参考：https://blog.csdn.net/zhangjun5965/article/details/106820591文章目录背景案例详解命令行停止api实现背景随着flink在流计算领域越来越火，很多公司基于flink搭建了自己的实时计算平台，用户可以在实时平台通过jar或者sql的方式来开发、上线、下线、运维flink任务，避免

窗口概念在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品

一、背景及痛点背景我们在使用Flink做实时数仓以及数据传输过程中，遇到了一些问题：比如Kafka数据丢失，Flink结合Hive的近实时数仓性能等。Iceberg0.11的新特性解决了这些业务场景碰到的问题。对比Kafka来说，Iceberg在某些特定场景有自己的优势，在此我们做了一些基

​​​​​​摘要：Flink容错机制主要有作业执行的容错以及守护进程的容错两方面，前者包括Flinkruntime的ExecutionGraph和Execution的容错，后者则包括JobManager和TaskManager的容错。本文分享自华为云社区《Flink容错机制》，原文作者：yangxiao_mrs。 Flink容错机

按照官网配的，结果找不到，去掉provided<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId><version>1.13.0</version><

简介： 本文将会讲述共享充电宝开创企业来电科技如何基于Flink+Hologres构建统一数据服务加速的实时数仓作者：陈健新，来电科技数据仓库开发工程师，目前专注于负责来电科技大数据平台离线和实时架构的整合。深圳来电科技有限公司（以下简称“来电科技”）是共享充电宝行业开创企业

packagecn.irisz.steamimportorg.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionModeimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._importorg.apache.flink.table.api.{EnvironmentSettings,TableResult}importorg.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEn

day02-03_流批一体API今日目标流处理原理初探流处理概念（理解）程序结构之数据源Source（掌握）程序结构之数据转换Transformation（掌握）程序结构之数据落地Sink（掌握）Flink连接器Connectors（理解）流处理原理初探Flink的角色分配JobMaster老大,主要负责集群的管理,

Flink中的窗口Window分类滚动窗口（TumbingWindow）：滑动窗口（SlidingWindow）：会话窗口（SessionWindow）：在流式计算中，我们所接入的数据集是无限流，或者说是没有边界的数据流。那么有没有办法将无限流转换为有限流呢？这里就需要引入Window（窗口）的概念，通过Window我们可以按照

一、在验证是否活跃提交模式里面 publicbooleanisActive(CommandLinecommandLine){//命令行是否有yarn-cluster finalStringjobManagerOption=commandLine.getOptionValue(addressOption.getOpt(),null); finalbooleanyarnJobManager=ID

缺少hadoop相关依赖，有的博主会下载一份2.6版本hadoop或者老版本flink，将依赖导入flink后发现提供一个包放入$FLINK_HOME/lib下即可flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-7.0https:/epo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-shaded-hadoop-2-uber/2.7.5-7.0/fli

   1.map:    调用：valstream=environment.readTextFile("data/access.log")println(stream.parallelism)valaccessStream=stream.map(x=>{valsplits=x.split(",")valtime=splits(0).trim.toLong

窗口概述在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数

前言前面FLink的文章中我们已经介绍了说Flink已经有很多自带的Connector。1、《从0到1学习Flink》——DataSource介绍2、《从0到1学习Flink》——DataSink介绍其中包括了Source和Sink的，后面我也讲了下如何自定义自己的Source和Sink。那么今天要做的事情

公司主要做的事物联网和数字孪生，下半年我们项目要接入大数据，要进行处理再整合Drools，进行规则预警。最近几个月一直在忙pmp考试和平时工作，也没有进行学习整理，最近就开始学习flink和kafka，记点笔记。Flink组件栈一个计算框架要有长远的发展，必须打造一个完整的Stack。只有上层有了

存储State数据结构前面说过：有状态计算其实就是需要考虑历史数据，而历史数据需要搞个地方存储起来。Flink为了方便不同分类的State的存储和管理，提供了如下API/数据结构来存储State。1）、KeyedStateKeyedState通过RuntimeContext访问，这需要Operator是一个RichFunct

说明本文属于实战，讲解Flink1.12版本java代码注册表和视图的实现方法，开发环境搭建，参考上篇文章，这里不再赘述。资料官方Flink1.12中文版TableAPI&SQL文档地址实现讲解代码结构分为5部分，准备环境env数据输入source数据处理transformation数据输出sink启动任

导语 | 随着互联网场景的不断深化发展，业务实时化趋势越来越强，要求也越来越高。特别是在广告推荐、实时大屏监控、实时风控、实时数仓等各业务领域，实时计算已经成为了不可或缺的一环。在大数据技术的不断发展的过程中，Flink已经成为实时计算的工业标准，越来越多的公司正在使用Flink

Flink高级特性（一）1.Flink四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。CheckpointFlink最重要的一个特性，Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。Chandy-Lamport算法实际上

1.Kylin集成Spark、Flink查看官网：http://kylin.apache.org/docsutorial/cube_spark.html2.增量构建   每次构建Cube都会从Hive中批量读取数据，而对于大多数业务场景来说，Hive中的数据处于不断增长的状态。为了使Cube中的数据能够不断更新，且无须重复地为已经处理过的历史

1,从socket流中读取数据并行度只能是1//从socket文本流读取数据DataStream<String>inputDataStream=env.socketTextStream(host,port);2,特定的算子设定了并行度最优先//基于数据流进行转换计算DataStream<Tuple2<String,Integer>>resultStream=inputDataSt

1引言网易云信作为一个PaaS服务，需要对线上业务进行实时监控，实时感知服务的“心跳”、“脉搏”、“血压”等健康状况。通过采集服务拿到SDK、服务器等端的心跳埋点日志，是一个非常庞大且杂乱无序的数据集，而如何才能有效利用这些数据？服务监控平台要做的事情就是对海量数据进行实

每个人都应该有一套自己的学习方法，但是在实际的生活中很多人都没有找到，但是无关紧要，一开始我们可以先参照别人的，在以后可以慢慢的养成一套属于自己的学下方法，下面就来分享一篇培训班学员的学习方法，给大家参考参考。一、为什么要学习我的学习方法？也许有童鞋会问:学习方法有很多

Redis-Sink使用Flink内嵌 RedisSink<dependency><groupId>org.apache.bahir</groupId><artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId><version>1.0</version></dependency>packagecom.text.sin

上篇：并行的Source定义一、概述基于文件的Source，本质上就是使用指定的FileInputFormat格式读取数据，可以指定3种格式，分别是：TextInputFormat格式、CsvInputFormat格式、BinaryInputFormat格式。基于文件的Source底层都是ContinuousFileMonitoringFunction，这个类继承了RichSource

上篇：Flink第一个入门程序在flink种，一个job必须有Source（DataSource）、Sink（Datasink），但是可以没有Transformations在实时计算DataStreamAPI中，Source用来做什么？Source是用来获取外部数据源的操作，按照获取数据的方式，可以分为5种：1. 基于集合的SourceFlink已经封装好的方法，这

摘要：由汽车之家实时计算平台负责人邸星星在4月17日上海站Meetup分享的，基于Flink+Iceberg的湖仓一体架构实践，内容包括： 数据仓库架构升级的背景基于Iceberg的湖仓一体架构实践总结与收益后续规划  一、数据仓库架构升级的背景 1.基于Hive的数据

1.概述转载：http://www.voidcn.com/article/p-tbmjvzhq-bkg.html这篇文章不是很完善，这点我也不是很懂，以后补充分区请求客户端（PartitionRequestClient）用于发起远程PartitionRequest请求，它也是RemoteChannel跟Netty通信层之间进行衔接的对象。对单一的TaskManager而言只存

在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无

相对于传统的数据处理模式。流式数据处理则有更高的处理效率和成本控制。apacheflink就是近年来在开源社区发展不断发展能够支持同时支持高吞吐，低延迟，高性能分布式处理框架。了解一个完整的apacheflinksqljob的组成部分，以及flinksql所提供的核心算子的语义，最后会应用tumble