flink在努力地将Python生态和大数据生态融合，但目前的版本还不够成熟，尤其是在官方对python现有资料有限的情况下，用户想要使用python完成一个flinkjob并提交到flink平台上，还是有很多雷需要踩的。以下对pyflink环节问题，pythonjob编写到提交做了总结，可减少不必要的弯路。一、部

1.搭建测试环境安装1.1下载并启动docker-compose容器#该DockerCompose中包含的容器有：#DataGen：数据生成器。容器启动后会自动开始生成用户行为数据，并发送到Kafka集群中。默认每秒生成1000条数据，持续生成约3小时。也可以更改docker-compose.yml中datagen的spee

本文将简述FlinkSQL/TableAPI的内部实现，为大家把"从SQL语句到具体执行"这个流程串起来。并且尽量多提供调用栈，这样大家在遇到问题时就知道应该从什么地方设置断点，对整体架构理解也能更加深入。[源码分析]带你梳理FlinkSQL/TableAPI内部执行流程目录[源码分析]带你梳理

1.背景ApacheFlink和ApacheStorm是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中ApacheStorm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考Storm的可靠性保证测试），有管理平台、常用API和相应的文档，大量实时作业基于Storm构建。而Apache

点击下载——基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖视频教程（2021新课）提取码:8f3i 本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。项目中将以热门的互联网电商业务

flinkwordcount 程序1.数据集模式pom.xml文件<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xs

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.htmlTasksandOperatorChains任务和操作链对于分布式执行器，flink将操作子任务一起放到任务中。每一个任务被一个线程执行。将操作符链接到任务中是一种有用的优化：这种方式减少了线程与线程之间的切换和缓冲开销，增加了

点击下载：基于Flink+Doris构建电商实时数据分析平台（PC、移动、小程序） 提取码:vf93本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：AB版本分析，下砖分析，营销分析，订单分析，终端分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。

使用Maven将自己的代码编译打包打好的包一般放在工程目录的target子文件夹下mvncleanpackageflink任务运行命令session模式运行flinkrun--classcom.zclh.data.wordcount.WordCountKafkaInStdOut/data/cdhest/flink-kafka-1.0-SNAPSHOT.jar指定用户运行任务，job模式

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.html每个函数和算子都可以有状态在flink中。状态的函数存储数据通过独立的元素或事件处理。为了让状态具有容错性，flink需要把状态进行快照。检查点允许flink恢复状态和位置在流中，从而是的flink程序能够提供无故障执行机制

引言近些年，企业对数据服务实时化服务的需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景，介绍了美团如何通过Flink引擎构建实时数据仓库，从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架Flink与Storm的性能对比》，对Flin

  Flink以Standalone模式运行时，可能会发生jobmanager（以下简称jm）或taskmanager（以下简称tm）异常退出的情况，我们可以使用Linux自带的Systemd方式管理jm以及tm的启停，并在jm或tm出现故障时，及时将jm以及tm拉起来。  Flink在1.11版本后，从发行版中移除了对Hadoop的依赖包，如果需要

设置依赖pom.xml注：flink-streaming-scala_2.12=>org.apache.flink:flink-runtime_2.12:1.12.1=>com.typesafe.akka:akka-actor_2.12:2.5.21，akka就是用scala实现的。即使这里我们用java语言，还是用到了scala实现的包<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><p

目录1.Flink的状态管理1.1.什么是有状态的计算1.2.KeyedState1.3.OperatorState2.Flink的容错2.1.Checkpoint介绍2.2.Checkpoint持久化2.2.1.MemoryStateBackend2.2.2.FsStateBackend2.2.3.RocksDBStateBackend2.3.修改StateBackend2.4.案例2.4.1.需求2

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Flink主要用来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前面大数据开发-Flink-体系结构 &&运行架构提到写Flink程序实际上就是在写DataSource、Transformation、Sink.DataSource是程序的数据源输入，可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFuntion)为程

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。1告警需求前面的(1)和(2)简单的介绍了flink、开发环境的搭建以及读取kafka的数据并对数据进行转换以便后续处理，现在就可以开始真正的实现告警了。先简单说下需求：该需求的主要目的是对网络交

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.htmlDataflowProgrammingModel数据流的开发模型LevelsofAbstraction抽象的分层     flink提供了不同的抽象分层来开发流和批的应用。最底层抽象简单提供了状态流。通过process函数被嵌入到DataStream

一、键控状态说明参考官网说明，几个键控状态介绍如下：ValueState:保存一个可以更新和检索的值（如上所述，每个值都对应到当前的输入数据的key，因此算子接收到的每个key都可能对应一个值）。这个值可以通过update(T)进行更新，通过Tvalue()进行检索。ListState:保存一个元

文章来源与《尚硅谷2021最新Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）》https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728主要内容•Flink中的时间语义•设置EventTime•水位线（Watermark）•watermark的传递、引入和设定时间（Time）语义•EventTime：事件创建的时间

上游：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.html 事件时间、处理时间、摄入时间 处理时间：处理时间引用来自执行相应操作机器系统时间。 当一个流程序运行在处理时间，那么所有的操作都是基于机器的系统时间。一个小时窗口处理时间包括所有的数据就是说在这个系

Flink是什么ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。为什么选择Flink1.流数据更真实地反映了我们的生活方式2.传统的数据架构是基于有限数据集的3,低延时、高吞吐，结果的准确性和良好的容错性流处理的发展演变事务处理分析处

一、Flink概述1、基础简介Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink不

Flink中任务的并发：slot和parallelism1任务的执行流程Flink有三大组件：client、JobManager、TaskManager。client将用户提交的任务解析成执行流程图，然后提交给JobManager，JobManager收到任务执行流程图后，进行并行化，JobManager再申请TaskManager资源，将具体的任务交给TaskManag

1.安装K8S参考上篇博客K8S原理、安装和部署2.安装Helm并加入环境变量Helm可以帮忙管理k8s的应用,用它来安装minio和vvp，如果下载很慢，可以根据官网选择其他安装方式wgethttps://get.helm.sh/helm-v3.5.4-linux-amd64.tar.gztar-xvzfhelm-v3.5.4-linux-amd64.tar.gzmvlin

Download:【Flink+ClickHouse玩转企业级实时大数据开发】百度网盘下载Flink，ClickHouse介绍ApacheFlink是一个在无界和有界数据流上进行有状态计算的框架。由于许多流应用程序被设计为在最短的停机时间内连续运行，流处理器必须提供出色的故障恢复，以及在应用程序运行时监视和维

前言突然的一个想法，我想把flink官网英语版全部看一遍翻译出来，并且带上自己的理解。自己不是什么大神，只是想这样做一遍，有人说不是有中文版，因为我自己想练习一下英语和对flink的理解吧！工作是一步一步进行的，所以此博客会不断更新直到读完，希望能够坚持读完！能力有限，希望写的不对的

一、背景说明在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作，如流量域对独立访客之类的统计，去重思路一般有三个：基于Hashset来实现去重数据存在内存，容量小，服务重启会丢失。使用状态编程ValueState/MapState实现去重常用方式，可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储。结合Re

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.htmlDataStreamAPIDataStreamApi提供了健壮，有状态的流应用，提供了细力度的控制基于状态和时间，事件驱动系统中可以高级实现。通过DataStreamApi一步一步的向导我们可以学习到一个有状态的流应用。WhatAreYouBui

文章目录前言一、Flink简介1.Flink组件栈2.Flink基石3.Fink的应用场景3.1Event-drivenApplications【事件驱动】3.2DataAnalyticsApplications【数据分析】3.3DataPipelineApplications【数据管道】4.Flink的优点5.流处理&批处理6.流批统一二、Flink安装