基于Flink的实时数仓生产实践Flink社区Flink中文社区数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战。在智能商业中，数据的结果代表了用户反馈、获取数据的及时性尤为重要。快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策，更好地进行产品迭代

一文带你了解FlinkForward柏林站全部重点内容杨克特（鲁尼）Flink中文社区10月7日-9日，随着70周年国庆活动的顺利闭幕，FlinkForward也照例在他们的发源地柏林举办了第五届大会。虽然还没有拿到具体的数据，不过从培训门票已经在会前销售一空的这样的现象来看，FlinkForwa

第1章简介本篇文章采用FlinkDataStreamAPI完成一次端到端的完成流计算案例，将数据从Kafka抽取，写入Elasticsearch中，并且用kibana动态的展示出来。（客户端=>WebAPI服务=>Kafka=>Flink=>Elasticsearch=>Kibana）。第2章案例设计先定一个简单的需求（就根据当下的疫情情况来做

基于ApacheFlink和规则引擎的实时风控解决方案​郭华（付空）Flink中文社区对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。这要求风控系统一

使用正确的PlannerExceptioninthread“main”org.apache.flink.table.api.TableException:Couldnotinstantiatetheexecutor.Makesureaplannermoduleisontheclasspathatorg.apache.flink.table.api.bridge.java.internal.StreamTableEnvironmentImpl.loo

一.环境说明在前面几期的课程里面讲过了Flink开发环境的搭建和应用的部署以及运行，今天的课程主要是讲Flink的客户端操作。本次讲解以实际操作为主。这次课程是基于社区的Flink1.12.1版本，操作系统是Mac系统，浏览器是GoogleChrome浏览器。二.概要Flink提供了

一.综述本文主要介绍FlinkRuntime的作业执行的核心机制。本文将首先介绍FlinkRuntime的整体架构以及Job的基本执行流程，然后介绍在这个过程，Flink是怎么进行资源管理、作业调度以及错误恢复的。最后，本文还将简要介绍FlinkRuntime层当前正在进行的一些工作。二.

ApacheFlink进阶（六）：Flink作业执行深度解析岳猛Flink中文社区本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkContributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。主要分享内容为FlinkJob执行作业的流程，文章将从两个方面进行分享：一是如何从Program

1、Flink如何保证精确一次性消费Flink保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint机制主要是当Flink开启Checkpoint的时候，会往Source端插入一条barrir，然后这个barrir随着数据流向一直流动，当流入到一个算子的时候，这个算子

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/WiRyQEoDfuowT3LNfZ-NSw0本文大纲：  一、我们本次的目的是什么？这次我们的目的是，在本地的IDEA中去debugflink-clients代码，然后远程提交给flinkstandalone集群上去执行，看一看flink客户端在提交代码之前都干了什么。就像下面这样：

FlinkSQL读取MySQL大多用作维表关联，聚合结果写入MySQL，简单记录一下用法。JDBCSQLConnector添加依赖<groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId><version>1.11.2</version>

在正式开发中，flink一般有采用容器部署。下文将分别介绍docker-compose部署和基于k8s部署。镜像制作直接采用官网镜像部署是可以运行的，但是无法在webui页面中看到jobmanager和tastmanager的运行日志，因此需要对官方镜像进行修改。本节下述内容主要参考了博客https://blog.csdn.ne

-------------------------一.Flink四层转化流程1.1.Program到StreamGraph的转化1.2.StreamGraph到JobGraph的转化1.3.JobGraph到ExexcutionGraph以及物理执行计划二.FlinkJob执行流程2.1.FlinkOnYarn模式2.1.1.FinkonYarn的缺陷2.1.2.引入Disp

Evictor可在WindowFunction执行前或后，从原Window中剔除元素。本文总结FlinkDataStreamWindow内置的三种剔除器:CountEvictor、DeltaEvictor、TimeEvictor的剔除原理及使用。CountEvictor:数量剔除器。在Window中保留指定数量的元素，并从窗口头部开始丢弃其余元素。Delt

./start-cluster.sh启动后,页面上除了jobmanager上面的taskmanager其他三个节点都没有显示查看日志:2021-03-0315:50:48,544INFOorg.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor-CouldnotresolveResourceManageraddressakka.tcp://flink@host9:61

3.10TaskManager启动YarnTaskExecutorRunner.java  TaskManagerRunner.java   TaskExecutorToServiceAdapter.javaTaskExecutor.java3.11向ResourceManager注册TaskExecutor.java TaskExecutorToResourceManagerConnection.java开始注册

1State过期时间TTL使用flink进行实时计算中，会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。例如，作业中定义了超长的时间窗口，或者在动态表上应用了无限范围的GROUPBY语句，以及执行了没有时间窗口限制的双流JOIN等等操作。对于这些情况，经常导致堆内存出

一、Linux上部署Flink1.先在服务器上安装jdk1.82.下载Flinkwgethttps://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.12.1/flink-1.12.1-bin-scala_2.11.tgz3.解压Flink并进入到目录tar-xvfflink-1.12.1-bin-scala_2.11.tgzcd/usr/local/src/flink-1.12.14.启动Flin

文章目录一、前提准备二、使用步骤2.1添加flink依赖2.2批处理2.3流处理三、总结一、前提准备这里将以IDEA作为开发软件，首先我们得创建一个maven项目(如何创建maven请自行百度),配置我们的scala环境，File->ProjectStructure->GlobalLibraries->选择“加

目录（1）概述及特点（2）应用类型（2.1）事件驱动型应用（2.2）流批数据分析应用（2.3）数据管道应用（3）容错性（3.1）Exactly-once状态一致性（3.2）基于事件时间的处理（3.3）基于迟到数据的事件处理（4）分层API（4.1）ProcessFunction（底层流处理）（4.2）DataStreamAPI&DataSetAPI（提供应用开发层面的API）（4.3）SQLo

一、简介Flink官网的自我介绍：ApacheFlink®—StatefulComputationsoverDataStreams，可以看出状态计算是Flink引以为豪的杀手锏。那什么是带状态的计算呢？简单说计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态。实时计算如果任务失败导致中间状态丢失，将是一个非常

目录概览DataStream转换物理分区任务链和资源组翻译原文-ApplicationDevelopmentDataStreamAPIOperators概览操作符将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。本节对基本转换，应用这些转换后的有效物理分区进行描述以及对F

flink启动程序（一）一）启动启动用maven的方式的pom文件（如果是1.10以后的版本如果没有clients_2.12会报错NoExecutorFactoryfoundtoexecutetheapplication）<!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-scala--><dependency>

MavenArchetype类似Springprojectinitializer，根据配置向导可以生成maven的project sketch，这个模版中定义了pom文件和项目结构，java代码的demo，和编译运行所需要的基本的依赖等。 FlinkMavenArchetypehttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/

本人比较喜欢折腾有新的不弄旧的不知道这个习惯好不好废话不说来记录下今天踩的坑1.最大的坑flink1.8版本之后默认包里面没有了hadoop相关的连接jar由于版本很新所以在阿里的镜像库里面没有找到然后从网友那里获得这里也免费奉上：flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.1

目录1.写在前面2.有状态的算子和应用程序2.1 算子状态（operatorstate）2.2 键控状态（keyedstate）1.写在前面     流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度

 一下载源码wgethttps://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.9.3/flink-1.9.3-bin-scala_2.12.tgz配置文件flink-conf.yamljobmanager.rpc.address:localhostjobmanager.rpc.port:6123jobmanager.heap.size:6144mjobmanager.heap.size:6144mtaskmanager

Flink的部署1.下载Flink安装包https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.12.1/flink-1.12.1-bin-scala_2.12.tgz2.上传flink安装包到Linux服务器上3.解压flink安装包tar-xvfflink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz-C/opt/apps/4.修改conf目录下的flink-conf.ya

简介：数据湖的架构中，CDC数据实时读写的方案和原理本文由李劲松、胡争分享，社区志愿者杨伟海、李培殿整理。主要介绍在数据湖的架构中，CDC数据实时读写的方案和原理。文章主要分为4个部分内容：常见的CDC分析方案为何选择Flink+Iceberg如何实时写入读取未来规划一、

Flinkhttps://flink.apache.org/zh/1.