala和Java语言的查询API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。 FlinkSQL是基于 ApacheCalcite 来实现的标准SQL。无论输入是连续的（流式）还是有界的（批处理），在两个接口中指定的查询都具有相同的语义，并指定相同的结果。基本程序结构importorg.apache.flink.table.api.*;importorg.apache.flink.connector.datagen.table.DataGenOptions;//
大家好，我叫王磊。是SelectDB大数据研发。今天给大家带来的分享是《ApacheFlinkXApacheDoris构建极速易用的实时数仓架构》。下面是我们的个人介绍：我是ApacheDorisContributor和阿里云MVP。同时著有《图解Spark大数据快速分析实战》等书籍。接下来咱们进入本次演讲的正题。本次演讲分：实时数仓需求和挑战、基于ApacheDoris和ApacheFlink构建实时数仓、用户案例与最佳实践分享、未来展望与计划四部分。1.实时数仓需求和挑战。首先我们来看下第一部分：实时数仓需求和挑战。首先我们站在数据流的角度分析下传统的数据架构。从图中我们可以看到数据分为实
Flink流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在Flink内部，我么需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们；或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。为了有效地做到这一点，Flink需要明确知道应用程序所处理的数据类型。并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。Flink支持非常完善的数据类型，数据类型描述信息都是由TypeInformation定义，比较常用的TypeInformation有BasicTypeInfo、TupleTypeInfo、CaseClassTypeInfo、PojoTypeInfo类等。TypeInformatio
基于FlinkSQLCDCMysqltoMysql数据同步FlinkCDC有两种方式同步数据库：一种是通过FlinkSQL直接输入两表数据库映射进行数据同步，缺点是只能单表进行同步；一种是通过DataStream开发一个maven项目，打成jar包上传到服务器运行。本方案使用FlinkSQL方法，同步两表中的数据。其中Flink应用可以部署在具有公网IP的服务器上，同时可以连接其他局域网中服务器的数据进行同步工作，如不需要操作管理页面，则不对服务器IP有要求。一、服务器部署Flink将Flink压缩包解压到服务器指定位置Flink下载地址，点击进入二、配置Flink1.配置端口号进入到根目录\
