目录1Checkpoint1.1StateVsCheckpoint1.2Checkpoint执行流程1.2.1简单流程1.2.2复杂流程--课后自行阅读1.3State状态后端/State存储介质1.3.1MemStateBackend[了解]1.3.2FsStateBackend1.3.3RocksDBStateBackend1.4Checkpoint配置方式1.4.1全局配置1.4.2

Flink+ClickHouse玩转企业级实时大数据开发Flink发展史&特点&行业应用 Flink发展史2008：柏林理工大学的一个研究性项目Stratosphere2014-04：Stratosphere贡献给Apache基金会，成为Apache的孵化项目2014-12：成为Apache顶级项目18Jun2015：发布0.9版本(第一个稳定版本)3Mar20

作者：曾庆东，金地物业中级开发工程师，负责聚合营业平台实时计算开发及运维工作，从事过大数据开发，目前专注于apacheflink实时计算，喜欢开源技术，喜欢分享。01项目背景本人目前参与的项目属于公司里面数据密集、计算密集的一个重要项目，需要提供高效且准确的OLAP服务，提供灵活且实时的

背景日常开发中，经常会有一些场景需要进行实时去重，实现方式多种多样，各有利弊，关键在于如何结合自己的业务场景选择适合自己的方式，咱今主要讨论如何通过RoaringBitmap实现实时去重。先来模拟一个简单的业务场景需求：实时计算每个账户累计消费金额，通过累计消费金额触发后续动作

文章目录1.世界2.概述3.SystemProcessingTimeService3.1拓扑图3.2概述3.3.getCurrentProcessingTime3.4timerService3.5registerTimer3.6scheduleAtFixedRate1.世界2.概述​flink中的定时器，顾名思义，定时器就是用户指定一个未来的时间，当时间到

1、Flink流处理简介1.1主要内容：•Flink是什么•为什么要用Flink•流处理的发展和演变•Flink的主要特点•FlinkvsSparkStreaming1.2 Flink是什么 ApacheFlink isaframeworkanddistributedprocessingengineforstatefulcomputationsover un

Flink笔记02－－Flink基本概念及架构1、基本概念无界和有界数据。任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被作为无界或者有界流来处理。无界流 有定义流的开始，但没有

  文章整理：加米谷大数据本文将从大数据架构变迁历史，Pravega简介，Pravega进阶特性以及车联网使用场景这四个方面介绍Pravega，重点介绍DellEMC为何要研发Pravega，Pravega解决了大数据处理平台的哪些痛点以及与Flink结合会碰撞出怎样的火花。 大数据架构变迁 Lamb

1SQL客户端Flink的Table&SQLAPI可以处理SQL语言编写的查询语句，但是这些查询需要嵌入用Java或Scala编写的表程序中。此外，这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了Java/Scala程序员对Flink的使用。SQL客户端 的目的是提供一种简单的方

一、时间语义在Flink的流式操作中,会涉及不同的时间概念1.1处理时间处理时间是指的执行操作的各个设备的时间。对于运行在处理时间上的流程序,所有的基于时间的操作(比如时间窗口)都是使用的设备时钟。比如,一个长度为1个小时的窗口将会包含设备时钟表示的1个

一、简介flink是德国和欧洲的一些大学联合发起的项目，14年进入了Apache基金会，不到一年的时间，flink就成为了Apache的顶级项目，flink的理念是“ApacheFlink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用打造的开源流处理框架，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。”。flink

Flink作为新一代的大数据处理引擎，不仅是业内公认的最好的流处理引擎，而且具备机器学习等多种强大计算功能，用户只需根据业务逻辑开发一套代码，无论是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部解决。K8S是业内最流行的容器编排工具，与docker容器技术结合，可以提供比Yarn与Mes

Download:极客时间云原生训练营【网盘下载】云原生介绍伴随云计算的滚滚浪潮，云原生（CloudNative）的概念应运而生，云原生很火，火得一塌糊涂，都9102年了，如果你还不懂云原生，那真的Out了。什么是云原生？云原生是一种构建和运行应用程序的方法，是一套技术体系和方法论。云原生（CloudNativ

简介： 本文由bilibili大数据实时平台负责人郑志升分享，基于对bilibili实时计算的痛点分析，详细介绍了bilibiliSaber实时计算平台架构与实践。本次分享主要围绕以下四个方面：实时计算的痛点、Saber的平台演进、结合AI的案例实践、未来的发展与思考。摘要：本文由bilibili大

不想看太多的话，直接拉到第二部分操作步骤： 1.是解决过程：在flink1.14.0中已经移除sql-client-defaults.yml配置文件了。参考地址：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-21454  于是我顺着这个issue找到了FLIP-163这个链接。https://cwiki.apache.org/confluen

flink的窗口时间属性TimeCharacteristic分为三种：ProcessingTime，IngestionTime，EventTime。1.事件时间（EventTime）：这是实际应用最常见的时间语义。事件时间是一个event实际发生的时间，它基于事件流中event被打上的时间戳。时间戳一般存储与event数据中。下图展示了一个event-time

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flink通过ProcessFunction来分流，可以将一份流进行拆分、复制等操作，比如下面的代码通过读取一个基本的文本流，将流分别做处理后进行输出：案例代码packagewordcount;importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple

flink从kafka消费数据，如果指定auto.offset.reset，这个参数不起作用需要在flink的kafkaconnector的API中指定时间戳，通过这种指定时间戳的方式来从指定的offset来消费。FlinkKafkaConsumer.setStartFromTimestamp(1624896000000L)这中间就会有如何将时间戳转换为offset的过程。

目录0x00摘要0x01问题问题1.Flink流处理应用中常见的需求/方案是什么问题2.Watermark应该翻译成水位线问题3.Watermark本质是什么问题4.Watermark如何解决问题0x02背景概念流处理乱序（out-of-order）0x03Flink中的窗口概念窗口窗口生命周期KeyedvsNon-Key

目录JobGraph源码解读JobGraph生成过程入口函数createJobGraph函数参考JobGraph源码解读上回说到，StreamGraph的源码其中是在客户端生成，并且是生成Node节点和Edge，主要是通过StreamAPI生成，表示拓扑结构，这次给大家讲讲JobGraph的生成(以Yarn集群模式)。首先，JobGraph是基于

有不少读者反馈，参考上篇文章《Hive终于等来了Flink》部署Flink并集成Hive时，出现一些bug以及兼容性等问题。虽已等来，却未可用。所以笔者增加了这一篇文章，作为姊妹篇。回顾在上篇文章中，笔者使用的CDH版本为5.16.2，其中Hive版本为1.1.0（CDH5.x系列Hive版本都不高于

文章目录1.视图3.成本估算4.什么是成本5.分类5.1网络成本；6.如何估算成本预算提供者1.视图3.成本估算​在基于成本的优化器中，成本估算非常重要，它直接影响着候选计划的生成。在Flink中成本估算依赖于每个不同的运算符所提供的自己的“预算”，本篇我们将

以Yarn模式部署的Flink任务时,要求Flink是有Hadoop支持的版本,并且集群中安装HDFS服务FlinkonYarnFlink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster两种模式:Flink-Yarn-

Flink实现单词计数并写入MySQL依赖：<dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.14.0</version>&

主要包括有界流和无界流importjava.util.Propertiesimportorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchemaimportorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._importorg.apache.fli

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的ApacheFlinkSQLJob的组成部分，以及ApacheFlinkSQL所提供的核心算子的语义，最后会应用TumbleWindow编写一个End-to-End的页面访问的统计示例。1.ApacheFlinkSQLJob的组成 我们做任何数据计算都离不开读取原始数据，计算逻

 一、tablesource1、TableSource源码traitTableSource[T]{//TableSource是一个接口总共有三个方法 defgetReturnType:TypeInformation[T]//获取返回的DataStream或者DataSet的类型 defgetTableSchema:TableSchema//获取table表结构。table里面有哪些字段，

IndexFlink面试题 1.Flink与Spark区别？ 2.Flink组件栈 3.Flink架构中的角色 4.Flink程序执行流程图 5.Flink几个双流join算子 6.Flink分区 7.Flink窗口函数种类 8.对于滚动窗口的超时数据，如何处理 9.Flink如何实现exactly-once 10.Flink内存管理

背景：    本菜鸟在造了一个extends了RichSinkFunction<ItemCountSum2>的mysqlsinkclass，想把Table中数据转换成指定对象的流，再sink入mysql当中，又遇到一个当时难整的bug。出现问题：    经排除，问题出现在这段代码块中 解决思路：    检查代码中是否有