Flink版本：1.15.0问题在社区看到以下问题：请教个问题哈，sink到kafka，采用默认的分区器，是不是每个并行度都会与kafka的partition维护一个连接比如10个并行度，3个partition，那么维护的连接数总共为10*3个

？是的还是一个taskManager建立一个生产者一个生产者对应多个

环境说明这段时间在梳理flink,今天刚好测试之前的一个应用：在webui上提交任务报错了： 如图：这里指定了运行的主程序类名和并行度，然后点击submit时，出错了 单纯从页面报错信息无法准确定位错误原因，此时可以通过日志文件查看错误原因‘[hui@hadoop103~]$cd/opt/module/

以一个简单的入门例子，统计每个单词出现的次数开始。1.pom配置<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:sch

对于数据处理系统的架构，最简单的方式就是单节点。当数据量增大，计算逻辑更加复杂多变时，可以考虑增加CPU、加大内存，也就是让一台机器变得性能更加强大从而提高计算性能——这是所谓的对称多处理架构（SMP），但是SMP存在问题很明显：所有CPU完全平等，所有内存、总线资源共享，这就势必造成

​ flink1.13于5月4日发布，版本迭代之快，更是体现了其势不可挡的发展速度。社区活跃度逐步攀升，当然少不了与云原生等技术的集成。本文主要讲解flink的原生k8sapplication模式部署步骤，原生k8本质上是flink内部集成了k8s，能够做到Taskmanager的弹性伸缩。​编辑而之所以采用appli

FlinkOutputTag为什么需要加"{}"结论先给出结论，OutputTag可以加也可以不加//case1不加{}，运行时会报错OutputTag<String>stringOutputTg=newOutputTag<String>("a");//case2加{}就是一个继承了OutputTag的匿名类OutputTag<String>stringOu

Flink产生缘由随着大数据时代的发展，海量数据和多种业务的实时处理需求激增，比如：实时监控报警系统；实时风控系统；实时推荐系统等等。传统的批处理方式和早期的流式处理框架因其自身的局限性，难以在延迟性、吞吐量、容错能力，以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求。在这种

Flink/opt/flink-1.13.1/bin/start-cluster.sh  

目前能下载到flink1.13的parcel包的资源确实少，有些也需要收费的，我这里采用自己编译的方法。1、准备环境jdk1.8maven3.8.1parcel制作工具 2、制作parcel下载制作工具 gitclonehttps://github.com/pkeropen/flink-parcel.git    修改配置文件 cd./fli

4.富函数（RichFunctions）4.1函数类（FunctionClasses）Flink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)。例如MapFunction,FilterFunction,ProcessFunction等等。下面例子实现了FilterFunction接口：classFilterFilterextendsFilterFunction[String]{

what：flink的整体架构，如下：  Flink运行时涉及到的进程主要有以下两个：jobManager和taskManager。 jobManager：指责：主要负责task协调，和checkPoint的错误恢复等。具体方式：当客户端将打包好的任务提交到JobManager之后，JobManager就会根据注册的Ta

 doris官文:https://doris.apache.org/ecosystem/flink-doris-connector.html#how-to-use 依赖<!--flink-doris-connector--><dependency><groupId>org.apache.doris</groupId><!--<artifactId>f

ApacheFlink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。Flink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。架构处理无界和有界数据任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站或移动应用程序上的用

Filnk简介1.flink和spark的区别2.流处理和批处理3.无界流和有界流4.流处理和批处理流处理批处理5.离线计算和实时计算的区别6.实时计算面临的挑战1.数据处理唯一性（如何保证数据只处理一次？至少一次？最多一次？）2.数据处理的及时性（采集的实时数据量太大的

 问题：Causedby:java.lang.RuntimeException:RecordhasLong.MIN_VALUEtimestamp(=notimestampmarker).Isthetimecharacteristicsetto'ProcessingTime',ordidyouforgettocall'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'? E

  hbase1packagesink;23importorg.apache.flink.configuration.Configuration;4importorg.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;5importorg.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;6importorg.apa

 基于Flink进行流计算时，如要需要得到每个窗口的开始、结束、最大时间戳，可以通过TimeWindow对象的如下方法获得：/***Getsthestartingtimestampofthewindow.Thisisthefirsttimestampthatbelongstothis*window.**@returnThestartingtimestampofthiswi

  packagetest;importbean.Stu;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;importorg.apache.flink.core.fs.Path;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.streaming.api.envir

FLINKonYARN将flink的任务提交到yarn上运行1、可以先关闭flink的独立集群stop-cluster.sh2、配置HADOOP_CLASSPATHvim/etc/profile#增加exportHADOOP_CLASSPATH=`hadoopclasspath`source/etc/profile3、启动hadoopstart-all.sh提交任务到yarn上运行1

大家好，我是小寒~在Flink中提交作业到Flink集群后，Flink集群是如何为作业分配资源，以及如何管理集群资源的呢？今天我们就来聊一聊Flink资源管理相关的内容。2022大数据学习路线图原文链接资源管理资源抽象Flink涉及的资源分为两级：集群资源和Flink自身资源。集群

Flink-java(api)1.Mappackagecom.wt.flink.tfimportorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectDemo1Map{defmain(args:Array[String]):Unit={//创建flink环境valenv:StreamExecution

FlinkAPIs1.flinkapis2.Flink版的WordCountpackagecom.wt.flink.coreimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectDemo1WordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={/***1.创建flink的环境**/valenv:StreamExecu

Flink中可以使用一套API完成对有界数据集以及无界数据的统一处理，而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理。比如：每五分钟统计一次系统活跃用户、每十秒更新热搜榜单等等这些需求在Flink中都由Window提供支持，Window本质上就是借助状态后端缓存着

Flink题目从MySql中读取数据，通过Flink处理之后在存储到MySql中packagecom.wt.flink.homeworkimportorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportorg.apache.flink.configuration.Configurationimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.

 ElasticSearchpackagetest;importbean.Stu;importorg.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

与增量聚合函数不同，全窗口函数需要先收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。很明显，这就是典型的批处理思路了——先攒数据，等一批都到齐了再正式启动处理流程。这样做毫无疑问是低效的：因为窗口全部的计算任务都积压在了要输出结果的那一瞬

一般来说，Flink内置的水位线生成器就可以满足应用需求了。不过有时由于业务逻辑可能非常复杂，这时对水位线生成的逻辑也有更高的要求，开发人员就必须自定义实现水位线策略WatermarkStrategy了。在WatermarkStrategy中，时间戳分配器TimestampAssigner都是大同小异的，指定字段提取时间戳

大家好，我是小寒~原文链接:Flink的状态管理2022大数据学习路线图在上一篇文章，我们分享了FLink中时间和窗口的相关技术细节，今天我们来分享一下FLink中的状态管理相关的内容。状态管理状态在FLink中叫作State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。对于流计算而言，事

1.Window概念streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”

Flink-任务需要申请的资源和并行度有关，和task的数量没有关系1.非Flink的需要5个task,如下：但是在Flink中采用共享模式在代码中设置并行度为2packagecom.wt.flink.coreimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectDemo3Parallelism{defmain(args:Array[S