摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

flink 触发器 触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理.每个WindowAssigner都带有一个默认触发器. 如果默认触发器不适合需求,我们就需要自定义触发器. 主要方法 触发器接口有五种方法,允许触发器对不同的事件作出反应 onElement()添加到每个窗口的元素都会调用此方法. onEventTime()当注册的事件时间计时器触发时,将调用此方法. onProcessingTime()当注册的处理时间计时器触发时,将调用此方法. onMerge()与有状态触发器相

原文:2019-11-29-WPF-绑定命令在-MVVM-的-CanExecute-和-Execute-在按钮点击都没触发可能的原因... title author date CreateTime categories WPF 绑定命令在 MVVM 的 CanExecute 和 Execute 在按钮点击都没触发可能的原因 lindexi 2019-11-29 08:48:48 +0800 2019-05-08 08:58:28 +0800 WPF 在 WPF 推荐使用 MVVM 绑定命令,但是

title author date CreateTime categories WPF 绑定命令在 MVVM 的 CanExecute 和 Execute 在按钮点击都没触发可能的原因 lindexi 2019-5-8 10:3:36 +0800 2019-05-08 08:58:28 +0800 WPF 在 WPF 推荐使用 MVVM 绑定命令,但是绑定命令会存在很多坑,其中一个就是焦点的问题.如果在用户点击按钮的时候出现了焦点修改,那么此时的命令是不会被触发 在命令绑定按钮点击的时候,会触发

InputStream is = null; try { is = new FileInputStream(filePath); } catch (FileNotFoundException e1) { System.out.println("file not found"); } XSSFWorkbook xwb =null; try { xwb= new XSSFWorkbook(is);//新建workbook时需要文件流的方式读入 } catch (IOException e)

1.dataset的join连接,通过key进行关联,一般情况下的join都是inner join,类似sql里的inner join key包括以下几种情况: a key expression a key-selector function one or more field position keys (Tuple DataSet only). Case Class Fields 2.inner join的几种情况 2.1 缺省的join,jion到一个Tuple2元组里 public st

在使用file类型input框是,删除了第一次上传到文件,再次上传相同文件,无法触发change事件,所以在删除的js上添加如下js代码: document.getElementById('fileUpload').value = null;

import UIKit class Person: NSObject { private var _name: String? var name: String? { get { return _name } set { _name = newValue } } //下面的写法会导致死循环 //    var num: String? { //        get { //            return self.num //        } // //        set { /

[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 目录 [源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 概念 1.2 疑问 1.3 UDAF示例代码 0x02 批处理 2.1 代码 2.2 计划生成 2.3 执行 2.4 状态管理 2.5 总结 0x03 流处理 3.1 示例代码 3.2 计划生成 3.3 执行 & 状态管理 3.3.1 接受到一个新输入 3.3.2 windowState & UDAF执行 3.3.3 State & 结果

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 本课时主要介绍

摘要: Apache Flink 的命脉 "命脉" 即生命与血脉,常喻极为重要的事物.系列的首篇,首篇的首段不聊Apache Flink的历史,不聊Apache Flink的架构,不聊Apache Flink的功能特性,我们用一句话聊聊什么是 Apache Flink 的命脉?我的答案是:Apache Flink 是以"批是流的特例"的认知进行系统设计的. Apache Flink 的命脉 "命脉" 即生命与血脉,常喻极为重要的事物.系列的首篇,

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F

Checkpoint触发机制 Flink的checkpoint是通过定时器周期性触发的.checkpoint触发最关键的类是CheckpointCoordinator,称它为检查点协调器. org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator CheckpointCoordinator主要作用是协调operators和state的分布式快照.它通过向相关的tasks发送触发消息和从各tasks收集确认消息(Ack)来完成checkpo

本文翻译自官网 :  Joins in Continuous Queries   https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/joins.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Join 是批量数据处理中连接两个关系行的常见且易于理解的操作.但是,动态表上的 join 语义不那么明显,甚至令人困惑. 因此,有一些方法可以使 Table API或SQL实际执行

身处大数据圈近5年了,在我的概念里一直认为大数据最牛的两个东西是Hadoop和Spark.18年下半年的时候,我突然发现身边很多大数据牛人都是研究学习Flink,甚至连Spark都大有被冷落抛弃的感觉.何以至此,Flink是个什么鬼? Apache Flink(简称Flink)是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 大数据生态圈很庞大,优秀的框架和组件就笔者了解的不下20个,为何Flink如此受宠?那么多人而

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

基于 Apache Flink 和规则引擎的实时风控解决方案 ​ 对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控.登陆风控.交易风控.活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好.这要求风控系统一定要有实时性.本文就介绍一种实时风控解决方案.风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: 业务系统,通常是 APP + 后台 或者 web,是互联网业务的载体,风险从业务系统触发

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等   

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下 为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不