1. 使用异步 Join 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...
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,...
例如,一个广告平台可以使用Flink实时分析用户的点击行为、广告内容等数据,优化广告投放策略。 10. 实时股票交易分析:Flink可以用于处理实时股票交易数据,分析市场行情、交易量等指标。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。
案例分析 物联网通常都是设备数据,比喻说设备的温度、耗电量等等,会有对设备的监控,例如求设备连续三个点的值大于10且三个点的求和值大于100,要求将这三个点发送到下游进行处理,首先看一下直接使用Flink-Cep api的实现: caseclassDpData(dpId:String,value:Double)valpattern=Pattern.begin("start",AfterMatchSkip...
Flink中的tuple最多支持25个元素,每个元素是从0开始回到顶部 算子中间处理、转换的环节是通过不同的算子完成的。算子将一个或多个DataStream转换为新的DataStream转型描述 MapDataStream→DataStream 采用一个数据元并生成一个数据元。一个map函数,它将输入流的值加倍: DataStream<Integer> dataStream = //... ...
最近在用Flink和Spark的Structured Streaming基于同一个需求场景,做了一个对比测试,目的在于看这两种不同技术实现的流处理手段,在我们的实际开发场景中,哪个更加便捷和好用? 其实在我经历的这么多大大小小的大数据项目中,生产环境中我一直用的都是Spark,基于Spark生态,你能叫出名字的我基本上都用了个遍,而且很多功能...
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、...
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...
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。
本篇主要演练使用Flink-Cep+Groovy+Aviator 来实现一个物联网监控规则中的一个场景案例,后续将会介绍如何实现规则动态变更。 技术背景简介 Flink-Cep 是flink中的高级library,用于进行复杂事件处理,例如某一类事件连续出现三次就触发告警,可以类比Siddhi、Esper; ...