Flink的安装与基础编程实验背景实验目的实验环境实验任务及完成过程本地模式下安装Flink检查配置环境配置Flink启动与判断运行情况Flink实例运行(单机)编程实现WordCount程序安装Maven编写代码使用Maven打包java程序通过flinkrun命令运行程序集群模式下Flink的安装与配置Flink安装前准备工作Flink安装操作步骤：测试集群模式下Flink：总结实验背景Flink是一种具有代表性的开源流处理架构，具有十分强大的功能，它实现了GoogleDatatlow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并旦同时支持批处理和流处理。Flink的主要
最近开始学习Flink，一边学习一边记录，以下是基于【尚硅谷】Flink1.13实战教程总结的笔记，方便后面温习目录初始Flink一：基础概念1.Flink是什么2.Flink主要应用场景
在flink-connector-jdbc中增加对国产数据库达梦(V8)的支持本文将展示如何在flink-connector-jdbc中增加对国产数据库达梦(V8)的支持。演示基于Java语言，使用Maven。1.关于flink-connector-jdbcflink-connector-jdbc是ApacheFlink框架提供的一个用于与关系型数据库进行连接和交互的连接器。它提供了使用Flink进行批处理和流处理的功能，可以方便地将关系型数据库中的数据引入Flink进行分析和处理，或者将Flink计算结果写入关系型数据库。flink-connector-jdbc可以实现以下核心功能：数
flinkDataStreamSource的process在Flink中，DataStreamSource是一种数据源，可以用来读取数据流。DataStreamSource提供了一个process方法，它允许用户在数据源上定义一个操作，并将这个操作应用到从数据源读取的每个元素上。process方法接受一个自定义的ProcessFunction，它可以处理每个从数据源读取的元素。这个函数有一个processElement方法，该方法将每个元素作为输入，并允许用户对该元素进行任何处理。processElement方法可以访问元素本身，以及元素的时间戳和水印等信息。除了processElement方
前置知识：1.了解hadoop基础知识，并能够搭建hadoop集群 2.了解hive基础知识3.Iceberg学习笔记（1）——基础知识-CSDN博客可以参考：Hadoop基础入门（1）：框架概述及集群环境搭建_THEWHY的博客-CSDN博客Hive基础知识总结-CSDN博客环境准备hive和iceberg的适配关系Hive版本官方推荐Hive版本Iceberg版本2.x2.3.80.8.0-incubating–1.1.03.x3.1.20.10.0–1.1.0注意：Iceberg与Hive2和Hive3.1.2/3的集成，支持以下特性：创建表删除表读取表插入表（INSERTinto）更多
Flink系列教程传送门第一章Flink简介第二章Flink 环境部署第三章FlinkDataStreamAPI第四章Flink窗口和水位线第五章FlinkTableAPI&SQL第六章新闻热搜实时分析系统一、Flink架构Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如HadoopYARN，但也可以设置作为独立集群运行。Flink运行时由两种类型的进程组成：一个JobManager和一个或者多个TaskManager。每个Flink应用都需要有执行环境，DataStreamAPI将应用构建为一个jobgraph，并附加到Str
1.前置知识ODPS（OpenDataPlatformandService）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品。离线计算任务节点叫做Odps节点，存储的离线表叫做Odps表；Flink:实时计算引擎，本文代码开发和测试均基于集团内部实时计算平台，代码细节可能会和Flink官方社区文档有些许不同，假如用于生产环境测试，参考ApacheFlink 官方文档为准，但是技术方案是通用的哈；https://flink.apache.org/posts/2.项目背景现有业务需求是“根据用户注册以来的累计跑步里程，给用户发放勋章”，需要实时的计算出用
pom1.13.0org.apache.flinkflink-java${flink-version}org.apache.flinkflink-streaming-java_2.12${flink-version}org.apache.flinkflink-clients_2.12${flink-version}org.apache.hadoophadoop-client3.1.3mysqlmysql-connector-java8.0.16org.apache.flinkflink-table-planner-blink_2.12${flink-version}com.ververicaf
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
背景在处理键值分区状态时，使用ttl设置过期时间是我们经常使用的，但是任何代码的修改都需要首先进行单元测试，本文就使用单元测试来验证一下状态ttl的设置是否正确测试状态ttl超时的单元测试首先看一下处理函数：//处理函数publicclassMyStateProcessFunctionextendsKeyedProcessFunctionString,String,String>{//键值分区状态ValueStateString>previousInput;@Overridepublicvoidopen(Configurationparameters)throwsException{Value
