topN功能是一个非常常见的功能,比如查看最近几分钟的阅读最高数,购买最高数. flink实现topN的功能也非常方便,下面就开始构建一个flink topN的程序. 还是像上篇博客一样,从kafka读取数据,然后进行计算和数据转换,最后sink到mysql中. 假设有个需求,实现一个统计每5分钟最高购买数的商品. 使用maven创建一个工程,具体步骤可以参考上边博文.然后创建一个数据库表,用于存储最终的结果集.语句如下: CREATE TABLE `itembuycount` ( `id` m

TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx

TopN的常见应用场景,最热商品购买量,最高人气作者的阅读量等等. 1. 用到的知识点 Flink创建kafka数据源: 基于 EventTime 处理,如何指定 Watermark: Flink中的Window,滚动(tumbling)窗口与滑动(sliding)窗口: State状态的使用: ProcessFunction 实现 TopN 功能: 2. 案例介绍 通过用户访问日志,计算最近一段时间平台最活跃的几位用户topN. 创建kafka生产者,发送测试数据到kafka: 消费kafka

一.背景说明: 在上篇文章实现了TopN计算,但是碰到迟到数据则会无法在当前窗口计算,需要对其中的键控状态优化 Flink使用二次聚合实现TopN计算 本次需求是对数据进行统计,要求每隔5秒,输出最近10分钟内访问量最多的前N个URL,数据流预览如下(每次一条从端口传入): 208.115.111.72 - - 17/05/2015:10:25:49 +0000 GET /?N=A&page=21 //15:50-25:50窗口数据 208.115.111.72 - - 17/05/2015:1

一.背景说明: 有需求需要对数据进行统计,要求每隔5分钟输出最近1小时内点击量最多的前N个商品,数据格式预览如下: 543462,1715,1464116,pv,1511658000 662867,2244074,1575622,pv,1511658000 561558,3611281,965809,pv,1511658000 894923,3076029,1879194,pv,1511658000 834377,4541270,3738615,pv,1511658000 315321,9421

基于flink1.14的源码做解析 公司内有很多业务方都在使用我们Flink sql平台做TopN的计算,今天同事突然问到我,Flink sql 是怎么实现topN的 ? 蒙圈了,这块源码没看过啊 ,业务要问起来怎么办,赶快打开源码补一下 拿到这个问题先冷静分析一下范围 首先肯定属于Flink sql模块,源码里面肯定是在flink-table-planner包里面,接着topN那不就是ROW_NUMBER嘛,是个函数呀 既然如此那就从flink源码的系统函数作为线索开始找起来,来到 org.a

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 简介 Flink-kafka-connector用来做什么? Ka

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

目录 业务需求 业务数据源 用户访问Session分析 Session聚合统计 Session分层抽样 Top10热门品类 Top10活跃Session 页面单跳转化率分析 各区域热门商品统计分析 广告点击流量实时统计分析 总体流程 实时黑名单 广告点击实时统计 统计每天各省top3热门广告 统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量 Flink实现 本文是原项目的一次重写.主要是用DataFrame代替原来的RDD,并在一些实现上进行优化,还有就是实时流计算改用Fli

本文翻译自官网:SQL https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sql.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 这是Flink 支持的 数据定义语言(DDL) 和数据操纵语言的完整列表. 查询 指定查询 支持语法 操作 DDL 指定 DDL 创建表 删除表 Data Types Reserved保留关键字 查询 SQL查询使用TableEnvironment 的 sqlQu

本文翻译自官网:User-defined Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/udfs.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户定义函数是一项重要功能,因为它们显着扩展了查询的表达能力. 注册用户定义的函数 标量函数 表函数 聚合函数 表格汇总函数 实施UDF的最佳做法 将UDF与运行时集成 注册用户定义的函数 在大多数情况下,必须先注册用户定

flink一.简单实时计算方案 假如现在我们有一个电商平台,每天访问的流量巨大,主要访问流量都集中在衣服类.家电类页面,那么我们想实时看到这两类页面的访问量走势(十分钟出一个统计量),当做平台的重要指标,可视化的数据如下. 时间段  页面类型  访问量07:00am  衣服类 10000007:00am  家电类 6000007:10am  衣服类 8000007:10am  家电类 70000数据采集    为了计算访问量,前提就是要进行数据采集,假设平台在每一次用户访问的时候,我们可以获取到

Flink API 历史变迁 在 Flink 1.0.0 时期,加入了 State API,即 ValueState.ReducingState.ListState 等等.State API 可以认为是 Flink 里程碑式的创新,它能够让用户像使用 Java 集合一样地使用 Flink State,却能够自动享受到状态的一致性保证,不会因为故障而丢失状态.包括后来 Apache Beam 的 State API 也从中借鉴了很多. 在 Flink 1.1.0 时期,支持了 Session Wi

摘要:Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.目前,Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布,该版本有什么样的里程碑意义,又具有哪些重点改动和新功能呢?本文中,阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍. 演讲嘉宾介绍: 本次分享主要分为以下三个方面: Flink 1.9.0的里程碑意义 Flink 1.9.0的重点改动和新

8月22日,Apache Flink 1.9.0 版本正式发布,这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布.此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复,以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎(预览版).同时,这一版本还推出了 State Processor API,这是社区最迫切需求的功能之一,该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点.此外,Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和

========================实时流量统计 1. 实时热门商品HotItems 每隔 5 分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品. 抽取出业务时间戳,告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口 • 过滤出点击行为数据 • 按一小时的窗口大小,每 5 分钟统计一次,做滑动窗口聚合( Sliding Window) • 按每个窗口聚合,输出每个窗口中点击量前 N 名的商品 2. 实时流量统计 NetworkFlow "实时流量统计" 对于一个电商平台而言,用户登 录

Flink 面试--进阶篇 1.Flink是如何支持批流一体的? 2.Flink是如何做到高效的数据交换的? 3.Flink是如何做容错的? 4.Flink 分布式快照的原理是什么? 5.Flink 是如何保证Exactly-once语义的? 6.Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方? 7.说说 Flink的内存管理是如何做的? 8.说说 Flink的序列化如何做的? 9.Flink中的Window出现了数据倾斜,你有什么解决办法? 10. Flink中在使用聚合函数 GroupB

一.高性能Flink SQL优化技巧 1.Group Aggregate优化技巧 开启MicroBatch或MiniBatch(提升吞吐) MicroBatch和MiniBatch都是微批处理,只是微批的触发机制略有不同.原理同样是缓存一定的数据后再触发处理,以减少对State的访问,从而提升吞吐并减少数据的输出量. MiniBatch主要依靠在每个Task上注册的Timer线程来触发微批,需要消耗一定的线程调度性能.MicroBatch是MiniBatch的升级版,主要基于事件消息来触发微批,

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

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该