文章目录前言一、概述1Flink是什么2架构分层3数据处理流水线4运行组件TaskManagerJobManagerResourceManagerDispatcher5其他流式计算框架二、入门与使用1Flink基本安装1.1Linux1.2Java1.3Scala（待补充）1.4集群模式2常用API2.1DataStream流处理DataSourceTransformationSink示例一：自定义数据源（SourceFunction）示例二：自定义分区示例三：Socket通信示例示例四：RabbitMQ作为数据源示例五：自定义Sink2.2DataSet批处理2.3TableAPI/SQL（

3.8.基于Flink将数据写入到ClickHouse编写Flink完成数据写入到ClickHouse操作,后续基于CK完成指标统计操作3.8.1.ClickHouse基本介绍ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。结论:ClickHouse像很多OLAP数据库一样，单表查询速度由于关联查询，而且ClickHouse的两者差距更为明显。3.8.2.ClickHouse安装步骤本项目中,我们仅需要安装单机测试版本即可使用(node2安装),在实际生产中

Flink（ApacheFlink）是一个开源的分布式流处理引擎和批处理框架。它是由Apache软件基金会维护的项目，旨在处理大规模数据的实时流式处理和批处理任务。Flink提供了强大的流处理和批处理功能，具有低延迟、高吞吐量和高容错性，适用于各种大数据处理场景。 一、Flink的主要特点和优势低延迟和高吞吐量：Flink采用基于事件时间的流式处理模型，具有低延迟和高吞吐量，能够在毫秒级别处理数据，并实时生成结果。Exactly-Once语义：Flink提供Exactly-Once语义的容错保证，确保数据处理的准确性和一致性，避免数据丢失或重复处理。支持事件时间处理：Flink强调事件时间处理

文章目录Flink流处理程序流程和项目准备一、Flink流处理程序的一般流程

Flink在早期版本有一个split算子用来做数据分流使用的,但是在flink-1.12开始这个API就已经被删除了,在1.12版本以后我们是通过process算子来做数据分流的,这里就介绍一下如何使用prodess进行数据分流.代码importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;

特色相比官方的json_value,该函数支持非标准化json,比如v是个object,但是非标准json会外套一层引号,内部有反引号.eg: {"kkkk2": "{\"kkkk1\":\"vvvvvvv\"}"}支持value为100L这种java格式的bigint.   {"k":999L}基于jsonPath方便,可以获取多层级内部值代码实现importcom.alibaba.fastjson2.{JSONPath,JSONReader}importorg.apache.flink.table.functions.ScalarFunctionimportscala.util.Tryim

1、seatunnel简单介绍seatunnel是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于ApacheSpark和ApacheFlink之上。seatunnel让Spark和Flink的使用更简单，更高效。注：当前版本用的是2.1.3版本 如果在github下载自己编译有问题可在此地址下载编译好的文件seatunnel-2.1.3-bin包特性简单易用，灵活配置，无需开发模块化和插件化，易于扩展支持利用SQL做数据处理和聚合集成Spark和Flink官方教程集成Spark教程集成Flink教程​​​​​​2、提交Spark任务参考官方文档：https://int

简要 有时候我们在官网的Grafana下载的图表是这样的，如下图#算子的处理时间，就是处理数据的延迟数据抓取，这个的说明看下下面的文章metrics.latency.interval:60metrics.reporter.promgateway.class:org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReportermetrics.reporter.promgateway.host:localhostmetrics.reporter.promgateway.port:9091metrics.reporter.promgate

文章目录Flink运行时架构介绍一、系统架构二、​​​​​​​​​​​​​​整体构成三、作业管理器（JobManager）四、任务管理器（TaskManager）Flink运行时架构介绍我们已经对Flink的主要特性和部署提交有了基本的了解，那它的内部又是怎样工作的，集群配置设置的一些参数又到底有什么含义呢？接下来我们就将钻研Flink内部，探讨它的运行时架构，详细分析在不同部署环境中的作业提交流程，深入了解Flink设计架构中的主要概念和原理。一、系统架构对于数据处理系统的架构，最简单的实现方式当然就是单节点。当数据量增大、处理计算更加复杂时，我们可以考虑增加CPU数量、加大内存，也就是让这

本系列包含：【大数据】Flink详解（一）：基础篇【大数据】Flink详解（二）：核心篇Ⅰ【大数据】Flink详解（三）：核心篇Ⅱ【大数据】Flink详解（四）：核心篇Ⅲ【大数据】Flink详解（五）：核心篇Ⅳ【大数据】Flink详解（六）：源码篇ⅠFlink详解（一）：基础篇1、什么是Flink？2、能否详细解释一下其中的数据流、流批一体、容错能力等概念？3、Flink和SparkStreaming的区别？4、Flink的架构包含哪些？5、简单介绍一下Flink的技术架构？6、详细介绍一下Flink的运行架构？7、介绍一下Flink的并行度？8、Flink的并行度的怎么设置的？9、Flink