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FlinkDataStream编程指南及使用注意事项。 浪尖 浪尖聊大数据Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程

定位问题:如下图:1)flink的checkpoint生成超时,失败: checkpoint超时 2)查看jobmanager日志,定位问题: jobmanager日志 3)找大神帮忙定位问题,原来是出现了背压的问题, 缓冲区的数据处理不过来，barrier流动慢，导致checkpoint生成时间长,出现超时的

主要介绍Flink中支持得Source和常用的Connector。Flink自身实现了多种Source和Connector方法，并且还提供了多种与第三方系统进行对接的Connector。预定义和自定义Source在基础04中Flink常用的DataSet和DataStreamAPI中提到过几种Flink已经实现的新建DataStream

Flink并行度深圳浪尖浪尖聊大数据并行执行本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务（转换/操作符、数据源和sinks）组成。任务被分成多个并行实例来执行，每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。如果要使用保存点，还应该

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本专题将会从0到1实现告警处理流程，并会讲解实现过程中使用到的Flink中的技术。1Flink简介Flink是一个流式的分布式处理引擎，可以同时处理有界流和无界流，并可以运行在常见的集群环境中。Flink常用的应用场景有：(1)事件驱动型应用(2)数据分析型应用(3)数据管道应用：将

过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021年我们将会看到更多“湖仓一体”的实

 简介： Flink1.11引入了FlinkSQLCDC，CDC能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由ApacheFlinkPMC，阿里巴巴技术专家伍翀(云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于FlinkCDC同步的解决方案以及更多的应用场景和CDC未来开发规划等方面进行介绍和演示。整理：陈政羽（F

用的腾讯云环境，为减少重复工作量，将基础环境准备记录一下一、环境需求python:3.7pipcmake>=3.6java1.8maven>=3.3.0 二、Java1.下载 https://www.oracle.com/javaechnologies/javase/javase-jdk8-downloads.html2.解压tar-xzvf jdk-8u281-linux-x64.tar.gz

KeyedState状态管理之ListState使用案例一、ListState的方法二、代码案例1.需求2.主体3.处理方法4.运行结果一、ListState的方法get()方法获取值add(INvalue)，addAll(Listvalues)方法更新值update(Listvalues)用新List替换原来的Listclear()清空List，List

导读：本次分享的主题为实时计算引擎在贝壳的应用与实践。主要内容包括：背景介绍流式计算平台实时分析监控平台-FAST后续规划——背景介绍——贝壳找房由链家网升级而来，是以技术驱动的品质居住服务平台，聚合和赋能全行业的优质服务者，打造开放的品质居住服务生态，致力于为两亿家庭提供包

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可能出现的问题有：实验导致impression的统计数据显著下降，因此需要尽快关闭实验。与对照组相比，实验导致搜索的执行次数显著增加。图1-带有置信区间的实时实验指标上图的面板显示了所选事件的实验组和对照组的流量（也就是动作数）和倾向（也就是uniqueuser的数量）。自实验开始以来，这

FlinkForward201904PPT资料下载过往记忆大数据过往记忆大数据本文原文（点击下面阅读原文即可进入）https://www.iteblog.com/archives/2540.htmlFlinkForward是由Apache官方授权，ApacheFlinkChina社区支持，有来自阿里巴巴，Ververica（ApacheFlink商业母公司）、腾讯、Google

基于Flink的实时特征平台在携程的应用刘康张宏柯过往记忆大数据本文来自7月26日在上海举行的FlinkMeetup会议，分享来自于刘康，目前在大数据平台部从事模型生命周期相关平台开发，现在主要负责基于flink开发实时模型特征计算平台。熟悉分布式计算，在模型部署及运维方面有丰富

一、具体操作要做到Exactly-once，我们需要开启Flink的检查点功能：env.enableCheckpointing(60_000);env.setStateBackend((StateBackend)newFsStateBackend("mp/flink/checkpoints"));env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpoint

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ApacheFlink状态管理和容错机制介绍施晓罡过往记忆大数据本文由韩非（FlinkChina社区志愿者）整理自8月11日在北京举行的FlinkMeetup会议。分享嘉宾施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。本文主要内容如下：

linux环境下部署flink实现流数据实时更新1、linux系统准备jdk1.8解压flinktar-zxvf你的flink的压缩包路径修改配置设置conf下的ymal文件的并行度设置为4启动进入到bin的目录下启动:./start-cluster.sh访问：http://192.168.201.129:8081/访问不了，关闭下防火墙先2、Ja

前言在本系列博客中，你将学习到三种构建Flink应用程序的强大案例：动态更新应用程序的逻辑动态的数据分区（shuffle），在作业运行时进行控制基于自定义窗口逻辑的低延迟告警（不使用WindowAPI）这几个案例扩展了使用静态定义的数据流可以实现的功能，并提供了满足复杂业务需求的基础。动态更

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StateBackends由Flink管理的keyedstate是一种分片的键/值存储，每个keyedstate的工作副本都保存在负责该键的taskmanager本地中。另外，Operatorstate也保存在机器节点本地。Flink定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。如果发生

同事用flink写的服务，wifi和人关联查询，一个wifi数据kafka流，一个人的数据kafka流，按WIFI相机的设备号和时间关联查询，最后结果写入ClickHouse，如果不用flink这类框架，我想了一个实现分布式流处理的方法，代码写起来比用flink可能会繁琐一些，但应该也能做到可靠和高效。各工作节点用同一个gr

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