Flink / Scala - DataStream Broadcast State 模式示例详解
一.引言上一篇文章 Flink / Scala - DataSet 应用 Broadcast Variables 介绍了 DataSet 场景下 Broadcast 的使用，本文将介绍 DataStream 中的 Broadcast 应用场景，与 DataSet 类似，Broadcast 的值是所有 task 公用的，Broadcast State 是为 DataStre....
Flink / Scala - DataStream Transformations 常用转换函数详解
一.引言本文介绍 Flink 的主要数据形式: DataStream，即流式数据的常用转换函数，通过 Transformation 可以将一个 DataStream 转换为新的 DataStream。Tips:下述介绍 demo 均采用如下 case class 作为数据类型，并通过自定义的 SourceFromCycle 函数每s 生成10个元素。特别注意 Source 函数还增加....
Flink / Scala - 使用 Jedis、JedisPool 作为 Source 读取数据
一.引言现在有一批数据写入多台 Redis 相同 key 的队列中，需要消费 Redis 队列作为 Flink Source，为了提高可用性，下面基于 JedisPool 进行队列的消费。队列数据示例: 1,2,3,4,5、A,B,C,D,E，程序将字符串解析并 split(",") 然后分别写到下游。二.Flink Source By JedisPool1.初始化 JedisPool由于数据量....
Flink / Scala - ProcessFunction 之间共用缓存测试
一.引言Flink 开发中有如下场景，数据需要经过两次 ProcessFunction 处理，第一步 ProcessV1 的一些信息重复不想通过每条数据传输至 ProcessV2，这时便捷的方法时对 ProcessV1 需要存储的元素进行去重缓存，保证全局共用一份缓存，可以有效减少储存空间，下面分别尝试三种缓存方式：A.ValueState 缓存B.HashMapCache 缓存C.RedisC....
Flink / Scala- BroadCast 广播流数据先到再处理 Source 数据
一.引言Flink 支持增加 DataStream KeyBy 之后 conncet BroadCastStream 形成 BroadConnectedStream，广播流内数据一般为不间断更新的上下文信息，在本例中，需要针对数据流中的用户信息，基于用于信息 + 广播流内的物料库实现推荐逻辑，针对 BroadConnectedStream 流，需要实现 KeyedBroadCastProcess....
Flink / Scala - java.lang.NumberFormatException: Not a version: 9
一.引言Flink V1.13.1 + Scala 2.11.8 提交任务后，报错 Caused by: org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.util.concurrent.UncheckedExecutionException: java.lang.NumberFormatException: Not a versio....
Flink / Scala - 使用 CountWindow 实现按条数触发窗口
一.引言CountWindow 数量窗口分为滑动窗口与滚动窗口，类似于之前 TimeWindow 的滚动时间与滑动时间，这里滚动窗口不存在元素重复而滑动窗口存在元素重复的情况，下面 demo 场景为非重复场景，所以将采用滚动窗口。二.CountWindow 简介编辑这里最关键的一句话是: A Window that represents a count window. For each coun....
Flink - 读取 Parquet 文件 By Scala / Java
一.引言parquet 文件常见与 Flink、Spark、Hive、Streamin、MapReduce 等大数据场景，通过列式存储和元数据存储的方式实现了高效的数据存储与检索，下面介绍 Flink 场景下如何读取 Parquet。Parquet 相关知识可以参考：Spark - 一文搞懂 parquet。编辑二.Parquet Read By Scala1.依赖准备与环境初始化import ....
Flink / Scala - 使用 RedisSink 存储数据
一.引言现在有一批流数据想要存储到 Redis 中，离线可以使用 Spark + foreach 搞定，由于是多流 join 且带状态，所以 SparkStreaming + foreach 也无法实现，而 Flink 不支持 foreach 操作触发 execute，这里采用 RedisSink 代替实现 foreach 逻辑。二.RedisSink 简介1.源码浅析编辑RedisSink 和....
flink 1.12使用state process api，keyBy 一个scala元组，在sna
flink 1.12使用state process api，keyBy 一个scala元组，在snapshot时key的序列化器为ScalaCaseClassSerializer，读的时候就用kryo作为key的Serializer，这个怎么绕过去呢？flink这算不算一个bug哦
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