随笔分类 - Flink官网翻译
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摘要：事件驱动的应用 处理函数 简介 ProcessFunction将事件处理与定时器和状态结合起来，使其成为流处理应用的强大构件。这是用Flink创建事件驱动应用的基础。它与RichFlatMapFunction非常相似，但增加了定时器。 例子 如果你做过 "流分析 "培训中的实战练习，你会记得它使用T
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摘要：流式分析 事件时间和水印 介绍 Flink明确支持三种不同的时间概念。 事件时间：事件发生的时间，由产生（或存储）该事件的设备记录的时间 摄取时间：Flink在摄取事件时记录的时间戳。 处理时间：您的管道中的特定操作员处理事件的时间。 为了获得可重复的结果，例如，在计算某一天股票在交易的第一个小时内
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摘要：数据管道和ETL 对于Apache Flink来说，一个非常常见的用例是实现ETL（提取、转换、加载）管道，从一个或多个源中获取数据，进行一些转换和/或丰富，然后将结果存储在某个地方。在这一节中，我们将看看如何使用Flink的DataStream API来实现这种应用。 请注意，Flink的Tabl
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摘要：DataStream API介绍 本次培训的重点是广泛地介绍DataStream API，使你能够开始编写流媒体应用程序。 哪些数据可以流化？ Flink的DataStream APIs for Java和Scala将让你流式处理任何它们可以序列化的东西。Flink自己的序列化器被用于 基本类型，即
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摘要：学习Flink：实践培训 本次培训的目标和范围 本培训介绍了Apache Flink，包括足够的内容让你开始编写可扩展的流式ETL，分析和事件驱动的应用程序，同时省略了很多（最终重要的）细节。本书的重点是为Flink管理状态和时间的API提供直接的介绍，希望在掌握了这些基础知识后，你能更好地从更详细
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摘要：Flink操作训练场 在各种环境中部署和操作Apache Flink的方法有很多。无论这种多样性如何，Flink集群的基本构件保持不变，类似的操作原则也适用。 在这个操场上，你将学习如何管理和运行Flink Jobs。您将看到如何部署和监控应用程序，体验Flink如何从Job故障中恢复，并执行日常操
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摘要：利用表格API进行实时报告 Apache Flink提供的Table API是一个统一的、关系型的API，用于批处理和流处理，即在无边界的、实时的流或有边界的、批处理的数据集上以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。Flink中的Table API通常用于简化数据分析、数据管道化和ETL应用的定义。
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摘要：使用DataStream API进行欺诈检测 Apache Flink提供了一个DataStream API，用于构建强大的、有状态的流式应用。它提供了对状态和时间的精细控制，这使得高级事件驱动系统的实现成为可能。在这个分步指南中，你将学习如何使用Flink的DataStream API来构建一个有
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摘要：本地安装 按照以下几个步骤下载最新的稳定版本并开始使用。 第一步：下载 为了能够运行Flink，唯一的要求是安装了一个有效的Java 8或11。你可以通过以下命令检查Java的正确安装。 java -version 下载1.12.0版本，并解压。 $ tar -xzf flink-1.12.0-bi
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