OnTimer Context ctx

Flink基础 Flink中的多流转换 分流 基础合流操作 基于时间的合流操作-双流连接 Flink 中的状态 状态的概念 状态的分类 按键分区状态（Keyed State） 算子状态（Operator State） 广播状态（Broadcast State） 状态持久化和状态后端 分流 侧输出流分流 典型的使用场景如下： 异常数据处理 场景描述：在数据处理过程中，经常会遇到不符合预期格式或包含错误的数据。例如，在一个日志分析系统中，正常的日志数据可能是按照特定的格式（如包含时间戳、日志级别、消息内容等字段）进行记录的。但由于各种原因，如网络故障、软件漏洞等，可能会产生格式错误的日志。 侧输出流的作用：可以将这些异常数据通过侧输出流分流出来，单独进行处理。这样可以保证主流的数据处理逻辑不受异常数据的干扰，同时也能够对异常数据进行针对性的分析，比如记录错误信息、统计错误类型的频率等。在 Flink 中，可以定义一个 OutputTag 来标记异常数据的侧输出流，当遇到不符合正常数据处理规则的日志时，将其发送到这个侧输出流中。 多类型数据分类...

最新推荐文章于 2024-10-09 23:33:19 发布 似水_逆行 最新推荐文章于 2024-10-09 23:33:19 发布 阅读量1.2k 收藏 29 点赞数 24 分类专栏： Flink 文章标签： flink 大数据 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 1 信用卡消费欺诈 信用卡消费欺诈是指在信用卡的使用过程中，通过不正当手段获取或使用信用卡资金，侵犯他人或银行的财产权益的行为。这种行为可能包括但不限于盗刷、伪造信用卡、冒用他人信用卡、恶意透支等 2 模拟场景 我们模拟不同账户的信用卡消费记录，通过分析实时的消费记录，针对常见的消费欺诈进行检测，检测出来的欺诈行为进行告警。 3 核心流程与代码 1）通过TransactionSource构建消费记录，主要包含accountId,timestamp,amount三个字段，分别代表账户id，时间戳，消费金额。 2）然后通过keyBy按照accountId账户进行分区；即同一样账户的消费记录进行检测，不同账户的消费记录没有关联性；...

Flink 拥有易于使用的不同级别分层 API 使得它是一个非常易于开发的框架 最底层的 API 仅仅提供了有状态流处理，它将处理函数（Process Function ）嵌入到了 DataStream API 中。底层处理函数（Process Function）与 DataStream API 相集成，可以对某些操作进行抽象，允许用户可以使用自定义状态处理来自一个或多个数据流的事件，且状态具有一致性和容错保证。除此之外，用户可以注册事件时间并处理时间回调，从而使程序可以处理复杂的计算。 核心 API（Core APIs），比如 DataStream API （用于处理有界或无界流数据）以及 DataSet API （用于处理有界数据集）在实际生产中一般使用较多。这些 API 为数据处理提供了通用的构建模块，比如由用户定义的多种形式的转换（transformations）、连接（joins）、聚合（aggregations）、窗口（windows）操作等。 Table API 是以表为中心的声明式编程，其中表在表达流数据时会动态变化。 Table API...