packageUDFTestScalarimportceshi.SensorReadingimportorg.apache.flink.streaming.api._importorg.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractorimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._importorg.apache.fl

0简介Usingthe HiveCatalog andFlink’sconnectortoHive,FlinkcanreadandwritefromHivedataasanalternativetoHive’sbatchengine.Besuretofollowtheinstructionstoincludethecorrect dependencies inyourapplication.Andpleasealsonot

案例：设置HDFS文件系统的状态后端，取消Job之后再次恢复Job。查看其状态是否连续？   上一节：Flink中State管理与恢复之CheckPoint原理及三种checkpoint使用方式对比下一节：

来源：http://www.54tianzhisheng.cn/2018/10/27/flink-config/前面文章我们已经知道Flink是什么东西了，安装好Flink后，我们再来看下安装路径下的配置文件吧。安装目录下主要有flink-conf.yaml配置、日志的配置文件、zk配置、FlinkSQLClient配置。1flink-conf.yaml1.1

概述Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理解为是第三代大数据分析方案。第一代-Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9）；两套独立计算引擎，使用难度大第二代-SparkRDD静态批处理(2014.2)、DStream|StructuredStreaming流计算;统

importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import

 GroupWindow和OverWindow各自的作用FlinkWindow作用完整实例GroupWindow对window中的数据按照字段进行分组完整案例OverWindow在整个Window的条件下，对数据进行统计操作等完整案例相干window体系知识图谱文档阅读方式我们在官方文档[1]中会看到下面这种写法Tabletable

Flink--Checkpoint机制原理前言一、如何理解flink中state(状态)Ⅰ、state理解Ⅱ、案例理解stateⅢ、为什么需要state管理Ⅳ、理想中的state管理二、如何理解flink中checkpoint(检查点)Ⅰ、执行流程Ⅱ、ck保存了什么Ⅲ、单分区单并行度执行流程详解Ⅳ、多分区多并行度执行

流批一体已经从理论走向实践，并在2020年迎来落地元年。短短5年，ApacheFlink（下称Flink）从一个突然出现在大数据舞台的“萌新”系统，迅速成长为人人皆知的流计算引擎。在伴随Flink发展掀起的这波实时计算浪潮里，阿里是国内走得最前、做得也最多的一个，“流批一体”是它的新赛道

ApacheFlink是什么？​ 在当代数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行的大数据处理引擎ApacheS

Flink广播变量broadcastBroadcast广播变量：可以理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset或者不变的缓存对象（例如maplist集合对象等）数据集广播出去，然后不同的任务在节点上都能够获取到，并在每个节点上只会存在一份，而不是在每个并发线程中存在。如果不使用broadcast，则

本文的Release文档描述了在Flink1.11和Flink1.12之间更改的重要方面，例如配置，行为或依赖项。如果您打算将Flink版本升级到1.12，请仔细阅读这些说明。API移除掉ExecutionConfig中过期的方法移除掉了ExecutionConfig#isLatencyTrackingEnabled方法,你可以使用

FlinkTableAPI&SQL关系型数据库中:database.schema.table其他分布式数据库中:catalog.database.table这里的自定义函数，主要指在FlinkTableAPI&SQL这个层级的自定义函数，注意和Datastream有所区别1.函数区分1.从两个角度来区分函数从函

在Flink任务中，需要加载外置配置参数到任务中，在Flink的开发文档中介绍了，Flink提供了一个名为ParameterTool的工具来解决这个问题Flink开发文档:https://github.com/apache/flink/blob/master/docs/dev/application_parameters.zh.md其引入配置的方式有3种：1. From.proper

会挽雕弓如满月，西北望，射天狼。---苏轼【江城子·密州出猎】数据形式：1、有限数据流，批处理，离线计算2、无限数据，流处理，实时计算flink优点：高吞吐、低延迟、有状态（内部设置）、eventtimewatermark消息乱序处理、exactlyonce、自动反压机制、dataset支持

文章引自：https://www.meiwen.com.cn/subject/ypmbpctx.html  flink提供不同的状态后端（statebackends）来区分状态的存储方式和存储位置。flink状态可以存储在java堆内存内或者内存之外。通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的状态。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下

完整报错如下:Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.api.ValidationException:Agroupwindowexpectsatimeattributeforgroupinginastreamenvironment.atorg.apache.flink.table.operations.utils.AggregateOperationFactory.validateStream

Flink环境准备开发工具及环境要求IDE最好使用IntelliJIDEA(eclipse存在插件不兼容的风险)唯一的要求是使用Maven3.0.4和安装Java8.x（或更高版本）。Maven依赖坐标<dependency>  <groupId>org.apache.flink</groupId>  <artifactId>flink-core</artifactId>  <

Flink接入体系FlinkConnertorsJDBC(读/写)pom <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>1.11.2</version>

1.Hardlinkfromfilesofpreviouslocalstoredstatemightcrossdevices开启了state.backend.local-recovery:true任务checkpoint的时候一直报错Failtocreatehardlinkfromxxjava.nio.file.FileSystemExceptionxxInvalidcross-devicelink如果'taskmanager.

一、流式计算的未来在谷歌发表了GFS、BigTable、GoogleMapReduce三篇论文后，大数据技术真正有了第一次飞跃，Hadoop生态系统逐渐发展起来。Hadoop在处理大批量数据时表现非常好，主要有以下特点：1、计算开始之前，数据必须提前准备好，然后才可以开始计算；2、当大量数据计算完成之后

具体实现代码如下所示：main函数中代码如下：valenv:StreamExecutionEnvironment=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.setParallelism(1)env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)valsocketStream:DataStream[String]=env.s

Flink有3中运行模式，分别是STREAMING，BATCH和AUTOMATICRefhttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/datastream_execution_mode.html1.STREAMING运行模式是DataStream默认的运行模式2.BATCH运行模式也可以在DataStreamAPI上运行3.AUTOMATIC

代码:packagecom.kpwong.sideoutputimportcom.atguigu.window.{SensorReading}importorg.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction//importorg.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractorimportorg.a

摘要：Flink是jvm之上的大数据处理引擎。Flink是jvm之上的大数据处理引擎，jvm存在java对象存储密度低、fullgc时消耗性能，gc存在stw的问题，同时omm时会影响稳定性。同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据，减少序列化反序列化的消

Flnkjavawordcount前言项目的目录结构pom文件WindowWordCount.javahelloword.txt文件运行结果注意前言各位好，欢迎浏览我的博客，后面将持续更新小编在flink上学习的心得体会，希望越来越多的新同学加入到这个行列中。本次小编开发是flink的入门程序wordcount项目的

学习Flink：实践培训 本次培训的目标和范围本培训介绍了ApacheFlink，包括足够的内容让你开始编写可扩展的流式ETL，分析和事件驱动的应用程序，同时省略了很多（最终重要的）细节。本书的重点是为Flink管理状态和时间的API提供直接的介绍，希望在掌握了这些基础知识后，你能更好地从更详细

下载代码1.使用git工具把项目clone到本地gitclonehttps://github.com/DTStack/flinkx.gitcdflinkx2.直接下载源码wgethttps://github.com/DTStack/flinkx/archive/1.8.5.zipunzipflinkx-1.8.5.zipcdflink-1.8.5编译插件mvncleanpackage-DskipTests运行

此文转载自：https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/101293031#commentBox1.编译lcc@lccflink$mvncleaninstall-Dmaven.test.skip=true-Dhadoop.version=2.8.3-Dmaven.javadoc.skip=true-Dcheckstyle.skip=true报错[INFO]------------------

flink问题1报错：Morebuffersrequestedavailablethantotallyavailable查看源码：/** *Thismethodmakessurethatatleastacertainnumberofmemorysegmentsisinthelistoffreesegments. *Freememorycanbeinthelistoffreesegments,orinther