微博机器学习平台使用Flink实时处理用户行为日志和生成标签，并且在生成标签后写入存储系统。为了降低存储系统的IO负载，有批量写入的需求，同时对数据延迟也需要进行一定的控制，因此需要一种有效的消息聚合处理方案。在本篇文章中我们将详细介绍Flink中对消息进行聚合处理的方案

AggregateFunction比ReduceFunction更加的通用，它有三个参数:输入类型(IN)、累加器类型(ACC)和输出类型(OUT)。输入类型是输入流中的元素类型，AggregateFunction有一个add方法可以将一个输入元素添加到一个累加器中。该接口还具有创建初始累加器(createAccumulator方法)、将两

1、WindowJoinstream.join(otherStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(<WindowAssigner>).apply(<JoinFunction>) 1.1TumblingWindowJoin数据无重叠importorg.apache.flink.streaming.api.window

1.背景编译命令lcc@lccflink$mvncleaninstall-Dmaven.test.skip=true-Dhadoop.version=2.7.6-Dmaven.javadoc.skip=true-Dcheckstyle.skip=true报错[INFO]------------------------------------------------------------------------[INFO]BUILDFAILURE

一、DataStreamWordcount基于scala实现maven依赖如下：<dependencies><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>2.11.8</version></de

本文摘自书籍《Flink基础教程》一、一致性的三种级别当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，即在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中，一致性分为3个级别。at-most-once：

一.代码实现packagecn.socketimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._//数据类型异常，动态数据引入//importorg.apache.flink.api.scala._//数据类型异常，静态数据引入/***CreatedbyAdministratoron2020/3/22.*/objectSocketWindowWordCount{

一、flink编程方法获取执行环境（executionenvironment）加载/创建初始数据集对数据集进行各种转换操作（生成新的数据集）指定将计算的结果放到何处去触发APP执行flink的计算方式和spark一样都是惰性的FlinkAPP都是延迟执行的 只有当execute()被显示调用时才会真正执行 本地执行还是

宏观介绍大数据几个基本概念大数据存储系统大数据批处理系统大数据流处理系统简要分析批处理和流处理简单谈谈四大框架（刚入大数据的大门，让每一篇文章陪伴我的成长，希望看了文章的同学能够共同进步，相互交流，也希望发现错误能够指正，也希望能和大家一同交流讨论QQ：1793655668）大

flatMap(...RichFlatMapFunction)valkeyedSensorData=sensorData.keyBy(_.id)valalerts=keyedSensorData.flatMap(newTemperatureAlert(1.7))alerts.print()...classTemperatureAlert(valthreshold:Double)extendsRichFlatMapFunction[SensorReadin

1.什么是Flink?官网的定义如下:ApacheFlinkisaframeworkanddistributedprocessingengineforstatefulcomputationsover unboundedandbounded datastreams.Flinkhasbeendesignedtorunin allcommonclusterenvironments,performcomputationsat in-

一切新知识的学习，都离不开官网得相关阅读，那么StreamingFileSink的官网介绍呢？https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/dev/connectors/streamfile_sink.htmlflink在被阿里收购之后，官网也有了相当多的中文文档，英文不好的同学可以直接看中文版的，不过还是

  Exceptioninthread"main"org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException:Jobexecutionfailed. atorg.apache.flink.runtime.jobmaster.JobResult.toJobExecutionResult(JobResult.java:146) atorg.apache.flink.runtime.minicluster.MiniC

我们再探索累加器监控如何获取，跟着截图一探到底吧：1.2.然后我们找到node.js渲染模块index.js文件找到这里就知道flinkweb前端做数据处理写的好复杂样子，是那些开发者故意写这么复杂让我们看不懂吗？3.根据类似ajax请求知道请求了job的控制器获取信息的。来我们看下后端模

1.编译lcc@lccflink$mvncleaninstall-Dmaven.test.skip=true-Dhadoop.version=2.8.3-Dmaven.javadoc.skip=true-Dcheckstyle.skip=true报错[INFO]------------------------------------------------------------------------[INFO]BUILDFAILURE[INFO]

importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.fli