摘要：
Flink提供了自定义函数的基础能力，在需要满足特殊业务场景需求时，根据自身需要按需定制自己的UDF 下面将简单演示一个UDF的定义和UDF的使用过程： （1）定义一个UDF package com.udf; import org.apache.flink.table.functions.Scala 阅读全文
摘要：
public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.s 阅读全文
摘要：
这里不展开zookeeper、kafka安装配置 （1）首先需要启动zookeeper和kafka （2）定义一个kafka生产者 package com.producers; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.pojo.Event 阅读全文
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public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.s 阅读全文
摘要：
本章节主要演示从socket接收数据，通过滚动窗口每30秒运算一次窗口数据，然后将结果写入Mysql数据库 （1）准备一个实体对象，消息对象 package com.pojo; import java.io.Serializable; /** * Created by lj on 2022-07-0 阅读全文
摘要：
滑动窗口（Sliding Windows）与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。区别在于，窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。如果看作一个窗口的运动，那么就像是向前小步“滑动”一样。定义滑动窗口的参数有两个：除去窗口大小（window size）之外，还有一个滑动步长（wind 阅读全文
摘要：
滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。 demo演示： 场景：接收通 阅读全文
摘要： 
FlinkSQL的出现，极大程度上降低了Flink的编程门槛，更加容易理解和掌握使用。今天将自己的笔记分享出来，希望能帮助在这方面有需要的朋友。 （1）首先引入POM依赖： <properties> <flink.version>1.13.1</flink.version> <scala.binar 阅读全文
FlinkSQL的出现，极大程度上降低了Flink的编程门槛，更加容易理解和掌握使用。今天将自己的笔记分享出来，希望能帮助在这方面有需要的朋友。 （1）首先引入POM依赖： <properties> <flink.version>1.13.1</flink.version> <scala.binar 阅读全文