基于 flink 的电商用户行为数据分析

分别统计数据 解决思路 通过过滤日志中的用户行为数据;得到自定义的输出数据信息 市场营销分析— 页面广告统计 基本需求 从埋点日志中;pv")来衡量 解决思路 在所有用户行为数据中;)行为进行统计

为什么我们选择基于 Flink 搭建实时个性化营销平台?

) 玖富基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统的架构分为两部分;在基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统中;基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统首先要把数据通路加宽;玖富集团采用基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统;揭秘基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈技术是如何快速处理海量数据并打造良好的用户体验

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id product amount 1 beer 3 2 diaper 4 3 rubber 2 开发步骤 获取流处理环境 获取TableEnvironment 加载本地集合 根据数据注册表 执行SQL 写入CSV文件中 执行任务 代码 import org.apache.flink.streaming.api.scala.{ DataStream;import org.apache.flink.table.api.{ Table;val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;/** * 从自定义快照中恢复状态 * * @param state */

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自定义的source(Custom-source) 1.1. 基于集合的source //创建流处理的执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //使用env.fromElements()来创建数据源 val dataStream;打印水印时间、事件时间和当前系统时间 按照用户进行分流 设置5秒的时间窗口 进行聚合计算 打印结果数据 启动执行流处理 参考代码 import java.util.UUID;数据不会被重复计算 窗口计算时间 > 窗口时间 [外链图片转存失败;会出现数据重复计算 如果窗口计算时间 = 窗口时间;会出现数据丢失 如果窗口计算时间 < 窗口时间

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3.2.3. 读取CSV文件数据 import org.apache.flink.api.scala.{ DataSet;3.2.2. 读取HDFS文件数据 import org.apache.flink.api.scala.{ DataSet;步骤 获取批处理运行环境 分别创建两个数据集 使用RichMapFunction对成绩数据集进行map转换 在数据集调用map方法后;3.2.1. 读取本地文件 import org.apache.flink.api.scala.{ DataSet;5.2.2. 将数据写入HDFS import org.apache.flink.api.scala.{ DataSet

Flink1.12 - 概述、安装部署及快速入门

-- <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-filesystem_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency>-->;该消息流经过Flink 系统时会进行数据的处理、扩展;Flink 实时处理分析数据;通常在Flink中会有多个TaskManager运行;本质上还是基于Spark批处理对流式数据进行处理  Flink通过灵活的执行引擎

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并提交到Flink集群中处理;同时管理Flink集群中从节点TaskManager;Flink中JobManager与TaskManager;RebalancePartitioner 数据会被循环发送到下游的每一个实例中进行处理;GlobalPartitioner 数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理


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