Flink网络架构升级公告
为了提高服务质量并满足不断增长的业务需求，我们将对实时计算Flink版网络架构进行重要升级。此次升级旨在优化IP资源的使用效率，加强网络安全隔离措施，并为支持同城高可用CU类型奠定基础，为您带来更加稳健和高效的数据处理体验。您可以充分了解升级计划并按照指引进行准备和升级。
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（四）CEP篇（三）
2. 匹配事件的通用处理（process）自1.8版本之后，Flink CEP引入了对于匹配事件的通用检测处理方式，那就是直接调用PatternStream的.process()方法，传入一个PatternProcessFunction。这看起来就像是我们熟悉的处理函数（process function），它也可以访问一个上下文（Context），进行更多的操作。所以PatternProcess....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（四）CEP篇（二）
限定子类型调用.subtype()方法可以为当前模式增加子类型限制条件。例如：pattern.subtype(SubEvent.class);这里SubEvent是流中数据类型Event的子类型。这时，只有当事件是SubEvent类型时，才可以满足当前模式pattern的匹配条件。简单条件（Simple Conditions）简单条件是最简单的匹配规则，只根据当前事件的特征来决定是否接受它。这在....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（四）CEP篇（一）
一、基本概念1.1 CEP是什么哈喽各位！这个是Flink1.13最后一篇了，接下来会给各位小伙伴们分享一些关于数据治理以及数仓方面的内容了！敬请期待！！！！好了，进入正题了哈！！！！所谓CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event Processing）”的缩写；而Flink CEP，就是Flink实现的一个用于复杂事件处理的库（library）。复杂事件处理具体的过程是，把事件....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（三）SQL篇（四）
七、函数在SQL中，我们可以把一些数据的转换操作包装起来，嵌入到SQL查询中统一调用，这就是“函数”（functions）。Flink的Table API和SQL同样提供了函数的功能。两者在调用时略有不同：Table API中的函数是通过数据对象的方法调用来实现的；而SQL则是直接引用函数名称，传入数据作为参数。例如，要把一个字符串str转换成全大写的形式，Table API的写法是调用str这....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（三）SQL篇（三）
（2）滑动窗口（HOP）滑动窗口的使用与滚动窗口类似，可以通过设置滑动步长来控制统计输出的频率。在SQL中通过调用HOP()来声明滑动窗口；除了也要传入表名、时间属性外，还需要传入窗口大小（size）和滑动步长（slide）两个参数。HOP(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '1' HOURS));需....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（三）SQL篇（二）
3. 支持的数据类型整体来看，DataStream中支持的数据类型，Table中也是都支持的，只不过在进行转换时需要注意一些细节。（1）原子类型 在Flink中，基础数据类型（Integer、Double、String）和通用数据类型（也就是不可再拆分的数据类型）统一称作“原子类型”。原子类型的DataStream，转换之后就成了只有一列的Table，列字段（field）的数据类型可以由原子类型....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（三）SQL篇（一）
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！Table API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（二）E
（3）重放数据从检查点恢复状态后还有一个问题：如果直接继续处理数据，那么保存检查点之后、到发生故障这段时间内的数据，也就是第4、5个数据（“flink”“hello”）就相当于丢掉了；这会造成计算结果的错误。为了不丢数据，我们应该从保存检查点后开始重新读取数据，这可以通过Source任务向外部数据源重新提交偏移量（offset）来实现，如图所示。这样，整个系统的状态已经完全回退到了检查点保存完成....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（二）D
3. 聚合状态（AggregatingState）我们举一个简单的例子，首先自定义一个产生随机整数的自定义数据源，然后进行累加。当累加到999时，清空聚合状态变量，然后重新累加。可以看到我们这里使用RichFlatMapFunction实现了sum的功能。public class AggregateStateExample { public static void main(String...
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