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来源：https://blog.csdn.net/zhuzuwei/article/details/1071424941.安装nc yum-yinstallnmap-ncat2.启动（8888是端口号）nc-lk8888importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.

流处理packagecom.shujia.flink.core//导入隐式转换importorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectDemo1StreamWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={/***构建flink环境**/valenv:StreamExecutionEnvironment

本文为您介绍如何使用实时计算Flink版会话窗口函数。什么是会话窗口会话窗口（SESSION）通过SESSION活动来对元素进行分组。会话窗口与滚动窗口和滑动窗口相比，没有窗口重叠，没有固定窗口大小。相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素，即会话断开时，该窗口就会关闭。会话窗口通过

文章目录问题思考？源码解析结论问题思考？官网中flink架构图，flink中默认TaskManager是分配一个slot，对应一个jvm如果一个TaskManager分配三个slot线程，并且3个slot分别执行了不同job的算子任务，根据官网描述可以共享“数据集和数据结构”，且按照我们日常编码，一个jvm实例内

1.介绍经过ApacheHudi项目委员会讨论及投票决定，来自阿里云的Pengzhiwei和DannyChan成为ApacheHudiCommitter，新晋人才也保证了Hudi社区在正确的轨道上不断发展。Pengzhiwei持续在ApacheHudi社区贡献，开发了诸多特性，如SparkSQL集成Hudi，该功能降低了用户使用Hudi的门槛，SQL化操

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项目概要之前我们已经通过动态分流把数据分到了我们想要的位置，为了方便后续内容的讲解方便，所以接下来我们可以把配置表的信息进行导入了，然后通过动态分流的方法，把数据发往对应的kafka主题或者是hbase的维度表中：//配置信息表：CREATETABLE`table_process`(`s

本文为您介绍FlinkSQL支持的窗口函数以及窗口函数支持的时间属性和窗口类型。窗口函数窗口函数FlinkSQL支持基于无限大窗口的聚合（无需在SQLQuery中，显式定义任何窗口）以及对一个特定的窗口的聚合。例如，需要统计在过去的1分钟内有多少用户点击了某个的网页，可以通过定义一个窗口

1数据库参考12OS3Linux4数据结构5计网6算法7Java8并发9Hadoop10MapReduce11Yarn12Hive13Flume14Kalfka15Zookeeper16Hbase17Spark18Flink19Scala

原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/14688963.html 下载wgethttps://downloads.apache.org/flink/flink-1.12.2/flink-1.12.2-bin-scala_2.12.tgz 解压tarzxvfflink-1.12.2-bin-scala_2.12.tgz-C~/app cdcd~/app/flink-1.12.2/confls

项目实例计算最热门TopN商品从kafka发送数据网站总浏览量pv网站独立访客数uv使用布隆过滤页面浏览量TopNapp不分渠道统计app分渠道统计广告点击及过滤恶意登录监控使用Cep监控恶意登入订单支付使用Cep监控订单支付实时对账计算最热门TopN商品packagehosItems_analys

1.概述本博客是视频的笔记：ApacheFlink知其然，知其所以然（原理&实战）就是当流任务失败的时候，如何让flink从数据源上次消费的位置开始消费。2.案例2.1没有checkpoint/***测试点：测试数据源无并行度无checkpoint*测试结果：**org.apach

本文为您介绍如何使用IntelliJIDEA开发实时计算Flink版自定义函数，包括搭建开发环境和实时计算Flink版作业中引用自定义函数。背景信息 注意仅独享模式支持自定义函数功能。请使用IntelliJIDEA工具开发自定义函数。配置Maven下载Maven。登录Maven官网下载页面。

1、Flink主节点TaskManager启动分析：        TaskManager是Flink的worker节点，它负责Flink中本机slot资源的管理以及具体task的执行。        TaskManager上的基本资源单位是slot，一个作业的task最终会部署在一个TM的slot上运行，TM会负责维护本地的slot资源列表，并

一、问题现象，使用flinkonyarn模式，写入数据到clickhouse，但是在yarn集群充足的情况下一直报：Deploymenttookmorethan60seconds.PleasecheckiftherequestedresourcesareavailableintheYARNcluster，表面现象是yarn集群资源可能不够，实际yarn集群资源是够用的。

packagecom.shujia.flink.sourceimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectDemo1ListSource{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv:StreamExecutionEnvironment=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment/**

flink流处理：数据大小未知、简单操作、及时相应（sparkstreaming，flink）批处理：数据大小固定，复杂操作，需要一段时间响应。（hive，mr，sparkcoresql）离线计算：数据量大&周期长、复杂操作、数据固定、方便查询计算结果实时计算：数据实时到达、数据达到次序独立、数据规模大&无法预知容量、再

 进行flink的安装目录 动态上传jar包启动job./bin/flinkrun-ccom.test.CountMain-P3Test-1.0-SNAPSHOT.jar--hostlocalhost--port6379 参数说明 -c:后面的jar包里面的main类的路径-P：是执行的线程数目 Test-1.0-SNAPSHOT.jar 这个是jar包名称

本文为您介绍如何使用实时计算Flink版滚动窗口函数。1定义滚动窗口（TUMBLE）将每个元素分配到一个指定大小的窗口中。通常，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。例如，如果指定了一个5分钟大小的滚动窗口，无限流的数据会根据时间划分为 [0:00,0:05)、 [0:05,0:10)、 [0:10

FlinkAPI介绍Flink提供了三层API，每层在简洁性和表达性之间进行了不同的权衡。flink-apiProcessFunction是Flink提供的最具表现力的功能接口，它提供了对时间和状态的细粒度控制，能够任意修改状态。所以ProcessFunction能够为许多有事件驱动的应用程序实现复杂的事件处理逻辑。

文章目录容错调度迭代背压容错Barrier机制：出现一个Barrier，在该Barrier之前出现的记录都属于该Barrier对应的Snapshot，在该Barrier之后出现的记录属于下一个Snapshot。来自不同Snapshot多个Barrier可能同时出现在数据流中，也就是说同一个时刻可能并发生成多

本文为您介绍如何使用实时计算滑动窗口函数。 说明 实时计算滑动窗口（HOP）暂不支持与LAST_VALUE、FIRST_VALUE或TopN函数共同使用。什么是滑动窗口滑动窗口（HOP），也被称作SlidingWindow。不同于滚动窗口，滑动窗口的窗口可以重叠。滑动窗口有两个参数：slide和size。slide为每次

动态分流问题需求：在数据接收层，我们是使用maxwell把通过binlog变动的数据全部写入一个kafka的topic中。而这其中存在维度表和事实表，还有同时又是维度又是事实的表。在实时计算中，我们一般把维度表写入通过主键查询的数据库中，例如mysql，redis，hbase等。一般将事实表写入流中，再

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1WindowTVFAggregation StreamingWindowaggregationsaredefinedinthe GROUPBY clausecontains“window_start”and“window_end”columnsoftherelationapplied WindowingTVF.Justlikequerieswithregular GROUPBY clauses,querieswithagroup

0简介Flink程序所处理的流中的事件一般是对象类型。操作符接收对象输出对象。所以Flink的内部机制需要能够处理事件的类型。在网络中传输数据，或者将数据写入到状态后端、检查点和保存点中，都需要我们对数据进行序列化和反序列化。为了高效的进行此类操作，Flink需要流中事件类型的

    Flink时间主要分为三类：    事件时间（EventTime），即事件实际发生的时间；   摄入时间（IngestionTime），事件进入流处理框架的时间；   处理时间（ProcessingTime），事件被处理的时间  这三种时间区别： 

简介记录一些使用FlinkSQL时遇到的报错日志信息。一：Causedby:java.lang.Exception:Podterminated,containerterminationstatuses:[flink-task-manager(exitCode=239,reason=Error,message=null)]详细：Causedby:java.lang.Exception:Podterminated,containerte

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