flink 实时数仓 电商

时间: 2023-05-08 22:57:15 浏览: 93
随着电商行业的快速发展，数据量呈现出爆炸式增长，传统的批量处理方式已经不能满足实时处理的需求。实时数仓作为一种新的数据处理方式，正在逐渐被电商企业所采用。 Flink作为一款实时数据处理框架，被广泛应用于电商行业的实时数仓建设，能够高效处理海量的数据流，提供精准的实时数据，并能够支持多种复杂的数据计算和分析。 实时数仓的建设不仅能够提高电商企业的数据处理效率和数据质量，还能够为企业提供全方位的数据分析和挖掘。例如，通过对用户行为的实时监测和分析，可以针对用户实施个性化营销策略，提高用户满意度和转化率。同时，实时数仓还可用于数据可视化、风险控制、预测分析、效果评估等多个业务场景。 总之，实时数仓建设是电商企业数字化转型的必要步骤，而Flink作为实时数据处理的佼佼者，将在实现数据实时性、精准性和多样性方面发挥重要作用，为电商企业提供更好的数据支撑。
相关问题

flink mysql实时数仓

Flink MySQL实时数仓是指使用Flink作为数据处理引擎，将实时数据从MySQL数据库中读取、清洗、计算，并将结果写入到MySQL数据库中的一种架构。这种架构通常由多个Flink作业和多张Iceberg表组成。Iceberg负责数据的存储，而Flink负责数据的清洗和流转。在这个架构中，Flink起到了关键的作用，保证了数据的实时性和稳定性。在一个Flink流式作业中，数据会经过读取、计算和写入的过程。然而，在实际场景中，我们发现数据的读取效率较低，严重影响了作业的吞吐量。因此，后续的优化工作主要集中在读取部分。\[3\]为了保证数据的准确性，我们可以采用两种时间结合的方案。在每天的0点到0点5分时间段，采用EventTime时间处理，尽可能保证延迟数据不出现跨天的问题。其他时间段则采用ProcessingTime时间处理，以保证数据的多次计算结果一致。\[1\]此外，我们还可以根据自己的去重方案设计时间戳，比如使用动态时间戳，如'20200601'或'2020060112'。通过使用ValueState<Boolean>，我们可以判断distinctKey是否存在，从而判断是否为重复日志。同时，我们可以设置状态的过期时间为24小时，以确保及时清理过期的状态。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [基于Flink构建实时数仓实践](https://blog.csdn.net/w397090770/article/details/112256003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [小米基于 Flink 的实时数仓建设实践](https://blog.csdn.net/weixin_44904816/article/details/130998557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

基于flink的严选实时数仓实践

随着互联网时代的到来，数据的价值得到了极大的提升。而为了能够更好地利用数据，实时数仓成为了众多企业所钟爱的一种数据架构。而阿里巴巴的严选平台，就是基于flink的实时数仓的典范。 严选平台的实时数仓主要架构为3层：数据采集层、实时计算层和数据归档层。其中数据采集层负责实时采集业务数据，实时计算层则是通过flink技术支持的流式计算引擎来进行实时数据处理，数据归档层则是将计算好的数据进行存储和归档。 在实际实践中，严选平台的实时数仓除了采用flink的流式计算引擎，还采用了阿里巴巴自研的Oceanus和Tddl技术来提高数据处理的效率和精度。同时，为了解决实时数据处理产生的数据倾斜问题，严选平台还引入了自适应负载均衡算法来实现数据均衡分配，从而提高系统的稳定性和处理速度。 严选平台的实时数仓对数据的处理效率和精度要求非常高，这对于flink技术的运用提出了更高的挑战。为此，严选平台在技术实践中也采用了多种技术手段来提高flink的优化度和吞吐量，例如数据分片、数据缓存、数据压缩等。 总之，基于flink的严选实时数仓实践，不仅提高了精度和效率，而且转化了数据的价值，促进了企业的快速发展。未来也将有越来越多的企业应用这种数据架构，以期望在竞争激烈的市场环境中获取更大的竞争优势。

相关推荐

flink 实时对账

Flink 实时对账是指利用 Flink 这一实时数据处理引擎来进行对账操作。对账是指根据两个或多个独立的数据源中的数据，通过比对其数据内容和相关信息的一种比较过程。 传统的对账一般是通过离线批处理的方式进行，即将两个数据源中的数据分别导入到离线处理系统中，再进行对账比较。这种方式虽然可行，但由于是离线处理，需要花费大量的时间和资源，并且无法提供实时的对账结果反馈。 而利用 Flink 进行实时对账，则可以在数据流中进行实时比对和配对。Flink 的核心特点是支持高性能和低延迟的流式处理，可以处理来自多个数据源的实时数据流，并支持窗口操作来进行数据的聚合和分组。因此，可以将两个数据源的实时数据流导入到 Flink 中，通过相关的逻辑比较对账所需的数据，提供实时的对账结果。 利用 Flink 实现实时对账的流程一般包括以下几个步骤： 1. 将两个数据源的实时数据流导入 Flink 中，可以使用 Flink 提供的连接器来连接不同的数据源。 2. 对两个数据流进行相关的处理和转换操作，将数据流转换成方便进行比对和配对的格式。 3. 利用 Flink 提供的窗口操作将数据流进行分组，并设置窗口大小和滑动步长。 4. 在窗口操作的基础上，实现对账逻辑，比对并配对两个数据源中的数据。 5. 根据对账结果，可以将不匹配的数据或异常数据进行相应的处理和报警。 总之，利用 Flink 实现实时对账可以提供实时的对账结果反馈，并能够在数据流中进行实时的比对和配对操作，提高对账效率和准确性。

flink 实时计算

Flink是一种基于流处理的实时计算引擎，具有灵活性和可扩展性，可以处理流式和批量分析应用。它负责实时数据的采集、计算和发送给下游。与其他实时计算引擎相比，Flink具有以下优点：可视化、SQL化的开发模式已经越来越普及、支持可处理秒级别延迟的实时数据计算、融入了Hadoop生态圈，适合对性能要求高吞吐低延迟的实时项目。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [轻松通关Flink第21讲：Flink 在实时计算平台和实时数据仓库中的作用](https://blog.csdn.net/sucaiwa/article/details/129808053)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Flink实时计算引擎入门教程](https://blog.csdn.net/weixin_43564627/article/details/128631180)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

flink实时广告投放系统

Flink实时广告投放系统是一种基于Apache Flink的实时数据处理框架的广告投放系统。该系统主要实现了广告投放的实时处理、实时竞价和实时统计等功能，能够高效地处理大规模的实时流数据。 具体来说，该系统的实现过程包括以下几个步骤： 1. 数据采集：采集用户的浏览、搜索、购买等行为数据，包括用户ID、浏览的页面、搜索的关键字、购买的商品等信息。 2. 实时处理：使用Flink对采集到的数据进行实时处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作，以便进行实时竞价和广告投放。 3. 实时竞价：根据广告主的出价和广告位的质量评分，使用Flink实时竞价算法进行实时竞价，确定最终的广告投放价格。 4. 广告投放：根据实时竞价结果，将广告投放到合适的广告位上。 5. 实时统计：对广告投放效果进行实时统计和分析，包括广告点击率、转化率、ROI等指标。 通过以上的实现过程，Flink实时广告投放系统能够高效地处理海量的实时流数据，实现精准的广告投放和实时统计分析，为广告主和媒体平台提供更好的服务。

flink实时读取kafka机制

Flink实时读取Kafka的机制要是通过Kafka Connector来实现的。Kafka Connector是Flink提供的一种用于与Kafka集成的工具，它能够将Kafka中的数据流与Flink的DataStream进行连接，实现实时数据的读取和处理。 具体地，Flink提供了两种方式来读取Kafka的数据： 1. 使用Flink的Kafka Consumer API：Flink提供了针对Kafka的Consumer API，可以直接通过Flink自带的Kafka Consumer来消费Kafka中的数据。通过指定Kafka的地址、topic等参数，可以创建一个Flink的DataStream，从而实时读取Kafka中的数据。 2. 使用Flink的Kafka Connector：Flink还提供了一种更为灵活和高级的方式，即使用Flink的Kafka Connector。通过配置Kafka Connector，可以将Kafka中的数据源作为一个外部系统引入到Flink中。这样就可以使用Flink的Table API或者DataStream API来读取和处理Kafka中的数据。 无论是使用Consumer API还是Kafka Connector，Flink都能够保证数据的可靠性和高吞吐量。同时，Flink还支持多种格式的数据解析，如JSON、Avro等，可以根据实际需求进行配置。

用Flink读取kafka数据处理到实时数仓，并处理偏移量

可以使用 Apache Flink 的 Kafka Connector 来从 Kafka 读取数据，然后进行实时处理。 Flink Kafka Connector 提供了两种方式来处理偏移量： 1. 自动管理偏移量：在这种情况下，Flink 会自动维护偏移量，并在处理数据时自动提交偏移量。 2. 手动管理偏移量：在这种情况下，你需要手动控制偏移量，例如，在处理完数据后手动提交偏移量。 具体的使用方法可以参考 Flink 文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/connectors/kafka.html

使用flink 实时计算数据

使用 Flink 进行实时计算数据的步骤如下： 1. 安装和配置 Flink：首先需要下载 Flink 并进行安装和配置。可以从 Flink 官方网站上下载安装包，并按照官方文档进行安装和配置。 2. 开发应用程序：开发 Flink 应用程序，可以使用 Java 或 Scala 进行编写。在应用程序中，需要定义数据源、数据转换（如过滤、聚合、窗口计算等）和数据输出等操作。 3. 提交应用程序：将开发好的应用程序提交到 Flink 集群中运行。可以使用 Flink 提供的命令行工具或 Web 界面进行提交操作。 4. 监控和管理：在应用程序运行期间，需要对其进行监控和管理。可以使用 Flink 提供的 Web 界面或命令行工具进行监控和管理操作。 5. 输出结果：应用程序运行结束后，可以将处理后的数据输出到指定的数据存储系统中，如 Hadoop HDFS、Apache Kafka、Elasticsearch 等。 总体来说，使用 Flink 进行实时计算数据需要对 Flink 的基本概念、编程模型和运行机制有一定的了解，同时需要熟悉常用的数据存储系统和数据处理算法。

flink 实时读 kudu

你可以使用 Apache Flink 的 Table API 和 Kudu Connector 来实时读取 Kudu 数据库中的数据。首先，确保你已经正确安装了 Flink 和 Kudu Connector。 接下来，你需要创建一个 Flink 的执行环境，并引入所需的依赖： java import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableResult; public class FlinkKuduExample { public static void main(String[] args) { // 创建执行环境 EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(), settings); // 注册 Kudu 表 tableEnv.executeSql("CREATE TABLE kudu_table (" + " id INT," + " name STRING," + " age INT" + ") WITH (" + " 'connector' = 'kudu'," + " 'kudu.masters' = 'kudu.master:7051'," + " 'kudu.table' = 'my_table'" + ")"); // 查询 Kudu 表数据 TableResult result = tableEnv.executeSql("SELECT * FROM kudu_table"); Table table = result.getTable(); // 打印查询结果 tableEnv.toAppendStream(table, Row.class).print(); // 执行任务 try { tableEnv.execute("Flink Kudu Example"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 在上述代码中，你需要修改以下参数： - 'kudu.master'：Kudu 的主节点地址和端口。 - 'kudu.table'：要读取的 Kudu 表名。 然后，你就可以使用 Flink 的 Table API 来编写你的查询逻辑，并将结果打印出来。 注意，这只是一个简单的示例。在实际使用中，你可能需要根据具体情况调整代码和配置。另外，确保你已经正确配置了 Kudu 的连接信息和表结构。

Java 实现flink实时处理kafka

你可以使用 Java 编程语言来实现 Flink 实时处理 Kafka。下面是一个简单的示例代码： java 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 FlinkKafkaExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建 Flink 执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置 Kafka 连接参数 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "flink-consumer"); // 创建 Kafka 数据流 FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties); DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer); // 在数据流上进行处理逻辑 DataStream<String> processedStream = kafkaStream.map(str -> "Processed: " + str); // 打印处理后的结果 processedStream.print(); // 执行任务 env.execute("Flink Kafka Example"); } } 在上述代码中，我们使用 FlinkKafkaConsumer 连接到 Kafka 主题，将 Kafka 中的数据流添加到 Flink 的执行环境中。然后，我们对数据流进行处理，并将处理后的结果打印出来。最后，通过调用 env.execute() 来执行任务。 请确保在运行代码之前，您已经正确配置了 Kafka 的连接参数，并将相关的 Flink 和 Kafka 依赖项添加到您的项目中。

flink 实时同步mysql到starrocks

要实现Flink实时同步MySQL到StarRocks，可以采用以下步骤： 1. 配置Flink的MySQL数据源，使用Flink SQL读取MySQL中的数据。 2. 使用Flink的DataStream API将MySQL中的数据转换成StarRocks所需的格式。 3. 配置StarRocks的Sink，使用Flink将数据写入到StarRocks中。 具体实现上，可以参考以下步骤： 1. 配置MySQL数据源 java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); tableEnv.executeSql("CREATE TABLE mysql_source (id INT, name STRING, age INT) WITH (" + "'connector' = 'jdbc'," + "'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test'," + "'table-name' = 'user'," + "'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver'," + "'username' = 'root'," + "'password' = '123456'" + ")"); 2. 转换数据格式 java DataStream<Row> mysqlData = tableEnv.toAppendStream(tableEnv.sqlQuery("SELECT id, name, age FROM mysql_source"), Row.class); DataStream<Tuple3<Integer, String, Integer>> starRocksData = mysqlData.map(new MapFunction<Row, Tuple3<Integer, String, Integer>>() { @Override public Tuple3<Integer, String, Integer> map(Row row) throws Exception { return new Tuple3<>(row.getField(0), row.getField(1), row.getField(2)); } }); 3. 配置StarRocks Sink java starRocksData.addSink(new JdbcSink<>("INSERT INTO user (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)", new JdbcStatementBuilder<Tuple3<Integer, String, Integer>>() { @Override public void accept(PreparedStatement preparedStatement, Tuple3<Integer, String, Integer> t) throws SQLException { preparedStatement.setInt(1, t.f0); preparedStatement.setString(2, t.f1); preparedStatement.setInt(3, t.f2); } }, new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder() .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/starrocks") .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver") .withUsername("root") .withPassword("123456") .build())); 这样就完成了将MySQL中的数据实时同步到StarRocks的过程。

flink电商用户行为分析代码解析

好的，针对电商用户行为分析的 Flink 代码解析，我可以提供一些简单的示例代码和解释，供您参考。 首先，我们需要定义用户行为数据的数据模型，通常包括用户 ID、行为类型、商品 ID、时间戳等字段。示例代码如下： java public class UserBehavior { public long userId; public long itemId; public int categoryId; public String behavior; public long timestamp; } 接下来，我们使用 Flink 流处理框架来实时处理和分析用户行为数据。示例代码如下： java // 创建数据源，从 Kafka 中读取用户行为数据 FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("user-behavior", new SimpleStringSchema(), properties); DataStream<String> stream = env.addSource(consumer); // 将用户行为数据转换为 UserBehavior 对象 DataStream<UserBehavior> behaviorStream = stream.map(new MapFunction<String, UserBehavior>() { @Override public UserBehavior map(String value) throws Exception { JSONObject json = JSONObject.parseObject(value); return new UserBehavior( json.getLong("user_id"), json.getLong("item_id"), json.getInteger("category_id"), json.getString("behavior"), json.getLong("timestamp") ); } }); // 过滤出浏览行为，并进行分组聚合 DataStream<Tuple2<Long, Long>> pvStream = behaviorStream .filter(new FilterFunction<UserBehavior>() { @Override public boolean filter(UserBehavior behavior) throws Exception { return behavior.behavior.equals("pv"); } }) .map(new MapFunction<UserBehavior, Tuple2<Long, Long>>() { @Override public Tuple2<Long, Long> map(UserBehavior behavior) throws Exception { return new Tuple2<>(behavior.itemId, 1L); } }) .keyBy(0) .sum(1); // 输出结果到控制台 pvStream.print(); 以上代码实现了从 Kafka 中读取用户行为数据，将数据转换为 UserBehavior 对象，过滤出浏览行为，并按商品 ID 进行分组聚合，最后将结果输出到控制台。 当然，电商用户行为分析还涉及到很多其他的问题和场景，如购买转化率分析、用户活跃度分析、商品热度排名分析等等。针对不同的问题和场景，需要进行不同的数据处理和分析。希望这个示例代码能够帮助您理解 Flink 在电商用户行为分析中的应用。

flink实时读取kafka写入hbase数据库

要实现Flink实时读取Kafka并将数据写入HBase数据库，您可以使用Flink的Kafka源（FlinkKafkaConsumer）和HBase的TableSink（HBaseTableSink）。以下是一个示例代码片段，展示如何实现这一功能： val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() // 设置Kafka消费者配置 val kafkaProps = new Properties() kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092") kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-kafka-hbase") // 创建Kafka数据流 val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic-name", new SimpleStringSchema(), kafkaProps) val kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer) // 将Kafka数据流转换为HBase数据流 val hbaseStream = kafkaStream.map(new MapFunction[String, Put]() { override def map(value: String): Put = { val put = new Put(Bytes.toBytes("row key")) put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("column"), Bytes.toBytes(value)) put } }) // 设置HBase表格的配置 val hbaseConfig = HBaseConfiguration.create() hbaseConfig.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "table-name") hbaseConfig.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost") hbaseConfig.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181") // 将HBase数据流写入表格 val hbaseSink = new HBaseTableSink(hbaseConfig) hbaseStream.addSink(hbaseSink) // 执行Flink任务 env.execute("Read from Kafka and write to HBase") 在上面的代码中，我们首先创建了一个FlinkKafkaConsumer对象并使用它创建了一个Kafka数据流。接下来，我们将Kafka数据流转换为HBase数据流，并在每个记录上创建一个Put对象，该对象包含HBase表格的行键和列。 然后，我们设置了HBase表格的配置，并使用HBaseTableSink将HBase数据流写入表格。最后，我们通过调用env.execute()方法来执行Flink任务。 请注意，在实际使用中，您需要根据您的特定情况对代码进行相应的修改。例如，您需要修改Kafka主题的名称、HBase表格的名称和行键等。

flink 实时同步kafka数据到hdfs

Apache Flink 是一个流处理框架，支持实时数据处理和批处理。Flink 可以轻松地与 Apache Kafka 集成，实现从 Kafka 中读取数据并将其写入 HDFS。 下面是实现实时同步 Kafka 数据到 HDFS 的基本步骤： 1. 在 Flink 中引入 Kafka 和 HDFS 的依赖。 2. 创建一个 Flink StreamExecutionEnvironment 对象，并设置相关参数。 3. 创建一个 Kafka 数据源，并从 Kafka 中读取数据。 4. 对读取的数据进行转换和处理。 5. 将处理后的数据写入 HDFS 中。 以下是一个基本的示例代码： java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer09; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer09; public class KafkaToHDFS { public static void main(String[] args) throws Exception { // 从命令行参数中读取参数 final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args); // 创建一个 Flink StreamExecutionEnvironment 对象，并设置相关参数 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(params.getInt("parallelism", 1)); // 设置 Kafka 数据源 Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "test"); FlinkKafkaConsumer09<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer09<>( params.getRequired("topic"), new SimpleStringSchema(), props); // 从 Kafka 中读取数据 DataStream<String> stream = env.addSource(consumer); // 对读取的数据进行转换和处理 DataStream<String> transformed = stream.map(new MapFunction<String, String>() { @Override public String map(String value) throws Exception { // 进行转换和处理 return value.toUpperCase(); } }); // 将处理后的数据写入 HDFS 中 transformed.writeAsText(params.getRequired("output"), WriteMode.OVERWRITE); // 执行任务 env.execute("KafkaToHDFS"); } } 在执行上述代码之前，需要先将 Flink 的依赖添加到项目中，并修改示例代码中的相关配置参数，如 Kafka 的连接地址、topic 名称和 HDFS 的输出路径等。

写一个flink实时消费kafka程序

好的，以下是一个使用 Flink 实时消费 Kafka 的 Java 示例程序： java 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.api.functions.source.SourceFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import java.util.Properties; public class KafkaConsumerExample { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置 Kafka 连接参数 Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "test"); // 创建 Kafka 消费者 FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props); // 添加 Kafka 消费者到 Flink 程序中 DataStream<String> stream = env.addSource(consumer); // 对接收到的数据进行处理 stream.print(); env.execute("Kafka Consumer Example"); } } 以上程序会实时消费名为 my-topic 的 Kafka Topic 中的数据，并将其输出到控制台。你可以根据自己的需求进行修改。注意需要引入 Flink 和 Kafka 的相关依赖库。

flink纯实时应用场景

Flink 是一个高性能、低延迟的流处理引擎，适用于各种实时数据处理场景。下面是 Flink 纯实时应用场景的一些例子： 1. 实时数据分析：Flink 可以用于实时数据分析场景，例如对实时流数据进行过滤、聚合、排序、统计、计算等操作，从而实现实时数据分析和实时业务决策等功能。 2. 实时推荐系统：Flink 可以用于实时推荐系统场景，例如对用户实时行为数据进行分析和挖掘，从而实现个性化推荐和实时推荐等功能。 3. 实时风控系统：Flink 可以用于实时风控系统场景，例如对实时交易数据进行监控和异常检测，从而实现实时风险控制和实时报警等功能。 4. 实时日志处理：Flink 可以用于实时日志处理场景，例如对实时的网站访问日志进行处理和分析，从而实现实时日志分析和实时异常检测等功能。 5. 实时物流跟踪：Flink 可以用于实时物流跟踪场景，例如对实时的物流数据进行处理和分析，从而实现实时物流跟踪和实时物流调度等功能。 综上所述，Flink 纯实时应用场景非常广泛，可以应用于实时数据分析、实时推荐系统、实时风控系统、实时日志处理、实时物流跟踪等各种场景。通过合理的使用 Flink，可以更好地实现实时数据处理和实时业务决策等功能，从而提高企业的竞争力和创新能力。

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ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加，但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中，我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验，并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现，在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及，并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索，�