一、概述Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，并且能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信及容错机制等功能。

1.FlinkHistoryServer用途HistoryServer可以在Flink作业终止运行（Flink集群关闭）之后，还可以查询已完成作业的统计信息。

本文仅为笔者平日学习记录之用，侵删原文：https://mp.weixin.qq.com/s/dKpYz-YvySAyAEFCq5_dGA前言目前实时任务主要以Flink为主，为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复

flink-conf.yaml文件中添加两个参数cdc.encoding:"UTF-8"env.java.opts:"-Dfile.encoding=UTF-8"注意添加位置在最后,防止被覆盖

ApacheStruts2、ApacheSolr、ApacheDruid、ApacheFlink等均受影响。漏洞评级CVE-2021

表中的列FlinkSql中的列分为俩种，第一种是常规列，也就是物理列，其定义了物理介质中存储的数据中字段的名称、类型和顺序。

下面将介绍Flink是如何实现Exactly-Once语义的。

ElasticsearchSink内部使用BulkProcessor一次将一批动作(ActionRequest)发送到ES集群。在发送批量动作前，BulkProcessor先缓存，再刷新。缓存刷新的间隔，支持基于Action数量、基于Action大小、基于时间间隔3种策略。BulkProcessor支持在同一次Bulk中有多种ActionRequest(如:IndexRequest、DeleteR

在Flink生产环境中，可能会遇到一些常见的问题。下面简单的介绍几个常见问题，并且提供一些解决方法，来帮助你更好地应对这些问题。

在Flink操作表的时候，自动同步Hive的元数据。Hivemetastore通过目录结构的来维护元数据，数据的更新是通过覆盖来保证事务。

背景生产环境可能有如下的需求：当一个flink作业提交完成或者是运行中不定时给我们触发某个接口或发送一个消息，然后我们在做其他的操作，尤其是batch作业。

org.apache.flink.table.api.ValidationException:SQLvalidationfailed.Anerroroccurredinthetypeinferencelogicoffunction

总是被项目经理问：为什么你的Flink代码占用我这么多的集群资源啊？

文章目录八、Flink项目实战1、需求背景2、数据流程设计3、应用实现4、实现效果分析Flink流式计算实战专题五==楼兰八、Flink项目实战这一个章节，我们来找一个常见的流式计算场景，将Flink真正用起来

接上文：Flink实战四_TableAPI&SQL1、需求背景现在网络直播平台非常火爆，在斗鱼这样的网络直播间，经常可以看到这样的总榜排名，体现了主播的人气值。

上次部署了Hadoop集群Hadoop3.3.6（HDFS、YARN、MapReduce）完全分布式集群安装搭建这次集成下flinkYARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager

依赖项将下列依赖包放在flink/libflink-sql-connector-kafka-1.16.2创建映射表创建MySQL映射表CREATETABLEifnotexistsmysql_user(idint

6、Kafka同步到Hive6.1建映射表通过flinksqlclient建Kafkatopic的映射表CREATETABLEkafka_user_topic(idint,namestring,birthstring

代码管理+开发分层规范第1集短链平台实战-Maven聚合工程创建微服务项目**简介：Maven聚合工程创建微服务项目实战**Maven聚合工程拆分dcloud-common公共依赖包dcloud-appFlink

目录：一.实时计算初期二.实时数仓建设三.Lambda架构的实时数仓四.Kappa架构的实时数仓五.流批结合的实时数仓一、实时计算初期虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有部分公司有实时计算的需求，但是数据量比较少，所以在实时方面形成不了完整的体系，基本所有的开发都是具体问题具体分析，来一个需求做一个，基本不考虑它们之间的关系，开发形式如下：早期实时计算如上图所示，拿到数据源后，会经过数据

@羲凡——只为了更好的活着Flinklogback日志配置1.将flink的lib目录下log4j-1.2.17.jar,slf4j-log4j12-1.7.15.jar移除(可以备份至别的目录下)2.

1背景介绍ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

1目的持久化元数据Flink利用Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，我们可通过HiveCatalog将不同会话中的Flink元数据存储到HiveMetastore中。

Flink是大数据实时处理计算框架。实时框架对检查点，错误恢复的功能要比离线的更复杂，所以一起来了解Flink的Checkpoint机制吧。

NavicatPremiumDataTransferSourceServer:10.10.10.88SourceServerType:MySQLSourceServerVersion:80031SourceHost:10.10.10.88:3306SourceSchema:flink_sourceTargetServerType

优化的话：可以参考下面几点GC的配置（1）调整老年代与新生代的比值或者更换垃圾收集器（2）增加JVM内存数据倾斜（1）需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。（2）当分区导致数据倾斜时，需要考虑优化分区。避免非并行度操作，有些对DataStream的操作会导致无法并行，例如WindowAll。（3）调用rebalance操作，使数据分区均匀。（4）自定义分区：使用一个用户自定

目录报错信息解决办法解释地址：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-19916报错信息Exceptioninthread“Thread-6”java.lang.IllegalStateException

跨越速运成立于2007年，是一家在物流行业颇具影响力的大型综合速运企业。随着国内经济的持续增长，消费者的购物习惯也在不断变化，对物流行业的需求呈现爆发式增长。目前，跨越速运的服务已经覆盖全国99%的城市，年服务企业超100万家。跨越速运内部有超过100位BI分析师，日常工作需要借助大数据平台中的服务项目进行数据研发。跨越速运的数据服务场景中有一万余数据接口，日调用量超过1000万次，并保持99%查

1.序篇-本文结构本文从以下五个小节介绍flinksqlsource\sink\format的概念、原理。

大数据集群在实际搭建过程中，其默认ssh端口不一定都是22，这时需要根据各自的配置文件进行适配。ssh端口号默认为22，以centos7.x为例，可以在/etc/ssh/sshd_config中进行修改，如下示例将22改为22222：#IfyouwanttochangetheportonaSELinuxsystem,youhavetotell#SELinuxaboutthischange.#sem

文章目录Flink学习笔记Flink基础篇Flink简介1.处理无界和有界数据2.部署应用到任意地方3.运行任意规模的应用4.利用内存性能Flink的特点和应用场景1.Flink的特点2.Flink的应用场景

最近学习了Flink，做一些小的总结：（预计这个我会出一个系列）先来看看Flink是什么：（出自官网）ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。

从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce)，Flink引入了state和checkpoint。

FlinkCEP用于处理复杂事件模式匹配，整个CEP知识和体系还是比较复杂的，这里主要对一些常用的模式进行整理，为了简化内容，对于很少用的模式及api就省略了。

目录FlinkCEP模式API（PatternAPI）1.个体模式1.1基本形式1.2量词（Quantifiers）1.3条件（Conditions）2.组合模式2.1初始模式（InitialPattern

本文将详细介绍Flink-CDC如何全量及增量采集Sqlserver数据源，准备适配Sqlserver数据源的小伙伴们可以参考本文，希望本文能给你带来一定的帮助。

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegende

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，大数据分析平台需要能够检索某张业务表的变更记录，并以每天为单位统计每条数据的变更频率。以下是示例：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：

目录一，检查点：二，保存点：①版本管理和归档存储：②更新Flink版本：③更新应用程序：④调整并行度：⑤暂停应用程序：Flink容错机制一，检查点：在出现故障时，我们将系统重置回正确状态，以确保数据的完整性和准确性

FlinkCEP在Flink的学习过程中，我们已经掌握了从基本原理和核心层的DataStreamAPI到底层的处理函数，再到应用层的TableAPI和SQL的各种手段，可以应对实际应用开发的各种需求。

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegende

在Flink中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取

flinksqlorDSsinktostarrocksoftenfailbecauseofnullpointflinksql和flinkdssinkstarrocks经常报NullpointException

jdbc'connector.type'='jdbc','connector.url'='jdbc:mysql://dimension.db.inc.com:3592/dbzz_bigdata_dimension?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false','connector.

1.环境准备目标实现构建一个以FlinkSQLClient为基础，简单的读取mysqlbinlog增量同步数据到kafkatopic中的Flink任务应用准备清单DockerDesktopwindows

文章目录一.问题描述二.解决方案参考:一.问题描述启动yarnsession后，运行FlinkSQL，报错。

今天起动flink./sql-client.sh异常如下.

一般来说，在FlinkSQLClient中使用各种Connector只需要该Connector及其依赖Jar包部署到${FLINK_HOME}/lib下即可。

前言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以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。ProcessFunction用来构建事件驱动的应用以及实

1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成