Flink运行时架构Flink整个系统由两个主要部分组成JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager

本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz核心组件栈Flink

一、场景说明以及依赖请查看上一篇介绍Flink实践场景-通过DataStreamApi统计每小时的出租车司机的收入-CSDN博客二、KeyedProcessFunction介绍在Flink中，KeyedProcessFunction

本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在

问题现象1.收到日志异常报警，一个Flink任务写入kafka消息出现了异常，异常消息如下org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaException

最佳实践示例1运行流查询前主动开启TRY_RESOLVE模式，在检查到流查询中存在无法解决的NDU问题时，尽量按照错误提示修改SQL主动避免问题示例：FLINK-27639INSERTINTOt_join_sinkSELECTo.order_id

一、Checkpoint获取分布式数据流和算子状态的一致性快照是Flink容错机制的核心，这些快照在Flink作业恢复时作为一致性检查点存在。

12.联系我们1.前言博主介绍：✌博主多年开发实战经验，曾被CDN特邀博客之星、技术开发领域专家，全网拥有百万粉丝，主要从事与Java

实战经验分享：提供实际案例分析，展示如何在真实环境中应用O

序本文主要研究一下flink的TableFormats实例CSVFormat.withFormat(newCsv().field("field1",Types.STRING)//required:orderedformatfields.field

架构图image.png官网原图：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/fig/processes.svgFlink运行时至少包含两个进程

实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以Flink+Kafka的组合实现，维度表存在关系型数据库或者HBase；离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据，每天凌晨产出，更新覆盖前一天的结果数据

Flink在开启窗口后，经常会对数据进行聚合操作，本文介绍一下Flink的窗口聚合。Flink的窗口聚合的分类分为两类：全量聚合和增量聚合。

在我们写完Flink程序并部署服务器上后，我们希望程序会一直运行下去。但总会有很多情况会导致全部或部分任务出现异常而导致程序中止，这个时候就希望任务能够自动处理这些异常情况。

Flink有检查点（checkpoint）和保存点（savepoint），他们有很多相似的地方，但作用却不相同。Checkpoints的主要目的是在意外的作业失败的情况下提供一种恢复机制。

基于上面的应用场景，结合FlinkSQL，完成技术方案设计，并输出实现代码。目录问题1详解问题2详解问题1详解基于问题一，主要

更新和追加查询虽然这两个示例查询看起来非常相似（都计算分组计数聚合），但它们在一个重要方面不同：第一个查询更新先前输出的结果，即定义结果表的changelog流包含INSERT和UPDATE操作。第二个查询只附加到结果表，即结果表的changelog流只包含INSERT操作。一个查询是产生一个只追加的表还是一个更新的表区别：产生更新更改的查询通常必须维护更多的状态。将append-only的表转换

Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL")，Flink自然也不能“免俗”。

文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中，SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化，第二轮会根据原计划，生成多条结合成本的的执行计划，根据cost进行排序，选出最优的执行计划。理论知识原始计划如左图，有三种执行方案方案1，scan表1，scan表2，然后hash，再join方案2，scan表1，scan表2，然后broadcast表1，再join方案2，scan表1，scan

开发环境IDEAFlink1.17.1Paimon0.5正式本地或HDFS存储参考链接paimonjavaAPIhttps://paimon.apache.org/docs/master/api/flink-api

数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。近几年开源数据湖技术如ApacheHudi、ApacheIceberg、ApachePaimon、DeltaLake等不断涌现，基于湖仓一体架构的统一元数据管理、数据治理也越来越受到关注。从传统数仓到数据湖、湖仓一体架构，从流批一体计算到基于数据湖的流批一体存储，越来越多的企业基于开源技术，在集成、计算、存储、查询分析等方面不断优化，建设形成适合

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问题：解决方法：把这个Adddependencieswith"provided"scopetoclasspath勾选上

本文涉及到大量的底层原理知识，包括运行机制图解都非常详细，还有一些实战案例，所以导致本篇文章会比较长，内容比较多，由于内容太多，很多目录可能展示不出来，需要去细心的查看，非常适合深入了解学习flink的小伙伴们

目录DDL操作DML操作查询语句1.SELECTDISTINCT2.窗口函数3.窗口聚合4.OVER聚合5.连接操作6.TOP-NFlink对SQL的支持基于实现了SQL标准的ApacheCalcite

序：Flink的内存管理机制也是Flink的一大亮点。Flink在JVM内部实现了自己的内存管理。

本章我们通过对Flink内存模型、JobManag

前提代码示例，通过flink消费kafka，查看list状态中的数据，确定参数的具体含义kafka的代码：发送两个key值，一秒发送一次for(inti=0;isource=KafkaSource.builder

FlinkCDC(FlinkChangeDataCapture)是基于数据库的日志CDC技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。

Flink内存调优JVM我们知道Flink是基于JobManager和TaskManager管理和运行任务，而他们都是以Java进程的形式运行的，所以在了解Flink内存时，我们需要先了解一下Java运行时环境

ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理：TableAPI和SQL。

在11.11购物节大促活动中，天猫、京东等商家会对外发布购物节对应的交易金额、单量等信息，下面我们以2023.11.11购物节大促为背景，完成如下任务的计算：问题1：每隔1秒统计购物节当日从零点开始，截止到当前时间总交易额。问题2：基于销售的商品，按照品牌分类，每小时统计对应品牌下的总订单量。基于上面的应用场景，结合DataStreamAPI，完成技术方案设计，并输出实现代码。目录问题1详解问题2

状态（State）是一个重要的概念，它允许Flink在处理流数据时跟踪和存储中间结果。这对于实现复杂的计算逻辑和满足应用需求至关重要。

生成CompiledPlan配置过程首先会使用COMPILEPLAN语句生成一个JSON文件，它表示了序列化后的执行计划。COMPILEPLAN不支持查询语句SELECT...FROM...。执行COMPILEPLAN语句TableEnvironmenttableEnv=TableEnvironment.create(EnvironmentSettings.inStreamingMode());t

分类状态有效期（TTL）过期数据的清理OperatorStateBroadcastState状态存储StateBackends分类设置StateBackendRocksDBStateBackend详解在Flink

目录1、使用CEditUI编辑框2、使用CLabelUI或CTextUI的Html文本效果3、使用CTextUI控件对文字宽度自适应的特性4、CRichEditUI富文本控件使用注意点4.1、指定CRichEditUI加在2.0版本的Riched20.dll库4.2、解决向CRichEditUI中插入文字后显示空白的问题5、设置窗口透明度的接口CPaintManagerUI::SetTranspa

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目录部署规划FlinkCDC下载FlinkCDC安装安装包解压添加connector包添加MySQL驱动提交FlinkCDC任务独立模式（Standalonemode）是Flink最简单的部署模式。

数据中台关键技术汇总语言框架：Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集：Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储：HadoopHDFS离线批处理计算：MapReduce、Spark、Flink

流转表首先创建一个流@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublicstaticclassNan{privateStringxing;privateStringname;privateLongts;}StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviron

理解水位线之前，我们先得理解Flink中的时间语义。

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引言ApacheFlink是一个用于处理无界和有界数据流的开源分布式计算框架。随着Flink的日益流行，越来越多的开发者开始考虑使用哪种编程语言来进行Flink应用程序的开发。

ApachePaimon：实时湖仓架构构建工具paimonApachePaimonisalakeformatthatenablesbuildingaRealtimeLakehouseArchitecturewithFlinkandSparkforbothstreamingandbatchoperations

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一、java版flink-wordcount-离线计算版1.1maven构建flink，加入依赖org.apache.flinkflink-java${flink.version}provided-->

Flink中的SQLClient和SQLGateway对比目录定义基本原理适用场景主要区别常用运维命令示例官方链接正文1.定义SQLClient：FlinkSQLClient是一种用于提交和执行FlinkSQL

Flink算子通用状态应用测试样例1.获取Flink执行环境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment