业务场景：Flnk消费Kafka数据后，先入Hbase，经过校验后会发送数据到Kafka另一个topic，供另一个业务线消费入库。组件版本：CDH：6.3.0Flink：1.101. 问题描述经发现结果数据库中中文为乱码，如图：2. 问题定位1、首先排查IDEA开发、编译各项编码，都是UTF-8。2、查看服务器编码，也是UTF-8

1状态一致性      当在分布式系统中引入状态时，自然引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系.统经历

开发Flink程序有固定的流程。（1）获得一个执行环境。（2）加载/创建初始化数据。（3）指定操作数据的Transaction算子。（4）指定计算好的数据的存放位置。（5）调用execute()触发执行程序。注意：Flink程序是延迟计算的，只有最后调用execute()方法的时候才会真正触发执行程序。延迟计算的好

一、漏洞概述：CVE-2020-17519——ApacheFlink1.11.0中引入的更改（以及1.11.1和1.11.2中也发布）允许攻击者通过JobManager进程的REST接口读取JobManager本地文件系统上的任何文件。二、影响版本：ApacheFlink:1.11.0-1.11.2三、环境搭建：延用CVE-2020-17518的环境（ApacheFlink

一、前端开发在开发什么大家在前端开发的过程中，可能会想过这样一个问题：前端开发究竟是在开发什么?在我看来，前端开发的本质是让网页视图能够正确地响应相关事件。在这句话中有三个关键字："网页视图"，"正确地响应"和"相关事件"。"相关事件"可能包括页面点击，鼠标滑动，定

重要|flink的时间及时区问题解决浪院长浪尖聊大数据1.时间纪元所谓的”时间纪元”就是1970年1月1日0时0分0秒，指的是开始的时间。比如Java类代码：Datedate=newDate(0);System.out.println(date);打印出来的结果：ThuJan0108:00:00CST1970也是1970年1月1日，实际上时

flinksql使用中的一个问题浪尖浪尖聊大数据最近有人问了浪尖一个flink共享datastream或者临时表会否重复计算的问题。对于flink的datastream，比如上图，source经过datastream计算之后的结果想共享给compute1和compute2计算，这样可以避免之前的逻辑重复计算，而且数据也只需拉去

总结FlinkSQL如何实现状态清0FlinkState的TTLFlink的Timer机制Flink反压导致checkpoint不成功Flink写入HBase如果网络断了如何保证数据全部写入Kafka消息积压如何处理spark处理不过来如何处理Flink的底层是什么Flink流任务忽然中断如何查看FlinkSQL如何实现状态清

Flink通过异步IO实现redis维表join浪尖浪尖聊大数据使用flink做实时数仓的公司越来越多了，浪尖这边也是很早就开发了一个flink全sql平台来实现实时数仓的功能。说到实时数仓，两个表的概念大家一定会知道的：事实表和维表。在实时输出中，事实表就是flink消费的kafka的topic数据流，而

flink自定义trigger-实现窗口随意输出浪尖浪尖聊大数据前面，一篇简单讲了flink的窗口及与SparkStreaming窗口之间的对比。对于flink的窗口操作，尤其是基于事件时间的窗口操作，大家还要掌三个个重要的知识点：窗口分配器：就是决定着流入flink的数据，该属于哪个窗口。时间戳抽

不得不会的FlinkDataset的DeltaI迭代操作浪院长浪尖聊大数据flink作为一个优秀的流处理框架，自有其独到之处，前面浪尖已经分享了很多了，比如下面几篇文章：Flink异步IO第一讲flink的神奇分流器-sideoutputFlink特异的迭代操作-bulkIteration本节内容是继上次的bulkIteration迭

Flink计算PV，UV的案例及问题分析浪院长浪尖聊大数据PV(访问量)：即PageView,即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。UV(独立访客)：即UniqueVisitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。一个UV可以用很多PV，一个PV也只能

Flink特异的迭代操作-bulkIteration浪尖浪尖聊大数据迭代算法在很多数据分析领域会用到，比如机器学习或者图计算。为了从大数据中抽取有用信息，这个时候往往会需要在处理的过程中用到迭代计算。大数据处理框架很多，比如spark，mr。实际上这些实现迭代计算都是很困难的。Flink神奇

步骤1：下载操作系统需求建议使用Linux系统例如Centos或Ubuntu系统，这里我使用的ubuntu20.04为了运行Flink，只需提前安装好 Java8或者Java11。你可以通过以下命令来检查Java是否已经安装正确。java-version打开Flink官网https://flink.apache.org或

Flink在滴滴的应用与实践进化版薛康浪尖聊大数据本文整理自FlinkForward全球在线会议，分享者薛康，滴滴实时平台负责人，主要是是从以下四个方面介绍，flink在滴滴的应用与实践：Flink服务概览StreamSQL实践实时计算平台建设挑战与规划1.Flink服务概览1.1滴滴实时计

StructuredStreamingVSFlink浪尖浪尖聊大数据flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块SparkStreaming和StructuredStreaming都是基于微批处理的，不过现在SparkStreaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到sparksql和structuredStreaming了。Flink作为一个

数据湖是将公司所有数据，外部数据，不知道要不要用的数据放在一起，通过一定的数据治理，让数据可以被发现，被理解，以用于交叉查询或机器学习的研究。数据湖不麻烦，管理数据湖中的数据最麻烦，一不小心就会变成数据沼泽。没人知道里面有什么数据，从哪来的，是干嘛的。目前市面上流行的三大开

Flink计算PV，UV的案例及问题分析浪院长浪尖聊大数据PV(访问量)：即PageView,即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。UV(独立访客)：即UniqueVisitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。一个UV可以用很多PV，一个PV也只能

1、Flink状态去重场景在Flink运行的时候，往往是无休止的运行，在整个Flink程序运行的长河中，往往会出现很多状态的出现，那么状态的生命周期，也就是创建、使用和销毁，那么在我们写flink程序过程中，往往不需要关注flink状态的清理，flink内部就会对我们的状态进行清理，例如我们开一个10分钟

FlinkSQL演进过程，解析原理及一些优化策略云邪浪尖聊大数据本文整理自FlinkForward全球在线会议，演讲者云邪，由浪尖整理。1.Flinktable/sql架构演变flink1.9之前的版本，对于TableAPI和SQL的底层实现结构如下图，可以看处流处理和批处理有各自独立的api(流处理DataStream，批

1-TableAPI&SQL之入门案例以案例形式，讲解TableAPI和SQL基本使用，分别针对批处理和流计算使用TableAPI和SQL分析数据。首先看一下FlinkTableAPI和SQL使用，构建应用步骤。第一步、添加依赖第2步、具体提供API​目前新版本（当前使用版本Flink1.10）Flink的Table和S

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：计算开始之前，数据必须提前准备好，然后才可以开始计算；当大量数据计算完成之后，会

时间（Time）语义EventTime：事件创建的时间IngestionTime：数据进入Flink的时间ProcessingTime：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关在代码中设置EventTime我们可以直接在代码中，对执行环境调用setStreamTimeCharacteristic方法，设置流的时间特性具体的时间，还需要从数据

blink解决的一个flink分析痛点浪院长浪尖聊大数据blink正在紧锣密鼓的与flink合并，作为flink开发者，大数据开发者，还是有必要测试一下的，经常有粉丝微信群里问浪尖会不会用blink，关于这点，我发过文章了：浪尖你怎么看blink开源？我的建议是等合并之后，测试稳定了再用。那么今天也主要

Flink项目中访问Redis的方法都是自己进行的实现，推荐使用Bahir连接器。在本地单机情况下：publicstaticclassRedisExampleMapperimplementsRedisMapper<Tuple2<String,String>>{@OverridepublicRedisCommandDescriptiongetCommandDescription(){

当Flink提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF(UDF:userdefinedfunction)、（UDAF)、（UDTF）自定义函数类别UDF:自定义标量函数(UserDefinedScalarFunction)。一行输入一行输出。UDAF:自定义聚合函数。多行输入一行输出。UDTF:

案例说明flink的udf浪尖浪尖聊大数据本文会主要讲三种udf：ScalarFunctionTableFunctionAggregateFunction用户自定义函数是非常重要的一个特征，因为他极大地扩展了查询的表达能力。本文除了介绍这三种udf之外，最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例。注册用户自定义

分享嘉宾：于茜微博 高级算法工程师编辑整理：王洪达内容来源：FlinkForward导读：微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于茜老师分享

特别说明，本博主Flink文章部分内容来自于尚硅谷的Flink系列视频，在此感谢BILIBILI学习平台和尚硅谷官方。1.Flink官网地址http://flink.apache.org2.Flink简介ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎（用于数据计算而非存储框架），用于对无界和有界数据流（流数据，数据是源源不断

你不了解的flink特性-trigger浪尖浪尖聊大数据今天主要是聊一下flink的窗口计算的一个小功能-trigger。窗口这个概念还是比较好理解的，就是在某一个纬度(时间，条数等)上选取一段范围，这个范围就是窗口，然后我们后面的计算针对这个窗口进行。今天的例子主要是针对时间窗口进行讲解。