一、说明时间属性是大数据中的一个重要方面，像窗口（在TableAPI和SQL）这种基于时间的操作，需要有时间信息。我们可以通过时间属性来更加灵活高效地处理数据，下面我们通过处理时间和事件时间来探讨一下FlinkSQL时间属性。二、处理时间2.1、准备WaterSensor类，方便使用packagecom.lyh.bean;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublicclassWate

目录一、基本概念批与流数据可以作为无界流或有界流处理二、什么是Flink？三、Flink有什么用途？四、适用场景五、flink事件驱动六、flink拥有分层APIflinksql 七、fllink企业级使用一、基本概念批与流批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。流处理的特点是无界、实时,无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。数据可以作为无界流或有界流处理无界流有一个起点，但没有定义的终点。它们不会终止并在生成数据时提供数据，无界流必须被连续处理，即事件在被摄取后必须被及时处理。处理无边界数据

                      星光下的赶路人star的个人主页                      内心的平静始于不再让他人掌控你的感情文章目录0、前言1、窗口（Window）1.1窗口的概念1.2窗口的分类1.3窗口API概览1.4窗口分配器（WindowAssigner）1.4.1时间窗口1.4.2计数窗口1.5窗口函数1.5.1增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFunction）1.5.2全窗口函数（FullWindowFunctions）1.5.3增量聚合和全窗口函数的结合使用1.6其它API1.6.1触发器（Trigger）1.6.2移

文章目录1、分区算子：随机分区2、分区算子：轮询分区3、分区算子：重缩放分区4、分区算子：广播5、分区算子：全局分区6、自定义分区重分区，即数据"洗牌"，将数据分配到下游算子的并行子任务中。常见的分区策略有：随机分区轮询分区重缩放分区广播全局分区自定义分区1、分区算子：随机分区调用DataStream的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。demo代码：socket模拟无界流，设置并行度为2，读入数据后接shuffle，再打印publicclassShuffleExample{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsExce

Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta

大数据技术在当前的数据分析和处理中扮演着重要的角色。ApacheFlink作为一种快速、可靠的流处理引擎，在大规模数据处理中广受欢迎。本文将介绍如何使用FlinkCDC（ChangeDataCapture）从数据库采集数据，并通过设置checkpoint来支持数据采集中断恢复，从而保证数据不丢失。1.FlinkCDC简介FlinkCDC是Flink提供的一个用于捕获数据库变更的组件。它能够监视数据库中的更改操作，并将这些变更以流的形式传递给Flink应用程序进行处理。通过使用FlinkCDC，我们可以实现实时的数据库数据同步和实时的数据分析。2.集成FlinkCDC到Flink应用程序首先，我

在FlinkonYARN中，flink-conf.yaml是Flink配置文件，用于配置Flink应用程序在YARN上的运行。通过修改flink-conf.yaml文件中的参数，你可以调整Flink集群的行为和性能。以下是一些常见的在flink-conf.yaml中设置的参数：yarn.application.name:指定Flink应用程序在YARN上的名称。yarn.application.priority:指定Flink应用程序在YARN调度中的优先级。yarn.queue:指定Flink应用程序提交到YARN的队列名称。yarn.heap-cutoff-min:如果FlinkTaskM

目录创建执行环境1.getExecutionEnvironment2.createLocalEnvironment3.createRemoteEnvironment 执行模式(ExecutionMode)1.BATCH模式的配置方法2.什么时候选择BATCH模式触发程序执行数据源操作读取kafka数据源操作 自定义Source 创建执行环境        编写Flink程序的第一步，就是创建执行环境。我们要获取的执行环境，是StreamExecutionEnvironment类的对象，这是所有Flink程序的基础。在代码中创建执行环境的方式，就是调用这个类的静态方法，具体有以下三种。1.get