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Flink中NetworkBuffer相关知识。问题如果你是带着以下问题来到这里的，那么我相信这篇文章可以给你答案。NetworkBuffer、或者NetworkSegment的作用是什么？在很多地方看到这个名词但是不知道是做什么用的NetworkBuffer占用的内存是哪一块？应该如何去调整这一块内存？为

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Flink在实时处理滑动窗口数据时,由于窗口时间长,滑动较为频繁,导致算子计算压力过大,下游算子计算速度抵不上上游数据产生速度,会出现背压现象.需求:统计6小时用户设备共同用户数,每10min统计一次公共类@Data@AllArgsConstructor//flatMap转换对象privatestat

作者：李劲松（之信）如今的大数据批计算，随着Hive数仓的成熟，普遍的模式是Hivemetastore+计算引擎。常见的计算引擎有HiveonMapReduce、HiveonTez、HiveonSpark、SparkintegrateHive、PrestointegrateHive，还有随着Flink1.10发布后生产可用的FlinkBatchSQL。Flink

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Flink的状态管理机制详解本文将重点跟大家讲解Flink的状态管理机制，包括状态要解决的问题、Flink几种不同类型的状态、KeyedState和OperatorListState的使用方法等。相关代码参见的github：https://github.com/luweizheng/flink-tutorials。图片文字均为原创，转载请联系本专栏。

Flink在运行过程中,难免会因为一些异常导致服务终止,因为Flink的优势在于处理实时数据,所以重启的话,可能会导致部分数据指标不正确,会丢失部分数据,比如统计最近一小时数据,运行半小时终止,再次重启,也只能重新开启统计.但Flink可以通过state来解决这个问题,将状

Flink-Storm是Flink官方提供的用于Flink兼容Storm程序beta工具，并且在Release1.8之后去掉相关代码。本文主要讲述58实时计算平台如何优化Flink-Storm以及基于Flink-Storm实现真实场景下大规模Storm任务平滑迁移Flink。背景58实时计算平台旨在为集团业务部

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统计最近1个小时内的热门商品，并且每隔5分钟更新一次。 在1.10版本中dataStream.keyBy("itemId").timeWindow(Time.hours(1),Time.minutes(5))在flink的1.12之后版本中 dataStream.keyBy(_.itemId).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(5)))

启动入口CliFrontend.main->cli.parseParameters->ACTION_RUNrun(params);->executeProgram->invokeInteractiveModeForExecution->callMainMethod(){mainMethod=entryClass.getMethod("main",String[].class);mainMethod.inv

实时大数据Flink知识结构图 · Flink基本概念o 概念官方定义：ApacheFlinkisaframeworkanddistributedprocessingengineforstatefulcomputationsoverunboundedandboundeddatastreams.Flinkhasbeendesignedtoruninallcommonclusterenvironment

基于flink1.14的源码做解析公司内有很多业务方都在使用我们Flinksql平台做TopN的计算，今天同事突然问到我，Flinksql是怎么实现topN的？蒙圈了，这块源码没看过啊，业务要问起来怎么办，赶快打开源码补一下拿到这个问题先冷静分析一下范围首先肯定属于Flinksql模块，源码里面肯定是在

摘要：本文整理自BIGOStaffEngineer陈航在FlinkForwardAsia2020分享的议题《借助Flink与Pulsar，BIGO打造实时消息处理系统》。主要内容包括：关于BIGOBIGO为什么会选择ApachePulsarApachePulsar在BIGO中的角色BIGO借助ApachePulsar和Flink构造实时消

tabEnv.connect(newElasticsearch().version("6").host("localhost",9092,"http").index("sensor").documentType("test")).inUpsertMode().withFormat(newJson())

1、资源配置调优Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定。标准的

一，代码开发1.写入doris的案例代码publicclassDorisSqlTest2{privatestaticfinalStringDORIS_SQL="CREATETABLEdoris_test(\n"+"order_numberSTRING,\n"+"order_keySTRING,\n"+&quo

1、一个是订单流，一个是对账流定时器螫不区分key的，是项目视角的packageflinkProjectimportjava.text.SimpleDateFormatimportflinkSourse.SensorReadingimportorg.apache.flink.api.common.state.{ValueState,ValueStateDescriptor}importorg.apache.flink.configu

标题:flink-sql-client提交sql脚本文件日期:2021-10-2222:11:34标签:[flink,sql-client]分类:flink我们知道，sql-client.sh可以提供给我们一个sql交互界面，让我们没执行一个sql，就可以看到执行结果，也可以交互式查询表的结果。其实，我们也可以通过sql-client提交sql脚

Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎，支持Flink,hive, kylin,druid等大型项目的sql解析同时想要深入研究Flinksql源码的话calcite也是必备技能之一，非常值得学习我们内部也通过它在做自研的sql引擎，通过一套sql支持关联查询任意多个异构数据源（eg:mysql表join上hbas

记录Flink的第一天为了方便本地调试Flink程序，本地搭建一个flink是必不可少的步骤版本选择java1.8+flink1.12.5https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.12.5/flink-1.12.5-bin-scala_2.12.tgz下载好直接解压就行运行切换到目录执行start-cluster.bat

为什么要管理状态有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能：数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根

1.Flink设置watermak这里说下这个时间时间的取值，本来我kafka的数据是clickhouse查询时间特意处理成时间戳。然后使用TO_TIMESTAMP（date_time）来设置watermark。阿里云官网blink是支持的，但是这个实际中却不支持。真的有点狗了。。。。解决办法如下写法。publicsta

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