Flink基石、FlinkTime、事件时间、Watermark水位线目录Flink基石、FlinkTime、事件时间、Watermark水位线Flink基石FlinkTime事件时间WatermarkFlink基石FlinkTime事件时间代码示例packagecom.shujia.flink.coreimportorg.apache.flink.streaming.api.TimeC

1、IDEA创建Maven项目添加如下依赖<properties><maven.compiler.source>18</maven.compiler.source><maven.compiler.target>18</maven.compiler.target><flink.version>1.13.0</flink.version><jav

报错背景安装Flink on yarn集群，Flink集群无法启动。版本：flink-1.14.4hadoop-3.2.3报错现象2022-04-1810:22:31,395ERRORorg.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint[]-CouldnotstartclusterentrypointStandaloneSessionClusterEntrypoint.

ApacheFlink是一个针对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。由于许多流应用程序旨在以最短的停机时间连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在应用程序运行期间进行监控和维护的工具。ApacheFlink非常注重流数据处理的可运维性。因此在这一小节中，我们将详细

目录一、下载安装IDEA二、搭建本地hadoop环境（window10）三、安装Maven四、新建项目和模块1）新建maven项目2）新建flink模块五、配置IDEA环境（scala）1）下载安装scala插件2）配置scala插件到模块或者全局环境3）创建scala项目4）DataStreamAPI配置1、Maven配置2、示例演示5）TableAPI&SQL配置1、

下图是RocksDB的工作流程，一共进行三个步骤，①将数据写入内存中的活跃表ActiveMenTable②将活跃表转化成只读表ReadOnlyMemTable③将只读表flush到本地磁盘上LocalDish   具体调优方法①增大整块缓存，减小刷写的频率。该块内存为flink的管理内存，默认为全部内存的0.4

最近总算是抽出一些时间来了解和学习什么是大数据，百度了一下得出的答案是：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。具体详情可见百度：https://ba

什么是算法工程?进可攻算法,退可守工程.以工程思想为基础,以项目理解为基础,涉及算法.技术栈:在线:微服务服务器+Redis+MySql离线:Hive+Kafka+Flink+MySql+Redis模型:Python+deep&wide学习资料:Flink:StreamingSystems,基于ApacheFlink的流

结构体介绍_LDR_DATA_TABLE_ENTRY包含三个双向链表的结构体1typedefstruct_PEB_LDR_DATA2{3ULONGLength;4BOOLEANInitialized;5PVOIDSsHandle;6LIST_ENTRYInLoadOrderModuleList;//模块加载顺序7LIST_ENTRY

ApacheFlink是一个在无界和有界数据流上进行有状态计算的框架。Flink提供了不同抽象级别的多个API，并为常见用例提供了专用库。在这里，我们介绍Flink易于使用且富有表现力的API和库。流媒体应用的构建块流处理框架可以构建和执行的应用程序类型取决于该框架对流、状态和时间的控

概念在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一Flink优势：支持高吞吐、低延迟、高性能支持事件时间Event_time概念支持有状态计算有状态计算是指:在程序计算过程中，在Flink程序内部存储计算产生的中间结果，并提供给后续Function或算子计算结果使用。（如下

1.Transform1.1.基本转换算子map/flatMap/filtermap把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流flatmapflat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素相同的数组流。只不过，里面的元素也

支付宽表支付宽表的目的，最主要的原因是支付表没有到订单明细，支付金额没有细分到商品上，没有办法统计商品级的支付状况。所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上。解决方案有两个一个是把订单明细表（或者宽表）输出到Hbase上，在支付宽表计算时查询hbase，这相当

QuestionRocksDB'sLOGfilecomesinhandywhentroubleshootingFlinkwithRocksDB.HowcanIconfigureRocksDBlogging? AnswerNote: ThissectionappliestoFlink1.10-1.14Bydefault,Flinkusestheloglevel HEADER_LEVEL forRocksDB.This esse

一、开启监控RocksDB是基于LSMTree实现的，写数据都是先缓存到内存中，所以RocksDB的写请求效率比较高。RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据，每次获取数据时，先从内存中blockcache中查找，如果内存中没有再去磁盘中查询。使用RocksDB时，状态大小仅受可用磁盘空间量的限制，性能瓶颈

Flink简介Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且Flink提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSetAPI、DataStreamAPI、TableAPI等Flink跟SparkStreaming的区别

应用程序构建块有状态函数为构建事件驱动的应用程序提供了一个框架。这里，我们将解释有状态函数体系结构的重要方面。事件入口有状态函数应用程序直接位于事件驱动的空间中，因此自然要从将事件引入系统开始。 在有状态函数中，将记录接收到系统中的组件称为事件入口。这可以是

[BigDataHadoop：EbProject&电商实时数仓项目.V10]           [Deployment.EbProject电商实时数仓项目][|EbProject：可视化&Flink配置.V5|]一、修改flink配置，开放flink被监控端口###---把prometheus的jar包复制到flink的lib目录下~~~#把prometheus的j

1.初识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Stratosph

基础概念支持两种时间概念：ProcessingTime时间递增EventTime支持一定程度的乱序上一个checkpoint或者savepoint进行重放，是不是希望结果完全相同。如果希望结果完全相同，就只能用EventTime；如果接受结果不同，则可以用ProcessingTime。watermark一个watermark代表

数据导入总览概述数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中，方便查询使用。StarRocks提供了多种导入方式，用户可以根据数据量大小、导入频率等要求选择最适合自己业务需求的导入方式。离线数据导入，如果数据源是Hive/HDFS，推荐采用BrokerLoad导入

2022年5月8日，Taier1.1 版本正式发布！ 本次版本更新对 Flink的支持升级到 Flink1.12，支持多种流类型任务，新版本的使用文档已在社区中推送，大家可以随时下载查阅。 github地址：https://github.com/DTStack/Taiergitee地址：https://gitee.com/dtstack_dev_0aier

ApacheFlink系列-①什么是ApacheFlink？ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态计算。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。在这里，我们解释Flink’s架构重要的各个方面。处理无界和有界数据任何类型的

1、Flink简介ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。ApacheFlink是Apache的顶级项目。ApacheFlink特点：现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持毫秒级

1.程序与数据流（DataFlow）所有的Flink程序都是由三部分组成:SourceTransformation和Sink（输入、转换、输出）Source负责读取数据源，Transformation利用各种算子进行处理加工，Sink负责输出在运行时，Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（Dataflows），它包含了这三部分每一个dat

小T导读：想用Flink对接TDengine？保姆级教程来了。 0、前言TDengine是由涛思数据开发并开源的一款高性能、分布式、支持SQL的时序数据库（Time-SeriesDatabase）。除了核心的时序数据库功能外，TDengine还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能。但是很

问题现象当Key数量较少时，Flink流执行KeyBy()，并且设置的并行度setParallelism()不唯一时，会出现分到不同task上的key数量不均匀的情况，即：某些subtask没有分到数据，但是某些subtask分到了较多的key对应的数据Key数量较大时，不容易出现这类不均匀的情况。原因分析在多并行度配置

Exceptioninthread"main"org.apache.flink.util.FlinkException:Failedtoexecutejob'FlinkStreamingJob'. atorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment.executeAsync(StreamExecutionEnvironment.java:1951) a

安装准备：hadoop3.2.2,flink1.15.0在成功安装hadoop3.2.2的基础上，采用YARN模式安装Flink1.15。1.在/etc/profile文件中追加配置：exportHADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop2.修改hadoop相关配置：在conf文件夹中hadoop-env.sh文件中，添加配置：exportHADOOP_CONF_DIR

flink流的合并操作unionunion只能合并类型相同的数据，合并的结果仍然是DataStream，结果操作与未合并之前一致。publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//流的合并操作union只能合并类型相同的流StreamExecutionEnvironmentenv