文章目录一.flink主键声明语法二.物理表创建联合主键表三.flinksql使用一.flink主键声明语法主键用作Flink优化的一种提示信息。主键限制表明一张表或视图的某个（些）列是唯一的并且不包含Null值。主键声明的列都是非nullable的。因此主键可以被用作表行级别的唯一标识。主键可以和列的定义一起声明，也可以独立声明为表的限制属性，不管是哪种方式，主键都不可以重复定义，否则Flink会报错。 有效性检查SQL标准主键限制可以有两种模式：ENFORCED或者NOTENFORCED。它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。 Flink不存储数据因此只支持NOTENFORC
系统架构Flink运行时架构Standalone会话模式为例1）作业管理器（JobManager）JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。JobManger又包含3个不同的组件。（1）JobMasterJobMaster是JobManager中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。JobMaster和具体的Job是一一对应的，多个Job可以同时运行在一个Flink集群中，每个Job都有一个自己的JobMaster。在作业提交时，JobMaster会先接收到要执行的应用。JobMaster
Flink、Yarn架构，以FlinkonYarn部署原理详解Flink架构概览ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架，它可以处理实时数据流和批处理数据。Flink的架构原理是其实现的基础，架构原理可以分为以下四个部分：JobManager、TaskManager、JobGraph、Checkpoint。JobManagerJobManager是Flink集群的控制节点，负责接收用户提交的任务，将任务分配给TaskManager进行执行，并监控任务的执行状态。JobManager还负责保存和恢复Flink应用程序的状态信息，以及维护JobGraph，对任务进行调度和优化。TaskM
目录前言题目：一、读题分析二、处理过程 1.数据处理部分：2.HBaseSink（未经测试，不能证明其正确性，仅供参考！）三、重难点分析总结 什么是HBase？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： 使用Flink消费Kafka中topic为ods_mall_log的数据，根据数据中不同的表前缀区分，将数据分别分发至kafka的DWD层的dim_customer_login_log的Topic中，其他的表则无需处理；提示：以下是本篇文章正文内容
一、什么是分流所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。二、基于filter算子的简单实现分流其实根据条件筛选数据的需求，本身非常容易实现：只要针对同一条流多次独立调用.filter()方法进行筛选，就可以得到拆分之后的流了。案例需求：读取一个整数数字流，将数据流划分为奇数流和偶数流。packagecom.flink.DataStream.SplitStream;importorg.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
使用场景：表值聚合函数即UDTAF，这个函数⽬前只能在TableAPI中使⽤，不能在SQLAPI中使⽤。函数功能：在SQL表达式中，如果想对数据先分组再进⾏聚合取值：selectmax(xxx)fromsource_tablegroupbykey1,key2上⾯SQL的max语义产出只有⼀条最终结果，如果想取聚合结果最⼤的n条数据，并且n条数据，每⼀条都要输出⼀次结果数据，上⾯的SQL就没有办法实现了。所以UDTAF为了处理这种场景，可以⾃定义怎么取，取多少条最终的聚合结果，UDTAF和UDAF是类似的。案例场景：有⼀个饮料表有3列，分别是id、name和price，⼀共有5⾏，需要找到价格最
文章目录SQL表值聚合函数（TableAggregateFunction）SQL表值聚合函数（TableAggregateFunction）PythonUDTAF，即PythonTableAggregateFunction。PythonUDTAF用来针对一组数据进行聚合运算，比如同一个window下的多条数据、或者同一个key下的多条数据等，与PythonUDAF不同的是，针对同一组输入数据，PythonUDTAF可以产生0条、1条、甚至多条输出数据。以下示例，定义了一个名字为Top2的PythonUDTAF：frompyflink.commonimportRowfrompyflink.tab
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
软件环境Flink1.13.3Scala2.12doris0.14一、MySQL开启binlog日志、创建用户1.开启binlogMySQL8.0默认开启了binlog，可以通过代码showvariableslike"%log_bin%";查询是否开启了，showvariableslike"%server_id%";查询服务器ID。上图分别显示了binlong是否开启以及binlog所在的位置。2.创建用户CREATEUSER'flinktest'IDENTIFIEDBY'123456'; GRANTSELECT,RELOAD,SHOWDATABASES,REPLICATIONSLAVE,RE
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
