flink中的分区、分组与分流在flink中有三个看似相似实则完全不同的概念：分区、分组与分流下面逐个介绍三者的特点和区别。

本文整理自阿里云智能Flink存储引擎团队兰兆千在FFA2023核心技术（一）中的分享，内容关于Flink2.0状态存算分离改造实践的研究，主要分为以下四部分：Flink大状态管理痛点阿里云自研状态存储后端

本篇文章将带大家运行Flink最简单的程序WordCount。先实践后理论，对其基本输入输出、编程代码有初步了解，后续篇章再对Flink的各种概念和架构进行介绍。

本文整理自阿里云Flink存储引擎团队李晋忠，兰兆千，梅源关于阿里云实时计算企业级状态存储引擎Gemini的研究，内容主要分为以下五部分：流计算状态访问的痛点企业级状态存储引擎GeminiGemini性能评测

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！

2023年12月8日-9日，FlinkForwardAsia（FFA）峰会成功举行。FlinkForwardAsia是由Apache软件基金会官方授权、由阿里云承办的技术峰会。

一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性

前面几篇文章带大家了解了Flink是什么、能做什么，本篇将带大家了解Flink究竟是如何完成这些的，Flink本身架构是什么样的，让大家先对Flink有整体认知，便于后期理解。

Flink部署Standalone模式安装解压缩flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz,进入conf目录中。

Flink部署支持三种模式：本地部署、Standalone部署、FlinkonYarn部署。

图1但是我们的服务已经在运行了，并实时处理大量的请求，我们如何把内存中的数据版本更新呢。

Flink入门系列文章主要是为了给想学习Flink的你建立一个大体上的框架，助力快速上手Flink。学习Flink最有效的方式是先入门了解框架和概念，然后边写代码边实践，然后再把官网看一遍。

统计流程所有流计算统计的流程都是：1、接入数据源2、进行多次数据转换操作(过滤、拆分、聚合计算等)3、计算结果的存储其中数据源可以是多个、数据转换的节点处理完数据可以发送到一个和多个下一个节点继续处理数据Flink

摘要：本文整理自阿里云开发工程师，ApacheFlinkContributor钟旭阳，在FlinkForwardAsia2022生产实践的分享。

ApacheFlinkPMC已正式发布ApacheFlink1.18.0版本。与往常一样，这是一个充实的版本，包含了广泛的改进和新功能。

相信不少读者在开发Flink应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题，比如在我们生产环境中遇到最多的TaskManager在容器化环境下占用超出容器限制的内存而被YARN/Mesoskill掉[1]，再比如使用

▼关注「ApacheFlink」，获取更多技术干货▼摘要：本文整理自阿里巴巴高级开发工程师郭旸泽(天凌)在FlinkForwardAsia2021核心技术专场的演讲。

原文地址https://blog.csdn.net/weixin_44904816/article/details/106066579相信不少读者在开发Flink应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题

文章目录适用场景它是如何运作的用法实现细粒度资源管理指定插槽共享组的资源要求局限性通知深入探讨它如何提高资源效率资源分配策略ApacheFlink努力为所有应用程序自动推导出合理的默认资源要求。

个人主页：IT贫道-CSDN博客私聊博主：私聊博主加WX好友，获取更多资料哦~博主个人B栈地址：豹哥教你学编程的个人空间-豹哥教你学编程个人主页-哔哩哔哩视频目录1.SSG测试

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Dinky与Flink集成说明本文档介绍Dinky与Flink集成的使用方法,如果您是Dinky的新用户,请先阅读本文档,以便更好的搭建Dinky环境如果您已经熟悉Dinky并已经部署了Dinky,请跳过本文档的前置要求部分

Flink介绍文章目录Flink介绍1.简介1.1背景1.2用途2.核心概念2.1流（Stream）2.2转换（Transformation）2.3窗口（Window）2.4状态（State）3.编程模型

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1.开发者模式在idea中运行Flink程序的方式就是开发模式。2.local-cluster模式Flink中的Local-cluster(本地集群)模式,单节点运行，主要用于测试,学习。

大数据系列文章目录官方网址：https://flink.apache.org/学习资料：https://flink-learning.org.cn/目录数据的时效性流式计算和批量计算流式计算流程和特性分布式计算引擎什么是

大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

一步一个脚印，一天一道面试题（重点）容错检查点（Checkpoint）：Flink使用容错检查点来定期记录应用程序的状态。检查点包含了所有正在进行中的任务的状态信息。

一步一个脚印，一天一道面试题（有些难点的面试题不一定每天都能发，但每天都会写）什么是背压Backpressure在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。出现背压的原因上游数据突然增大比如数据源突然数据量增大多倍，下游处理速度跟不上。就像平时的小饭店能处理的很轻松，突然到了过年人多了很多，就会需要客人排队。网络，机器异常等这个也好理解

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这是继第一节之后的Flink入门系列的第二篇，本篇主要内容是是：了解Flink运行模式、Flink调度原理、Flink分区、Flink安装。

一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle

【大数据面试题】008谈一谈FlinkSlot与并行度配置并行度Parallelism概念作用Slot概念作用如何设置TaskManager任务管理器Flinksubmit脚本一步一个脚印，一天一道面试题该文章有较多引用文章

2023年12月8日-9日，FlinkForwardAsia（FFA）峰会成功举行。

这些信息通过高速摄像头传感器捕获，并由嵌入式处理器实时处理。嵌入式处理器具有高性能的计算能力，能够快速处理图

Flink内部把Checkpoint开启，设置Checkpoint模式为EXACTLY_ONCEenv.enableCheckpointing(1000*10L);env.getCheckpointConfig

Flink介绍1.简介ApacheFlinkisaframeworkanddistributedprocessingengineforstatefulcomputationsoverunboundedandboundeddatastreams.Flinkhasbeendesignedtoruninallcommonclusterenvironments

板卡概述PCIE709-F是一款基于上海复旦微电子的28nm7系列FPGAJFM7VX690T80的全国产化8通道光纤双FMC接口数据预处理平台，该板卡采用复旦微的高性能7系列FPGA作为实时处理器，实现

**物联网（IoT）与智能设备**：-分布式AI使得AI能够下沉到终端设备，实现端到端的智能化，尤其是在智能家居、自动驾驶汽车、无人机、工业机器人等领域，可以实时处理大量数据，做出快速响应。2.

第1章Kafka概述1.1定义Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

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

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

1.中断系统1.中断系统是为使CPU具有对外界紧急事件的实时处理能力而设置的；当中央处理机CPU正在处理某件事的时候外界发生了紧急事件请求，要求CPU暂停当前的工作，转而去处理这个紧急事件，处理完以后，

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内容主要包括五个方面：京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化：TopN场景优化：动线分析场景优化：FLINK一站式机器学习点击查看更多技术内容一、京东零售实时计算的现状1.1现状技术门槛高、学习成本大

ApacheFlink是一个流处理框架，它可以处理大规模的流数据，并提供了实时计算能力。在实时搜索引擎领域，Flink可以用于实时处理搜索关键词、计算搜索结

以Flink和Spark为首的实时计算引擎，成为实时计算场景的重点考虑对象。那么，今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择？FlinkorSpark？2.为何需要实时计算？

1.Flink运行框架1.1运行组件：作业管理器（JobManager）:请求slot资源管理器（ResourceManager）:管理slot任务管理器（TaskManager）:提供slot，执行任务分发器

02-flink基本架构flink基本组件栈flink基本组件栈.pngAPI&Libraries同时提供了流计算和批计算的接口，同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库Runtime核心层主要负责对上层不同接口提供基础服务

一.什么是CEP复杂事件处理（ComplexEventProcessing，CEP）FlinkCEP是在Flink中实现的复杂事件处理（CEP）库CEP允许在无休止的事件流中检测事件模式，让我们有机会掌握数据中重要的部分一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配