摘要：今天主要分享的内容是Flink在有赞的实践和应用。内容包括:Flink的容器化改造和实践FlinkSQL的实践和应用未来规划 T 一、Flink的容器化改造和实践 1.有赞的集群演进历史 2014年7月，第一个Storm任务正式上线； 2016年，引入SparkStreaming，

一、Flink1.13安装1、官网下载链接https://flink.apache.org/zh/downloads.html#apache-flink-11312、拷贝压缩包到服务器里解压tar-xvfflink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz3、进入flink的conf目录，对flink-conf.xml进行配置(本次测试以单机standalone部署)rest.address=

Flink的基础理论四大核心原理|0x00窗口（Window）为什么窗口（Window）是Flink的核心原理呢？这就要提到一些在流式计算中常见的难题：聚合计算（例如Count、Sum），由于流式计算是一种近乎无限的运行状态，因而很难像批处理一样有明确的开始和结束节点。因此，Flink引入了窗口（Window）的概念，用于计算过

1.概述转载并且补充：Flink控制任务调度：作业链与处理槽共享组（slot-sharing-group）为了实现并行执行，Flink应用会将算子划分为不同任务，然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样，Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的

状态恢复和重启策略手动重启并恢复1.把程序打包2.启动Flink集群(本地单机版，集群版都可以)/export/server/flink/bin/start-cluster.sh3.访问webUIhttp:/ode1.itcast.cn:8081/#/overview4.使用FlinkWebUI提交cn.itcast.flink.checkpoint.StreamCheckpointDem

importorg.apache.flink.streaming.api.scala._//输入数据的样例类caseclassSensorReading2(id:String,timestamp:Long,temperature:Double)objectSourceTest2{defmain(args:Array[String]):Unit={//创建执行环境valenv=StreamExecuti

Flink的基础理论前置学习部分|0x00Flink的介绍官方介绍：持续数据流下的有状态计算框架。官网链接：https://flink.apache.org/中文文档：http://flink.iteblog.com/说明：Flink很多术语，单纯的用汉语解释，会产生一定的误解。例如Stream的翻译为流，作为英文，其表示名词，作为汉语翻译，却只能

https://zhuanlan.zhihu.com/p/104601440Flink分布式快照流程首先我们来看一下一个简单的Checkpoint的大致流程：暂停处理新流入数据，将新数据缓存起来。将算子子任务的本地状态数据拷贝到一个远程的持久化存储上。继续处理新流入的数据，包括刚才缓存起来的数据。Flink是在Cha

原文链接：Flink四大基石之时间和水位线原理介绍！在Flink中，涉及到时间和水位线这一概念，时间是Flink中的四大基石（Checkpoint、State、Time、Window）之一，是实现流批统一的一个重要特性。本文讲解内容包含以下六部分：       Flink时间分类    WaterMark引入水印运行原理水

简介： 在1.13中，针对流批一体的目标，Flink优化了大规模作业调度以及批执行模式下网络Shuffle的性能，以及在DataStreamAPI方面完善有限流作业的退出语义。本文由社区志愿者苗文婷整理，内容来源自阿里巴巴技术专家高赟(云骞)在5月22日北京站FlinkMeetup分享的《面向

flinkelasticsearchsourcetable集成connector开发flink官方集成了connector的sink整体上完成度很高source这方面比较冷门，没有官方的方案因为es本身有自已的query/aggs的dsl语法，新版本官方也集成了sql并可以免费应用source的方案并不多因为flink本身有对hadoop的兼

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 Ap

简介： ApacheFlink社区5月22日北京站Meetup分享内容整理，深入解读FlinkSQL1.13中5个FLIP的实用更新和重要改进。本文由社区志愿者陈政羽整理，ApacheFlink社区在5月份发布了1.13版本，带来了很多新的变化。文章整理自徐榜江(雪尽)5月22日在北京的FlinkM

流处理引擎通常为应用程序提供了三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。如下是对这些不同处理语义的宽松定义(一致性由弱到强)：Atmostnoce<Atleastonce<Exactlyonce<EndtoEndExactlyonceAt-most-once-最多一次有可能会有数据丢失这本质上是简单

接上一篇，实现flink对elasicsearch的sourceableflinkelasticsearchsink的table写，默认会写些'冗余'列进esestable写，官方支持自定义主键列，和主键列的连接方式(-)以这几个列连接，计算id,做为es的_id写入es同时也像logstashifi那样支持动态index,配置索引列，写入对的应索

0介绍Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一

Flink的基础理论系统架构介绍|0x00如何进行批量数据的流处理Flink将批处理当做是流处理的一种特殊形式，即数据流是有限度的，处理的方法与流处理也基本相似，但存在一些区别：（一）不再使用检查点机制：由于数据集是有限的，因此容错机制可以通过重跑全部数据的形式来实现。尽管这样做会显著

1说明在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示：EventTime：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。IngestionTime：是数据进入Flink的时间。ProcessingT

上篇：Source-ocal模式引入webui一、Source-单并行的Source代码：packagecn._51doit.flink.day01;importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.streaming.api.enviro

StatefulFunctions基于ApacheFlink的事件驱动数据库转自：https://blog.csdn.net/yanyan45/article/details/105622238原文：https://flink.apache.orgews/2020/04/07elease-statefun-2.0.0.html#event-driven-database-vs-requestresponse-database应用流式处理的事件驱

flinkactionsare"run","list","info","savepoint","stop",or"cancel".Specifytheversionoption(-vor--version)toprintFlinkversion.Specifythehelpoption(-hor--help)togethelp

项目架构图 上报服务->Kafka模拟产生用户浏览记录packagecom.youfan.data;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importcom.youfan.log.UserscanLog;importcom.youfan.utils.UrlsendUtil;importjava.text.DateFormat;importjava.text.ParseException;import

前置知识ProcessFunction转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。DataStreamAPI提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册

大厂应用实践美团美团外卖流量数据的采集加工和应用：点击这里美团外卖实时数仓建设实践：点击这里美团外卖离线数仓建设实践：点击这里美团Flink实时数仓应用经验分享：点击这里DruidSQL和Security在美团点评的实践：点击这里Flink数据湖助力美团数仓增量生产：点击这里Apa

目录Elasticsearch集成SpringData框架集成 SpringData框架介绍SpringDataElasticsearch介绍SpringDataElasticsearch版本对比框架集成SparkStreaming框架集成SparkStreaming框架介绍框架集成Flink框架集成Flink框架介绍框架集成Elasticsearch集成Spring

1.文件是数据源StreamExecutionEnvironmentexecutionEnvironment=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//文件是数据源DataStreamSource<String>st=executionEnvironment.readTextFile("C:\\2.txt");

flink版本：1.13.1方案一：使用sql-clientFlinkSQL>settable.sql-dialect=default;FlinkSQL>altertable`hive`.`default`.ods_dsp_kafkaset('flink.connector.startup-mode'='timestamp');如果要新增字段，必须同时添加name和data-type，不然会导致表损坏，这个时候要用hiv

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；关于《CoProcessFunction实战三部曲》系列《CoProcessFunction实战三部曲》旨在通过三次实战，由浅入深的学习和掌握Flink低阶处理函数CoPro

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