Flinkonyarnsetupreferlinkbin/yarn-session.shbin/yarn-session.sh-n4-jm1024m-tm4096mStartalong-runningFlinkclusteronYARNThiscommandwillshowyouthefollowingoverview

importorg.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;importjavax.crypto.Cipher;importjavax.crypto.KeyGenerator

目录1.Flink窗口API1.1分为按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）1.1.1按键分区窗口（KeyedWindows）1.1.2非按键分区（Non-KeyedWindows）1.2

使用Flink消费Kafka中ChangeRecord主题的数据，统计每三分钟各设备状态为“预警”且未处理的数据总数。

1.从集合读取数据publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//TODO从集合读数据DataStreamSourcesource=env.fromCollection(Arra

flink是什么是一个框架和分布式处理引擎，在无边界和有边界数据流上纪念性有状态的计算主要特性1.批流统一批处理：数据全部访问完成后进行操作有界、持久、大量，适合访问全套记录才能完成的工作，一般用于离线统计流处理

简介我们在实际开发过程中可以使用Flink实现数据从MySQL传输到MySQL具体操作，本例子Flink版本1.13.6，具体操作如下：创建mysql测试表下面语句创建了mysql原表和目标表，并插入一条语句到

1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它是一个开源项目，由阿帕奇基金会支持和维护。Flink的设计目标是提供一个高性能、可扩展、可靠的流处理平台，用于处理大规模、实时数据。

静态IP设置#修改网卡配置文件vim/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33#修改文件内容TYPE=EthernetPROXY_METHOD=noneBROWSER_ONLY=noBOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.18.128NETMASK=255.255.255.0GATEWAY=192.168.18.2DEFROUTE=y

一、flink介绍Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架二、flink下载flink下载三、flink配置3.1、配置环境变量exportJAVA_HOME=

接上一篇文章用上cdc基于flink-scala1.14当前cdc最新版本2.2.1com.ververicaflink-connector-mysql-cdc2.2.1看官方文档是和flink13.5

docker安装dockerrun-e"ACCEPT_EULA=Y"-e"MSSQL_SA_PASSWORD=Zcyc123456"-p1433:1433--namesqlserver-dmcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest开启库cdc模式选择你自己的数据库，执行以下sql语句EXECsys.sp_cdc_enable_db;校验SELECTis_c

系统示例应用/usr/local/flink-1.18.1/bin/flinkrun/usr/local/flies/streaming/SocketWindowWordCount.jar--port9010nc-l9010asdasdsdfsfsdfsdfsdagdsdf

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜1.环境准备•Flink1.12.2_2.11•Hudi0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark2.4.5、Hadoop3.1.3

在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖ApacheIceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。

摘要：本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。

问题场景是：使用KafkaConnect的DebeziumMySQLSourceConnector将MySQL的CDC数据（Avro格式）接入到Kafka之后，通过Flink读取并解析这些CDC数据，然后以流式方式写入到

主要引用官方文档https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/queries/match_recognize

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

背景：最近正在使用docker进行一些cve漏洞的复现，有时候就要通过CVE的漏洞编码，找到对应的漏洞详情，以及漏洞的源码修改以我上一篇文章的CVE-2020-17518编码为例ApacheFlink文件上

三代数据分析，用Minimap2分析出结果，生成了gff文件，想继续用为了想用到MatchAnno去，但是MatchAnno需求是gtf文件，所以想找大家都推荐的cufflinks中的脚本gffread

背景说明线上业务反应使用Flink消费上游kafkatopic里的轨迹数据出现backpressure，数据积压严重。单次bulk的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为48。

大家好，今天给大家分享一个软件(cufflinks)中的一个命令gffread，前一段时间需要提取生菜所有基因的CDS序列，本来一开始准备自己写脚本，后来发现gffread就可以实现。

OfficeAutomation——Task04Python操作PDFlinks：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/blob

通过如下链接：Flink官方文档，我们知道数据保存到Redis的容错机制是atleastonce。所以我们通过幂等操作，使用新数据覆盖旧数据的方式，以此来实现exactly-once。

原文出自flinksql知其所以然（二）|自定义redis数据维表（附源码）（侵权删）我是拿来主义，自己将原来1.13.2版本改为1.14.0,注意事项：RedisRowDataLookupFunction

在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。本篇以实时查询redis为例，要求redis客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入：io.lettucelettuce-core5.0.5.RELEASEio.nettynetty-a

1缘起团队需要使用实时数据（小时级别）给业务系统使用，数据流向是这样：实时数据-》Kafka-》Flink-》Redis（集群和哨兵），可是，Flink原生并不支持Redis连接，于是，有第三方提供连接工具

因此如果只是简单的在代码里用flink自带的redissink，它根本不能用在我们的生产环境。

报错信息Flink消费kafka写入hive，报错GC。Taskmanager内存加到16GB。不起作用。

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》了解图书详情，京东购书链接：https://item.jd.com/12677623.html，扫描左侧二维码进入京东手机购书页面。本问题发生的场景是：使用KafkaConnect的DebeziumMySQLSour

flinkSavepoint和Checkpoint使用checkpoint应用定时触发，用于保存状态，会过期内部应用失败重启的时候使用，特点是作业容错自动恢复，轻量，自动周期管理savepoint用户手动执行

FlinkStreamApiApacheBahir已经实现了redis对应的连接器FlinkstreamingconnectorforRedismaven仓库如下org.apache.bahirflink-connector-redis

FlinkcheckpointCheckpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来

1.概述内部要做FlinkSQL平台，本文以自定义RedisSink为例来说明FlinkSQL如何自定义Sink以及自定义完了之后如何使用基于Flink1.112.步骤implementsDynamicTableSinkFactoryimplementsDynamicTableSink

运行原理开启设置保存多个CheckPoint恢复任务SavePoint运行原理创建SavePoint恢复任务SavePoint和CheckPoint的区别详细区别总结分享大数据博客列表说明本博客周五更新一次Flink

1.序篇-本文结构背景篇-为啥需要redis维表目标篇-做redis维表的预期效果是什么难点剖析篇-此框架建设的难点、目前有哪些实现维表实现篇-维表实现的过程总结与展望篇本文主要介绍了flinksqlredis

streampark+flink一键整库或多表同步mysql到doris实战，此应用一旦推广起来，那么数据实时异构时，不仅可以减少对数据库的查询压力，还可以减少数据同步时的至少50%的成本，还可以减少30%

在使用flink连接tdengine时，第一次连接没有问题，当重启任务时，出现flinkNativeLibrarylibtaos.soalreadyloadedinanotherclassloader异常

一、FlinkcheckpointCheckpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性的基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久存储下来

序本文主要研究一下flink的ScheduledExecutorExecutorjava.base/java/util/concurrent/Executor.javapublicinterfaceExecutor

1、概念在Flink中，水位线是一种衡量EventTime进展的机制，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。

接上文：Flink实战四_TableAPI&SQL在学习Flink的状态机制之前，我们需要理解什么是状态。

1.AWSEMR的Flink使用HiveMetastore想在Flink中使用HiveMetastore其实只需要将FlinkHiveConnector以及HiveMetastore有关的Jar包部署到

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源代码分支release-0.9.0Hudi源代码GitHub地址：apache/hudi:Upserts,DeletesAndIncrementalProcessingonBigData

本文摘编于《FlinkSQL与DataStream入门、进阶与实战》（500页、70万字）作者羊艺超，目前就职于快手，国内最早一批FlinkSQL使用者拥有从0到1使用FlinkSQL建设、保障及治理实时数仓的丰富经验京东机械工业出版社旗舰店限时

从FlinkTableStore演进而来Flinktablestore架构如下图：（和今天Paimon的架构相比，LogSystem不再被推荐使用，LakeStore的能力大幅强于LogSystem，除了延时

Iceberg0.12预研本次预研场景主要为kafka=>flinksql=>iceberg=>hive=>hdfs=>trino(presto)本次预研使用组件如下：名称版本描述flink1.12.1

摘要：本文整理自阿里云智能高级开发工程师王日宇，在FlinkForwardAsia2023流式湖仓（二）专场的分享。

目录前言一、flink是什么？