有道云笔记原文件和PDF文件已上传：https://download.csdn.net/download/z1941563559/125010111.HashMap和Hashtable区别2.HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别3.Java垃圾回收机制和生命周期4.怎么解决Kafka数据丢失的问题5.zookeeper是如何保证数据一致

官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/operators/#operatorsMapDataStream→DataStream在原来的数据源上对每个元素做一定的映射操作，比如将每个数乘于2publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{S

Yarn部署Sesssion-clusterSession-Cluster模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源永远保持不变。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放资源，下个作业才会正常提交所有作业共享Dispatcher和ResourceManager；共享

Largestatesinourworkloadmakesitinfeasibletomaintaineverythinginmemory.Thus,werelyheavilyontheRocksDBstatebackendtomanageourgrowinghotdataforprocessingevents.RocksDBisahigh-performancestorageengine,buttuningitfordif

1.tableapi特点：使得多声明的数据处理起来更为容易，扩展标准sql更为容易 enviroment：   如何得到一个表：1.自己写table的描述信息2.通过自定义tablesouce注册到env中3.datastream也可以通过注册得到一个表   如何输出一个table：和输入的三种方式是一致的 

1packagecom.xujunqi.source.com.bawei.api23importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo4importorg.apache.flink.api.java.io.jdbc.JDBCInputFormat5importorg.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo6importorg.apache.flink.a

场景使用Flink，从阿里云的AMQP中获取数据，然后直接写入到InfluxDB中。即：source：amqpsink：influxdb环境Linux：Centos8.0Hadoop：2.8.3Flink：1.10.0Java：1.8.0_77InfluxDB：1.7.1RocketMQ：4.6.1数据流踩坑1错误日志如下：复制代码2020-03-1609:38:01,555INFOorg.apache.flink.ya

（1）flink的任务提交流程（无Dispatcher提交）1、client向yarn提交application后，同时向HDFS上传flink的Jar包和配置。ResourceManager为application分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster。2、ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置，构建环境

[源码解析]当JavaStream遇见Flink目录[源码解析]当JavaStream遇见Flink0x00摘要0x01领域1.1Flink1.2JavaStream1.3探寻角度0x02数据流模型2.1JavaStream2.2Flink2.3分析0x03流水线3.1总体对比3.2示例代码3.3Stream操作分类3.4Stage3.4.1分类3.4.2Abs

packagecom.sjw.flinkimportorg.apache.flink.api.common.state.{ValueState,ValueStateDescriptor}importorg.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._importorg.apache.flink.util.Collector/***

原文：王知无https://www.cnblogs.com/importbigdata/p/12178404.html维表JOIN-绕不过去的业务场景在Flink流处理过程中，经常需要和外部系统进行交互，用维度表补全事实表中的字段。例如：在电商场景中，需要一个商品的skuid去关联商品的一些属性，例如商品所属行业、商品的生产厂家、生

为了统计每个窗口下最热门的商品，我们需要再次按窗口进行分组，这里根据ItemViewCount中的windowEnd进行keyBy()操作。然后使用ProcessFunction实现一个自定义的TopN函数TopNHotItems来计算点击量排名前3名的商品，并将排名结果格式化成字符串，便于后续输出。.keyBy("windowEnd")

注意1.Flink使用1.11.0版本、HIVE使用2.3.6版本、Hadoop使用2.10.0版本注意2.将hive-site.xml文件放在maven项目的resource目录下。注意3.不编写脚本的话要执行exportHADOOP_CLASSPATH=`hadoopclasspath`语句第一步：根据官网填入一下pom依赖<!--FlinkDependency--><de

  在使用Java编写apache-flink程序的时候相信很多新手都遇到下面这样的异常；org.apache.flink.api.common.functions.InvalidTypesException:Thereturntypeoffunction'main(DemoApp.java:29)'couldnotbedeterminedautomatically,duetotypeerasure.Youcangive

需求将五分钟之内的订单信息和支付信息进行对账，对不上的发出警告代码实现importorg.apache.flink.api.common.state.{ValueState,ValueStateDescriptor}importorg.apache.flink.api.scala.typeutils.Typesimportorg.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic

在flink中设置事件时间时需要将时间的表示转换为毫秒如果不需要转换defmain(args:Array[String]):Unit={//...env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)//将时间特性设置为事件时间env.setParallelism(1)valclickStream=env

TasksandOperatorChains任务和操作链对于分布式执行器，flink将操作子任务一起放到任务中。每一个任务被一个线程执行。将操作符链接到任务中是一种有用的优化：这种方式减少了线程与线程之间的切换和缓冲开销，增加了整体的吞吐量，同时也减少了延迟。这中方式我们可以在代码中使用

一、状态分类相对于其他流计算框架，Flink一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用：具体而言，Flink又将状态(State)分为OperatorState与KeyedState：2.1算子状态算子状态(OperatorState)：顾名思义，状态是和算子

1Environment1.1getExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返

这两天有一个使用flinksql的实时流项目，需要在每个结果中标记当前时间。因为flink没有获取当前时间的函数，于是我自己定义了一个udf：importorg.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;publicclassCurrentUnixTimeFunctionextendsScalarFunction{publicLonge

1.官网下载jar包：https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.10.1/flink-1.10.1-bin-scala_2.11.tgz2.上传jar包并且解压： 3.进入/flink-1.10.1/conf/flink-conf.yaml配置修改以下参数：1）jobmanager.rpc.address:此处添加master节点的localhost   其

编辑推荐作为新一代的开源流处理器，Flink是众多大数据处理框架中一颗冉冉升起的新星。它以同一种技术支持流处理和批处理，并能同时满足高吞吐、低延迟和容错的需求。本书由Flink项目核心成员执笔，系统阐释Flink的适用场景、设计理念、功能、用途和性能优势。nn-Flink的适用场景n-

ForFlinkapplicationstorunreliablyatlargescale,twoconditionsmustbefulfilled:TheapplicationneedstobeabletotakecheckpointsreliablyTheresourcesneedtobesufficientcatchupwiththeinputdatastreamsafterafailureThefirst

[源码解析]FlinkUDAF背后做了什么目录[源码解析]FlinkUDAF背后做了什么0x00摘要0x01概念1.1概念1.2疑问1.3UDAF示例代码0x02批处理2.1代码2.2计划生成2.3执行2.4状态管理2.5总结0x03流处理3.1示例代码3.2计划生成3.3执行&状态管理3.3.1接受到一个新输入3

 使用KeyedState首先看一下KeyedState下，我们可以用哪些原子状态：ValueState：即类型为T的单值状态。这个状态与对应的key绑定，是最简单的状态了。它可以通过update方法更新状态值，通过value()方法获取状态值。ListState：即key上的状态值为一个列表。可以通过add方法往

为什么要管理状态有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能：数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根

<?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:schemaLocation="http://maven.apache

 ValueState[T]保存单个的值，值的类型为T。get操作:ValueState.value()set操作:ValueState.update(value:T)实例一scalaversionvalsensorData:DataStream[SensorReading]=...valkeyedData:KeyedStream[SensorReading,String]=sensorData.keyBy(_.id)val

filterfilter转换算子通过在每个输入事件上对一个布尔条件进行求值来过滤掉一些元素，然后将剩下的元素继续发送。一个true的求值结果将会把输入事件保留下来并发送到输出，而如果求值结果为false，则输入事件会被抛弃掉。我们通过调用DataStream.filter()来指定流的filter算子，filt