一、FlinkSQL层级为Flink最高层的API，易于使用，所以应用更加广泛，eg.ETL、统计分析、实时报表、实时风控等。FlinkSQL所处的层级:   二、Flink聚合：1、WindowAggregate内置了三种常用的窗口：TUMBLE(time,INTERVAL'5' SECOND);   //类似于flink中间层DataSt

项目模板Flink应用项目可以使用Maven或SBT来构建项目，Flink针对这些构建工具提供了相应项目模板。Maven模板命令如下，我们只需要根据提示输入应用项目的groupId、artifactId、version和package路径即可。mvnarchetype:generate-DarchetypeGroupId=org.apache.flink-Darchetyp

task的parallelism可以在Flink的不同级别上指定。四种级别是：算子级别、执行环境（ExecutionEnvironment）级别、客户端（命令行）级别、配置文件（flink-conf.yaml）级别*每个operator、datasource或者datasink都可以通过调用setParallelism()方法来指定*运行环境的默认并发数可以通过调用

流处理中时间本质上就是一个普通的递增字段（long型，自1970年算起的微秒数），不一定真的表示时间。watermark只是应对乱序的办法之一，大多是启发式的，在延迟和完整性之间抉择。（如果没有延迟，就不够完整；如果有延迟，极端情况就是批处理，当然完整性足够高） org.apache.flink.streaming.api.wa

前言一年一度的双11又要到了，阿里的双11销量大屏可以说是一道特殊的风景线。实时大屏（real-timedashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比SparkStreaming要更适合

importorg.apache.flink.api.common.functions.FilterFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentobjectTransformTest{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmen

这份资料我已经看了一些，感觉挺不错的，在这里分享一下，有需要的可以购买学习。

Flink（一）Flink的入门简介 https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9400622.html 一. Flink的引入    这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河

一：WaterMark本质：时间戳作用：用于处理乱序事件适用场景：基于事件时间做窗口运算产生频率：默认是来一条数据下发一次watermark，但是可以调整setAutoWatermarkInterval参数设置下发watermark的时间间隔，性能会有一定的提升。多并发的情况下，取wateramark最小的一个，例如：p1->12，p2->14，p3

一.事件驱动提到事件驱动应用，首先讲什么是事件驱动的应用程序？事件驱动的应用程序是有状态的应用程序，它从一个或多个事件中提取事件，并通过触发计算，状态更新或外部操作来对传入的事件做出反应。事件驱动的应用程序是传统应用程序设计的发展，具有分离的计算和数据存储层。在

ApacheFlinkApacheFlink是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。DataSetAPI首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地

javax.xml.parsers.FactoryConfigurationError:Providerforclassjavax.xml.parsers.DocumentBuilderFactorycannotbecreated  解决方案如下:原因就是xml-apis包与dom4j冲突了 由于我是做Hbase操作所以把hadoop的jar都注释了  还有一个解决方法是全部排除xml-

无论您是在生产环境中运行ApacheFlink or还是在过去将Flink评估为计算框架，您都可能会问自己一个问题：如何在Flink保存点中访问，写入或更新状态？不再询问！ApacheFlink1.9.0引入了StateProcessorAPI，它是DataSetAPI的强大扩展，它允许读取，写入和修改Flink的保存点和检查点中的状态。

文章目录whatParallelismSlot?Slot和Parallelism的关系1.Slot是指TaskManager最大能并发执行的能力2.parallelism是指TaskManager实际使用的并发能力总结whatParallelismSlot?parallelism是并行的意思slot槽位的意思先来看一张Flink官网中一张经典图

1、通常意义上，函数里所有需要任务去维护并用来计算结果的数据都属于任务的状态。比如+1的算子，中间结果就是状态。2、状态有两种，算子状态：作用域是某个算子任务，所有在同一个并行任务之内的记录都能访问到相同的状态。算子状态不能通过其他任务访问。健值分区状态：3、有状态的流

Flink文章目录Flink一、Flink简介1.1Flink的特点1.2Flink与SparkStreaming对比二、快速上手2.1搭建maven工程2.2批处理wordcount三、Flink部署3.1Yarn部署3.2Kubernetes部署四、Flink运行时架构4.1Flink运行时组件4.2任务提交流程4.3任务调度原理2.

1.运行./yarn-session.sh命令报错[hadoop@hadoop002bin]$./yarn-session.sh--helpError:AJNIerrorhasoccurred,pleasecheckyourinstallationandtryagainExceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/yarn/exception

编译flink1.9.0报flink-fs-hadoop-shaded找不到1.Flink源码下载[email protected]:apache/flink.git然后你可以切换到项目的不同分支，执行下面命令将代码切换到release-1.9分支：gitcheckoutrelease-1.92.Flink源码编译mvncleaninstall-Dmaven.test.s

本篇我们将使用Java语言来实现Flink的单词统计。代码开发环境准备导入Flink1.9pom依赖<dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.9.0&lt

java版本packagesource;importorg.apache.flink.api.java.DataSet;importorg.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.api.java.operators.DataSource;importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importjava.util.Arr

1、同时支持事件时间和处理时间语义。事件时间语义能够针对无序事件提供精确、一致的结果；处理时间语义能够用在具有极低延迟需求的应用中。2、提供精确一次（exactlyonce）的状态一致性保障。3、层次化的API在表达能力和易用性方面各有权衡。表达能力由强到弱（易用性由弱到强）依次是：P

转发https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84455619：1TheTime针对stream数据中的时间，可以分为以下三种：EventTime：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestiontime：事件进入Flink的时间ProcessingTime：事件被处理时当前系统的时间Flink中，默认Ti

File→ProjectSettings→Artifacts+选择jar→empty起名点击+之后选择ModuleOutput因为这里linux虚拟机上安装的flink有jar包我们这里就不打包flink本身的jar包了点击ok点击build→BuildArtifactsrebuild完成点赞收藏分享

许多大厂使用flin+storm.spart/storm是批处理大数据，flink是流处理大数据。也就是说支持增量的更新，不用牵一发而动全身，实施更改。安装和部署。可以用kubernates管理cluster，把程序部署到集群中。也可以部署到本地虚拟机。nc-l-p9000,然后输入命令行数据。然后datastream.m

 1.flink运行时的组件 ​   Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager）， 以及分发器（Dispatcher）。因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组

一、产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStreamAPI提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册

编译步骤参照官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/flinkDev/building.html0.按照官网：Inadditionyouneed Maven3 anda JDK (JavaDevelopmentKit).Flinkrequires atleastJava8 tobuild.配置好前置条件。1.github获取flink最

一种错误的实现方式：这个下面就是一种错误的实现方式，首先定义数据源，其中有五个单词，然后进行数据处理，map里面实现了RichMapFunction接口，重写map方法，先定义一个计数器counter为0，每读一个单词，counter加一，就把这个单词变为counter进行输出，这里设置的并行度为1，输出结果是1,2,3,4,5

文章目录0、flink是什么1、Flink特性2、flink部署运行模式3、获取source的方式4、常见Transformation操作5、常见sink操作6、dataSet当中的广播变量7、累加器8、Flink的Table以及SQL9、Flink架构概述10、并行度、Slot、Task11、数据传输的方式12、OperatorChain的条件13、

源码编译安装flink前置条件：JDK8Maven3（jdk和maven请自行搜索，谢谢！）通过下载Flink源码进行编译，不是使用直接下载二进制包FlinkGitHub地址在releases中找到自己需要的版本。我用的是1.9.0版本：1.9.0tar-zxvfflink-release-1.9.0.tar.gz[-C可以指定需要放置的目