1、WindowJoinstream.join(otherStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(<WindowAssigner>).apply(<JoinFunction>) 1.1TumblingWindowJoin数据无重叠importorg.apache.flink.streaming.api.window

1.背景编译命令lcc@lccflink$mvncleaninstall-Dmaven.test.skip=true-Dhadoop.version=2.7.6-Dmaven.javadoc.skip=true-Dcheckstyle.skip=true报错[INFO]------------------------------------------------------------------------[INFO]BUILDFAILURE

一、DataStreamWordcount基于scala实现maven依赖如下：<dependencies><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>2.11.8</version></de

本文摘自书籍《Flink基础教程》一、一致性的三种级别当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，即在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中，一致性分为3个级别。at-most-once：

一.代码实现packagecn.socketimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._//数据类型异常，动态数据引入//importorg.apache.flink.api.scala._//数据类型异常，静态数据引入/***CreatedbyAdministratoron2020/3/22.*/objectSocketWindowWordCount{

一、flink编程方法获取执行环境（executionenvironment）加载/创建初始数据集对数据集进行各种转换操作（生成新的数据集）指定将计算的结果放到何处去触发APP执行flink的计算方式和spark一样都是惰性的FlinkAPP都是延迟执行的 只有当execute()被显示调用时才会真正执行 本地执行还是

宏观介绍大数据几个基本概念大数据存储系统大数据批处理系统大数据流处理系统简要分析批处理和流处理简单谈谈四大框架（刚入大数据的大门，让每一篇文章陪伴我的成长，希望看了文章的同学能够共同进步，相互交流，也希望发现错误能够指正，也希望能和大家一同交流讨论QQ：1793655668）大

flatMap(...RichFlatMapFunction)valkeyedSensorData=sensorData.keyBy(_.id)valalerts=keyedSensorData.flatMap(newTemperatureAlert(1.7))alerts.print()...classTemperatureAlert(valthreshold:Double)extendsRichFlatMapFunction[SensorReadin

1.什么是Flink?官网的定义如下:ApacheFlinkisaframeworkanddistributedprocessingengineforstatefulcomputationsover unboundedandbounded datastreams.Flinkhasbeendesignedtorunin allcommonclusterenvironments,performcomputationsat in-

一切新知识的学习，都离不开官网得相关阅读，那么StreamingFileSink的官网介绍呢？https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/dev/connectors/streamfile_sink.htmlflink在被阿里收购之后，官网也有了相当多的中文文档，英文不好的同学可以直接看中文版的，不过还是

  Exceptioninthread"main"org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException:Jobexecutionfailed. atorg.apache.flink.runtime.jobmaster.JobResult.toJobExecutionResult(JobResult.java:146) atorg.apache.flink.runtime.minicluster.MiniC

我们再探索累加器监控如何获取，跟着截图一探到底吧：1.2.然后我们找到node.js渲染模块index.js文件找到这里就知道flinkweb前端做数据处理写的好复杂样子，是那些开发者故意写这么复杂让我们看不懂吗？3.根据类似ajax请求知道请求了job的控制器获取信息的。来我们看下后端模

1.编译lcc@lccflink$mvncleaninstall-Dmaven.test.skip=true-Dhadoop.version=2.8.3-Dmaven.javadoc.skip=true-Dcheckstyle.skip=true报错[INFO]------------------------------------------------------------------------[INFO]BUILDFAILURE[INFO]

importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.fli

1、理解State（状态）1.1、State对象的状态Flink中的状态：一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的状态（例如某属性的值）注意：State和Checkpointing不要搞混 checkpoint则表示了一个FlinkJob，在一个特定时刻的一份全状态快照，即包含一个job下所有task/operator某时刻的状态 状

前言突然的一个想法，我想把flink官网全部看一遍翻译出来，并且带上自己的理解。自己不是什么大神，只是想这样做一遍，如果对别人有帮助更好，没有的话只能是自己练习一下英语和对flink的理解吧！工作是一步一步进行的，所以此博客会不断更新直到读完，希望能够坚持读完！ 正文Getting

实时计算最好的时代在过去的十年里，面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的Storm，再到Spark的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。直到2019年1月底，阿里巴巴内部版本Flink正式开源！一石激起千层浪，Flink开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以

AnIntrotoStatefulStreamProcessingAtahighlevel,wecanconsiderstateinstreamprocessingasmemoryinoperatorsthatremembersinformationaboutpastinputandcanbeusedtoinfluencetheprocessingoffutureinput.Incontrast,operatorsin st

ThisepisodeofourFlinkFridayTipexploresstatefulstreamprocessingandmorepreciselythedifferentstatebackendsavailableinApacheFlink.Inthefollowingsections,wepresentthe3statebackendsof ApacheFlink,theirlimitationsandwhentou

1遇到的错误运行时会报类找不到:将pom.xml中的<scope>provided</scope>注释掉即可,还有一种办法,见官方说明https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/zh/getting-started/project-setup/dependencies.html       构建时报错: Failedtoe

Flink是新的stream计算引擎，用java实现。既可以处理streamdata也可以处理batchdata，可以同时兼顾Spark以及Sparkstreaming的功能，与Spark不同的是，Flink本质上只有stream的概念，batch被认为是specialstream。Flink在运行中主要有三个组件组成，JobClient，JobManager和TaskManager。

官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/#state-fault-tolerance所谓的状态，其实指的是Flink程序的中间计算结果。Flink支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制和状态管理器。flink状态的应用，比如：Whena

StandaloneCluster就是独立的Flink集群，相对应的有基于YARN的Flink集群要求Java1.8和JAVA_HOME环境变量不同机器之间支持SSH免密码登陆不同机器都有相同的Flink目录结构下载Flink包（https://flink.apache.org/downloads.html）wgethttps://archive.apach

一、概述当程序出现问题需要恢复State数据的时候，只有程序提供支持才可以实现State的容错。State的容错需要依靠CheckPoint机制，这样才可以保证Exactly-once这种语义。但是注意的是，它只能保证Flink系统内的Exactly-once，比如Flink内置支持的算子。针对Source和Si

​​​​​​​​​​​​今夏最火综艺《青春有你2》里面刘雨昕从默默无闻一直冲到第二名，让众人感叹，只有在唱、跳、舞蹈、Rap等多方面能力俱佳，才是真偶像担当。在看了5月份初发布的CarbonData2.0RC2之后，笔者不禁感觉CarbonData在新版

一、WordCount流程1importorg.apache.flink.streaming.api.scala._23objectStreamWordCount{4defmain(args:Array[String]):Unit={5//创建流处理的执行环境6valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment;78//接受一个

原文：Flink流式聚合性能调优指南SQL是数据分析中使用最广泛的语言。FlinkTableAPI和SQL使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序。此外，FlinkTableAPI和SQL是高效优化过的，它集成了许多查询优化和算子优化。但并不是所有的优化都是默认开启的，因此对于某

一、概述Savepoint是检查点的一种特殊实现，底层实现其实也是使用Checkpoint的机制。Savepoint是用户以手工命令的方式触发Checkpoint，并将结果持久化到指定的存储路径中，其主要目的是帮助用户在升级和维护集群过程中保存系统中的状态数据，避免因为停机运维或者升级应用等正常

我们在生产实践中经常会遇到这样的场景，需把输入源按照需要进行拆分，比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分，或者把用户访问日志按照访问者的地理位置进行拆分等。面对这样的需求该如何操作呢？大部分的DataStreamAPI的算子的输出时单一输出，也就是某种数据类型的流。除了split算子(

Flink自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，下图描述了Flink支持的4种不同级别的抽象。PleasenotethattheTableAPIandSQLarenotyetfeaturecompleteandarebeingactivelydeveloped.Notalloperationsaresupportedbyeverycombi