首先考虑使用 Flink SQL 基于 EventTime 来做这个需求，由于维表存在于 Hive 中，这里直接查询 Presto，效率会比较高，维表关联使用的是 AsyncDataStream.unorderedWait 异步 join，用 Redis 做缓存，大体代码如下：public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置时间语义为processTime env.set...
例如,一个金融机构可以使用Flink实时监测股票市场,发现潜在的交易机会或风险。 通过上述案例,我们可以看到Flink在各个领域都有广泛的应用。它提供了高效的数据处理能力和灵活的API,使得开发者可以快速构建各种复杂的数据处理应用。无论是实时处理还是批量处理,Flink都能够提供高性能和可靠性,满足不同场景的需求。随着...
下面列举了十个Flink的实际应用案例。 1. 实时广告推荐 在广告推荐系统中,Flink可以实时处理用户行为数据,并根据用户的实时动态生成个性化广告推荐。Flink可以快速地处理大量的用户数据,并根据用户的兴趣和行为进行实时推荐,提高广告点击率和用户体验。 2. 金融风控 在金融领域中,Flink可以处理海量的交易数据,并进行实时...
案例1: 元素处理env: 批Source:fromElementsSink:print算子:Mappublic class MapTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataSet<Integer> dataSet = env.fromElements(1, 2, -3, 0, 5, -9, 8); DataSet...
flink窗口案例 目录 一、时间属性 二、窗口 1、累计窗口 CUMULATE(time_attr, interval) 2、滚动窗口 TUMBLE(time_attr, interval) 3、滑动窗口 HOP(time_attr, interval) 一、时间属性 Flink SQL支持以下两种时间属性。实时计算可以基于这两种时间属性对数据进行窗口聚合。
一.Flink运行的四大组件 如下图所示,Flink运行的四大组件: 1,1 作业管理器(JobManager) 控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的JobManager 所控制执行。 JobManager 会先接收到要执行的应用程序,这个应用程序会包括:作业图(JobGraph)、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了...
我们将从 Kafka 中读取实时日志流,并使用 Flink 的流处理功能对日志进行实时分析和计算,以帮助我们监控系统的健康状况、检测异常行为等。 2. Flink 实践案例:实时推荐系统 在这个案例中,我们将利用 Flink 构建一个实时推荐系统。我们将使用 Flink 的流处理功能来处理用户行为数据流,并实时计算用户的喜好和兴趣特征,...
3. 物联网数据分析:Flink可以实时处理物联网设备产生的海量数据,提取有用信息并进行实时分析。例如,通过监测传感器数据,实时检测设备故障和异常情况,提高设备的可靠性和效率。 4. 实时日志分析:Flink可以实时处理服务器日志、应用日志等大量日志数据,提取关键信息并进行实时分析。通过实时分析日志,可以及时发现系统故障、...
而这是Flink目前还不具备的,至少在flink on yarn里面没有这个功能。 最后 技术没有绝对的好坏,只有具体场景下基于成本考量下的取舍。 以上,就是我针对这个小小应用场景下对这两个技术的一次简单对比,后续我会用更多生产案例来对flink进行测试。 如果你有任何相关技术问题,欢迎找我交流... ...
Flink窗口的骨架结构中有两个必须的两个操作: 使用窗口分配器(WindowAssigner)将数据流中的元素分配到对应的窗口。 当满足窗口触发条件后,对窗口内的数据使用窗口处理函数(Window Function)进行处理,常用的Window Function有reduce、aggregate、process。 其他的trigger、evictor则是窗口的触发和销毁过程中的附加选项,主要面...