flink demo

Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架，它支持实时数据处理和批处理任务，并提供了低延迟和高吞吐量的特点。Flink Demo通常包括以下几个部分：

1. **基础入门示例**：比如WordCount，这个经典的例子展示了如何统计输入流中单词的频率，这是Flink中最简单的实时处理任务。

2. **窗口操作演示**：窗口是Flink流处理的重要概念，如滑动窗口（Sliding Window）、Tumbling Window等，通过这些窗口，可以计算出一段时间内的统计数据。

3. **状态管理**：Flink提供了内存和磁盘两种持久化状态存储方式，演示如何保存中间结果并实现断点续传功能。

4. **事件时间处理**：Flink允许处理按事件时间而不是处理时间的数据，展示如何处理迟到事件和时间窗口。

5. **Flink SQL和Table API**：Flink提供了SQL查询语言和Table API用于高级数据处理，演示如何编写SQL查询进行复杂的数据分析。

6. **连接源与Sink**：例如Kafka、Twitter、HDFS等，展示如何将数据从源头拉取到Flink进行处理，然后写入其他目的地。

相关问题

flink的demo

### Flink 示例程序演示

#### 使用Flink DataStream API进行流式数据处理的词频统计示例

为了展示如何利用 Apache Flink 进行实时数据分析，这里提供了一个简单的例子——从 Kafka 中读取消息并执行单词频率计数[^1]。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class WordCountFromKafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");

        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "input-topic",
                new SimpleStringSchema(),
                properties);

        DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaSource);
        
        // 执行Word Count逻辑
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = stream
            .flatMap(new Tokenizer())
            .keyBy(value -> value.f0)
            .sum(1);

        wordCounts.print(); 

        env.execute("Word Count from Kafka Example");
    }
}

此代码片段展示了如何配置一个基于 Java 的 Flink 应用程序来连接到 Kafka 主题，并对收到的消息应用基本的文字分割和平铺映射操作以计算每个唯一词语的数量。最后的结果会被打印出来供进一步分析或存储。

对于想要更深入了解这个过程的人而言，在启动上述应用程序前还需要完成一些准备工作：

- **安装和设置好本地环境**：确保已经正确设置了 JDK 和 Maven 或 Gradle 构建工具；下载并解压最新版本的 Flink 发行版文件[^5]。

- **准备输入源**：在这个特定的例子中，需要有一个正在运行的 Kafka 实例以及相应的主题用于发送测试消息给 Flink 流处理器。

- **编译项目并将作业提交至集群**：可以通过命令 `mvn clean package` 来构建 JAR 文件，之后使用类似于 flink run -c com.example.WordCountFromKafka target/your-flink-app.jar 命令向 Flink 提交任务[^4]。

flink sql join demo

这里提供一个Flink SQL中JOIN操作的示例代码，演示如何使用Flink SQL进行JOIN操作。

假设有两个表，分别为Orders和Users，表结构如下：

Orders表：

| order_id | user_id | order_total |
|----------|---------|-------------|
| 1 | 100 | 20 |
| 2 | 101 | 30 |
| 3 | 102 | 40 |

Users表：

| user_id | user_name |
|---------|-----------|
| 100 | Alice |
| 101 | Bob |
| 103 | Carol |

现在需要将这两个表进行JOIN操作，输出结果为订单的详细信息和用户的姓名，如果用户表中没有对应的用户信息，则输出NULL值。具体的Flink SQL代码如下：

-- 定义Orders表
CREATE TABLE Orders (
    order_id INT,
    user_id INT,
    order_total INT,
    PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector.type' = 'filesystem',
    'format.type' = 'csv',
    'connector.path' = 'file:///path/to/orders.csv',
    'csv.field.delimiter' = ','
);

-- 定义Users表
CREATE TABLE Users (
    user_id INT,
    user_name STRING,
    PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector.type' = 'filesystem',
    'format.type' = 'csv',
    'connector.path' = 'file:///path/to/users.csv',
    'csv.field.delimiter' = ','
);

-- 执行JOIN操作
SELECT o.order_id, o.order_total, u.user_name
FROM Orders o
LEFT JOIN Users u ON o.user_id = u.user_id;

上述代码中，首先定义了Orders表和Users表的表结构和数据源，然后执行了左连接（LEFT JOIN）操作，将Orders表和Users表按照user_id进行JOIN操作，输出订单的详细信息和对应用户的姓名。如果用户表中没有对应的用户信息，则输出NULL值。