一.背景说明 Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI.SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端.sink端代码,分别读取socket.kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka.ES及MySQL,方便后续查看使用. 二.代码部分 说明:这里使用connect及DDL两种写法,connect满足Flink1.10及以前版本使用,目前官方文档均是以DDL写法作为介绍,建议1.10以后的版本使用DDL写法

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 在<Flink SQL Client初探>一文中,我们体验了Flink SQL Client的基本功能,今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL: 实战内容 本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息,再用各种SQL操作对数据进行查询统计,内容汇总如下

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的 Apache Flink SQL Job 的组成部分,以及 Apache Flink SQL 所提供的核心算子的语义,最后会应用 TumbleWindow 编写一个 End-to-End 的页面访问的统计示例. 1.Apache Flink SQL Job 的组成 我们做任何数据计算都离不开读取原始数据,计算逻辑和写入计算结果数据三部分,当然基于 ApacheFlink SQL 编写的计算 Job 也离不开这个三部分,如下所所示: &lt;img src=

本次,我们从 0 开始逐步剖析 Flink SQL 的来龙去脉以及核心概念,并附带完整的示例程序,希望对大家有帮助! 本文大纲 一.快速体验 Flink SQL 为了快速搭建环境体验 Flink SQL,我们使用 Docker 来安装一些基础组件,包括 zk 和 kafka,如果你有这个环境,可以略过了. 在 Centos 7 上安装 Docker 环境,具体见这个链接,此处就不细说了: https://blog.csdn.net/qq_24434251/article/details/1057

系列随笔: (总览)基于商品属性的相似商品推荐算法 (一)基于商品属性的相似商品推荐算法--整体框架及处理流程 (二)基于商品属性的相似商品推荐算法--Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分 (三)基于商品属性的相似商品推荐算法--批量处理商品属性,得到属性前缀及完整属性字符串 (四)基于商品属性的相似商品推荐算法--推荐与评分高的商品属性相似的商品 (五)基于商品属性的相似商品推荐算法--算法调优及其他 2020.04.15  补充:协同过滤推荐算法.pptx 提取码:4tds 注:如果

目录 起因 思路 实现 1.配置 2.界面如下 3.环境 问题 起因 事情的起因,是看到一篇公众号文章Apache Flink 在汽车之家的应用与实践,里面提到了"基于 SQL 的开发流程".在平台提供以上功能的基础上,用户可以快速的实现 SQL 作业的开发: 创建一个 SQL 任务: 1.编写 DDL 声明 Source 和 Sink: 2.编写 DML,完成主要业务逻辑的实现: 3.在线查看结果,若数据符合预期,添加 INSERT INTO 语句,写入到指定 Sink 中即可. 即

Confluent公司于2017年11月宣布KSQL进化到1.0版本,标志着KSQL已经可以被正式用于生产环境.自那时起,整个Kafka发展的重心都偏向于KSQL——这一点可以从Confluent官方博客中KSQL出现的频率之高看出端倪.鉴于最近周围有很多小伙伴都在讨论KSQL,我突然想起了去年9月份Apache Flink“掌门人” Stephan Ewen所写的关于KSQL V.S. Flink SQL的一篇博客,里面很多有意思的观点非常值得品味~~ 事情起源于去年8月底Confluent公

http://vinoyang.com/2017/06/12/flink-table-sql-source/ Flink Table&Sql 如何结合Apache Calcite http://ju.outofmemory.cn/entry/335371 http://wuchong.me/blog/2017/03/30/flink-internals-table-and-sql-api/ Stream Processing for Everyone with SQL and Apache Fl

Logstash读取文本信息并写入到ES 前提是ELK安装没问题 进入到logstash安装目录下的bin目录(我的logstash安装目录:/usr/local/) [root@es1 bin]# cd /usr/local/logstash-5.5.2/bin [root@es1 bin]# ll total 100 -rwxr-xr-x 1 root root   377 Aug 14  2017 cpdump -rw-r--r-- 1 root root 15821 Dec 27 00:

SQL添加信息 SQL查询信息 SQL修改信息 SQL语句写入攻击: 普通语句添加信息 sql写入语句攻击: 解决方法:分开传送语句与参数关键:@

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat

一.Flink SQL层级 为Flink最高层的API,易于使用,所以应用更加广泛,eg. ETL.统计分析.实时报表.实时风控等. Flink SQL所处的层级: 二.Flink聚合: 1.Window Aggregate 内置了三种常用的窗口: TUMBLE(time, INTERVAL '5'  SECOND);     //类似于flink 中间层 DataStream API 中 window中的滚动窗口 HOP(time, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S

本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划.主要内容如下: TableEnvironment 简介 5 个 TableEnvironment 梳理 如何使用 TableEnvironment 社区未来规划 1. TableEnvironment 简介 TableEn

一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apache Calcite 1. Calcite 概念 2. Calcite 处理流程 0x02 Flink SQL综述 1. Flink关系型API执行原理 2. Flink Sql 执行流程 3. Flink Table Api 执行流程 4. Flink Table/SQL 执行流程的异同 0x03

从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 目录 从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 实例代码 1. UDF函数 2. 测试代码 3. 输出结果 0x03 Flink SQL UDF转换流程 1. LogicalFilter 2. FilterToCalcRule 3. LogicalCalc 4. DataSetCalc 5. generate