​简介：Flink和ClickHouse分别是实时流式计算和OLAP领域的翘楚，很多互联网、广告、游戏等客户都将两者联合使用于构建用户画像、实时BI报表、应用监控指标查询、监控等业务，形成了实时数仓解决方案​作者|扬流、枢木、辰繁来源|阿里技术公众号一背景Flink和Clic

通常我们在Flink中说批流一体指的是这四个方向，其中Runtime便是Flink运行时的实现。数据交换模型Flink对于流作业和批作业有一个统一的执行模型。  Flink中每个Task的输出会以IntermediateResult做封装，内部并没有对流和批两种作业做一个明确的划分，只是通过不同类

文章目录Flink集群搭建和使用local本地测试flink集群搭建1、standallonecluster提交任务--将代码打包2.flinkonyarn只需要部署一个节点flink启动方式1、yarn-session2、直接提交任务到yarnFlink集群搭建和使用local本地测试idea运行idea上运行flin

文章目录1.Flink入门案例wordcount2.基于本地构建DataStream,基于文件构建DataStream，基于socket构建DataStream，自定义source3.使用自定义source去读取MySQL数据库数据4.map5.flatMap6.filter7.KeyBy8.Reduce9.Agg10.Window1.Flink入门案例wordcount先导入pom依赖

1、目标        根据访问的路径不同，访问不同的程序。程序的启动端口为 8099访问flink,8089访问tomcat2、启动flink和tomcat   3、配置nginxcd /usr/localginx/conf/   4、验证

一.架构设计架构设计图各层及相关术语说明物理层解决flink的部署模式的问题支持多种部署模式:本地,集群,云及k8s用户可以根据不同的场景选择不同的部署模式核心层是flink的核心实现层,负责为上层的接口提供服务Runtimeflink的核心计算Optimizer

自定义trigger 继承 抽象类 Trigger<T,TimeWindow>  主要实现 Trigger类的四个方法（onElement、onEventTime、onProcessingTime、clear），在重写方法中返回触发的结果TriggerResult.FIRE_AND_PURGE还是TriggerResult.CONTINUE  

Flink的状态与容错是这个框架很核心的知识点。其中一致检查点也就是Checkpoints也是Flink故障恢复机制的核心，这篇文章将详细介绍Flink的状态管理和Checkpoints的概念以及在生产环境中的参数设置。什么是State状态？在使用Flink进行窗口聚合统计，排序等操作的时候，数据流的处理离不

问题详细：linux系统，Standalone模式下，配置flink，启动集群后，查看jps如下：命令行启动信息完整无错误，但是登录http://localhost:8081，无法访问web页面，无法对flink集群和任务进行监控管理，访问报错如下图尝试过网上的关闭防火墙方法，但是启动之前早已设置为关闭，没有解决，最后意

1.序篇看了那么多的技术文，你能明白作者想让你在读完文章后学到什么吗？大数据羊说__的文章会让你明白1.博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助，让小伙伴萌能直观明白博主的心思2.博主会以实际的应用场景和案例入手，不只是知识点的简单堆砌3.博主会把重要的知识

场景描述172.19.9.202主节点JobManager主/从172.19.9.201从节点TaskManager主/从172.19.9.203从节点TaskManager主/从一、SSH主节点从节点设置要统一ssh-keygen-trsa-P""不设置密码catoot/.ssh/id_rsa.pub>>oot/.ssh/authorized_keyschmod60

在前面，我们介绍了Flink的窗口概述以及WindowAssigner窗口指派器，接下来，我们继续介绍Flink窗口函数、Trigger触发器、Evictor清除器等的相关机制。五、WindowFunctions窗口函数引用转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102325190（强烈推荐）定义好窗口分配器之后，无限流上的数据已经

一、作业管理器（JobManager）1、控制一个应用程序执行的主进程，每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制。2、JobManager会先接收到应用程序，应用程序包括：作业图(JobGraph)、逻辑数据流图和打包的所有类库和其他资源的Jar包。3、JobManager会把JobGraph转换成一个物理层

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作者：腾讯云流计算Oceanus团队​流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目

本文从上述现状及实时数据需求出发，结合工业界案例、笔者的实时数据开发经验，梳理总结了实时数据体系建设的总体方案。作者：刘大龙@唯品会；来源：Flink中文社区随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要，商场如战场，在每天产生的海量数据中，如

1.watermarkFlink对于乱序数据怎么办呢？方案就是watermark。watermark，直译为水位线，就是元素可以迟到多久才去关闭窗口。例如一个窗口是[0-5),，watermark允许最多延迟3s（指的是watermark参数是3s），那么一个6s的事件，它的watermark就应该是3，一个7s的watermark是4，这两个都落在窗口中在

大家好，我是大圣最近大圣在工作中遇到这样一个数据开发的需求，就是监控用户在某个产品的哪几个界面发生的用户行为，其实简单来说就是计算用户在我们这个产品的某些界面的PV/UV，以及用户前一个操作界面和后面一个操作界面之间的行为数据。我的思路是和前端埋点人员约定好这几个

Flink数据处理架构批处理事务性处理多应用共享一个数据库，数据库支持事务，一般都是单体更改数据库表模式和数据库扩缩容时费劲分析型处理通过ETL把数据导到数据仓库使用定期批处理任务生成报告或者即席查询分析数据流处理有状态，支持存储中间结果支持事件型应用，事件

Flink为何而出现人们想要高吞吐，低延迟处理数据，以前的storm只能低延迟，做不到高吞吐，sparkStreaming可以高吞吐，但是更多的场景是要根据事件数据切割，或者说要实现比较复杂。主要参考尚硅谷和官网

 本人从实时产品平台角度，阐述作为产品经理对实时计算平台需要关注到的内容。什么是数据中台·实时计算平台？实时计算（实时开发）是为构建一套一站式、高性能实时大数据处理平台，广泛适用于流式数据处理场景。实时计算产品彻底规避繁重的底层流式处理逻辑开发工作，助力企业向实时化

  pom文件增加 <plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId><version>3.0.0</version><confi

数据来源：https://blog.csdn.net/zhaocuit/article/details/106588758 flink架构JobManagers（master）：作业管理器，负责任务安排、协调检查点、协调故障恢复等TaskManagers（worker）：任务管理器，接收master的任务调度，并在本地执行相关任务在worker节点上，会启动一个TaskManagersRunner的

1：watermark是流里的一个特殊的元素，这个不是我说的，看源码的注释：publicfinalclassWatermarkextendsStreamElement{然后我们看看StreamElement的注释里：Anelementinadatastream.CanbearecordoraWatermark.2：watermark是要配合我们的窗口来使用的，且我们要

      createtabletb_orders(order_timeTIMESTAMP(3),product_idSTRING,priceFLOAT,WATERMARKFORorder_timeASorder_time-INTERVAL'0'MINUTE)with('connector'='kafka','scan.startup.mode'=&#039

记录：Flink检查点和状态后端在实际生产中用得特别多，通过学习记录，如果有不对的地方大家多多指教1Flinkcheckpoint实战篇1.1Flink配置jobmanager.rpc.address:dw501jobmanager.rpc.port:6123jobmanager.memory.process.size:1600mtaskmanager.memory.process.siz

​作者：腾讯云流计算Oceanus团队 流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为

系统架构Flink整体架构Flink整体架构中，最为重要的是JobManager和TaskManager。JobManager负责管理提交执行的作业，负责管理调度，因此在不开启高可用的情况下，一般只会有一个。TaskManager则是负责执行任务处理数据，所以可以存在多个。JobManager和TaskManager的启动方式：作为

GlobalPartitioner数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理RebalancePartitioner数据会被循环发送到下游的每一个实例中进行处理。RescalePartitioner这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。BroadcastPartitioner广

​作者：腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目