MemorySegment管理堆内存2.基于MemorySegment管理堆外内存3.基于Unsafe管理MemorySegment4.写入和读取内存数据5.创建MemoryCleaner垃圾清理器在flink

作者：董伟柯，腾讯CSIG高级工程师概要Flink的新版内存管理机制，要追溯到2020年初发布的Flink1.10版本。

什么是时间语义Flink支持三种不同的时间语义，以便处理流式数据中的事件时间、处理时间和摄入时间。

文章目录目的：(1)解决流、批配置差异大(2)解决Streaming方式RocksDB配置复杂(3)去掉复杂、不确定、难以理解的配置公共接口修改建议统一流处理和批处理内存管理内存使用场景及特点统一显式和隐式内存申请将托管的堆上内存池和堆外内存池分离MemoryPools和配置方式框架堆内存（FrameworkHeapMemory）用户堆内存（TaskHeapMemory）用户堆外内存（TaskOf

MemoryManager实例3.算子使用通过MemoryManager使用内存4.ManagedMemory内存空间申请流程二.NetworkBuffer内存申请与使用1.NetworkBuffer构造器在Flink

1.Flink关键组件:这里首先要说明一下“客户端”。其实客户端并不是处理系统的一部分，它只负责作业的提交。

Flink源码分析系列文档目录请点击：Flink源码分析系列文档目录前言Windowslice是Flink对SQLwindow聚合的一种优化方式。

本文会将从环境搭建到demo来全流程体验flinkcdc3.0包含了如下内容flink1.18standalone搭建doris1fe1be搭建整库数据同步测试各同步场景从检查点重启同步任务环境搭建flink

文章目录一、概述二、Window分类1、TimeWindow与CountWindow2、TimeWindow子类型TumbleWindow（翻转窗口）HopWindow（滑动窗口）SessionWindow（会话窗口）三、Window分类及整体流程四、创建WindowOperator算子五、WindowOperator处理数据图解六、WindowOperator源码调试1、StreamExecGr

之前说过消息传输系统一方面将生产者和消费者解耦，另一方面又有足够高的吞吐量，并且能够满足像Flink这样的高性能流

说明：案例来自flinkcdc官方。

计算引擎flink组件分组cdc端口Inport：默认端口outport：默认端口组件属性名称展示名称默认值允许值是否必填描述例子hostnameHostname“”无是PostgreSQL数据库服务器的

计算引擎flink组件分组cdc端口Inport：默认端口outport：默认端口组件属性名称展示名称默认值允许值是否必填描述例子hostnameHostname“”无是Oracle数据库服务器的IP地址或主机名

ApacheFlink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次)。

目录十：容错机制10.1检查点（Checkpoint）10.1.1检查点的保存10.1.2从检查点恢复状态10.1.3检查点算法10.1.4检查点配置10.1.5保存点（Savepoint）十：容错机制流式数据连续不断地到来，无休无止；所以流处理程序也是持续运行的，并没有一个明确的结束退出时间。机器运行程序，996起来当然比人要容易得多，不过希望“永远运行”也是不切实际的。因为各种硬件软件的原因，

10.2状态一致性10.2.1一致性的概念和级别10.2.2端到端的状态一致性10.3端到端精确一次（end-to-endexactly-once）10.3.1输入端保证10.3.2输出端保证10.3.3Flink

目录Flink中的时间和窗口1时间语义1.1Flink中的时间语义1.1.1处理时间1.1.2事件时间1.2那种时间语义更重要2水位线2.1事件时间和窗口2.2什么是水位线2.3如何生成水位线2.3.1

Flink基本项目WordCount一，Flink批处理WordCount使用maven先配置好pom文件然后在项目目录上创建input包然后在input包中创建word文件word.txt并在文件中添加一下内容

Flink窗口Flink用来处理流式数据源源不断，这时为了更加方便的处理流式数据一种方法就是将流式数据切割成有限的数据块进行处理，这个数据块被称为窗口。

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。在流处理中，我们采用存档和读档的策略，将之前的计算结果进行保存。

本篇文章对Flink的指标监控进行讲解，期望能够帮助到大家更好的对Flink进行监控。1.整体流程整体的流程包括3个部分，指标推送->采集指标->展示指标。

运用到生活中就是只有打破常规思维，才能出奇制胜。鲁迅先生说：世上本无路，走的人多了，就成了路。这句话也告诉我们，只有创新，突破原有思维，才有新出路。春秋时期的秦国，有个叫孙阳的人。

分布式计算模式：分散->汇总模式（MapReduce）和中心调度->步骤执行模式（ApacheSpark,Flink;比较复杂，中间会有数据交换的过程）；2.MapReduce概述MapReduce是Hadoop

Flink运行模式有三种：session、per-job、Application。其中三者核心区别点：1.集群的生命周期和资源管理隔离程度2.main()方法的执行是在客户端还是集群。

窗口处理函数包括：ProcessWindowFunction和ProcessAllWindowFunction基础用法stream.keyBy(t->t.f0).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).process(newMyProcessWindowFunction())这里的MyProcessWindowFunction就是

定时器（Timer）和定时服务（TimerService）定时器（timers）是处理函数中进行时间相关操作的主要机制定时服务（TimerService）提供了注册定时器的功能TimerService是Flink

Flink和Spark都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架1,技术理念不同Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次

创建k8ssecretkubectl--namespaceflinkcreatesecretdocker-registryaliyun-docker-registry--docker-server=registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com

HelloSparkHelloScalaHelloHadoopHelloFlinkSparkisAwesome然后在Eclipse中编写wo

孙子提出“兵无常势”、“因敌而制胜”的因变思想。这一因变思想是对人的主观能动作用的进一步肯定，是疑天而取人思想的合乎逻辑的发展。

本书为高层智囊金一南以“胜者”为出发点，结合历史大格局，所研究得出最终制胜新理念的文章合集。作者以极其广阔的视野、

flink为每个分区维持一个水位线,流入该分区的数据流中会附带新的水位线,新的水位线和分区中已经存在的水位线比较,保存最大的那个,因为水位线是递增的.如上图，一个任务会为它的每个分区都维护一个分区水位线

众所周知，ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界流进行有状态计算。

我们的flink主要是用来处理无界数据流，一种方式就是将我们的无界数据流切割成有限的“数据块”进行处理，这就是我们的窗口(window)。

1.前言flink有3种时间，主要是事件时间和处理时间。水位线主要解决，数据乱序到达或者延迟到达的问题2.水位线原理即只有当水位线，越过窗口的结束时间，才会触发窗口计算。

水位线的概念理解及工作原理：watermark是用于处理由于网络、背压等原因产生的乱序事件，窗口结束时间+延迟时间=最大waterMark值，即当waterMark值大于的上述计算出的最大waterMark值，该窗口内的数据就属于迟到的数据，无法参与window计算；代码中生成水位线的时间（即调用assignTimestampsAndWatermarks（WatermarkStrategywate

什么是水位线在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。我们可以把时钟也以数据的形式传递出去，告诉下游任务当前时间的进展；而且这个时钟的传递不会因为窗口聚合之类的运算而停滞。一种简单的想法是，在数据流中加入一个时钟标记，记录当前的事件时间；这个标记可以直接广播到

1.新建一个空的Maven项目2.填入项目名3.选择项目位置，完成4.在pom.xml中引入依赖org.apache.flinkflink-clients_2.121.9.1org.apache.flinkflink-streaming-java

任何一个经营活动都是为了协助品牌区建立，加强或者巩固定位，以此影响顾客的购买决定广告和定位的关系：信息时代制胜武器是传播传播的方式有多种，广告是传播的常见形式没有定位的广告，传播便没有一致性，无法在顾客心智中寻找到合适

以大制胜1：武器级的说服力说服力是一门影响人心的能力，说白了就是对人性的洞见，但是仅有人性的洞见还不行，还需要运用以及具有使用说服力的强大条件。

今年FlinkForwardAsia（以下简称FFA）重新回归线下，将于12月8-9日在北京望京凯悦酒店举办。FlinkForwardAsia2023大会议程已正式上线！

在flinksql中加载维表比较简单定时加载：CREATETABLEzktest(idintNOTNULL,namestring,PRIMARYKEY(id)NOTENFORCED--指定主键)WITH

文章目录1.概述2.场景12.1概述2.2解决1.概述2.场景12.1概述场景是这样的FlinkSQL消费kafka关联Hive维表最新分区刚开始我往Hive维表里筛了10条左右数据运行FlinkSQL

网上关于flink中维表关联的博文很多，本文我想谈一谈个人对不同方案的理解和尝试后发现的一些问题。如果想要比较全面地了解维表关联的各个解决方案，建

FlinkSQL功能解密系列——维表JOIN与异步优化阿里云-flink实时-数据维表

Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

【Flink-CDC】FlinkCDC介绍和原理概述1）基于查询的CDC和基于日志的CDC2）FlinkCDC3）FlinkCDC原理简述4）基于FlinkSQLCDC的数据同步方案实践4.1.案例1:

【Flink-1.17-教程】-【三】Flink运行架构、Flink核心概念【并行度、算子链、任务槽】、Flink作业提交流程1）系统架构1.1.系统成员组成1.2.作业提交流程2）核心概念2.1.并行度

我们知道，Flinkcheckpoint机制是基于barrier的,在数据处理过程中，barrier也需要像普通数据一样，在buffer中排队，等待被处理。

ForeachcheckpointwecreatenewFlinkKafkaProducersothatnewtransactionswillnotclashwithtransactionscreatedduringpreviouscheckpoints