Flink介绍1.简介ApacheFlinkisaframeworkanddistributedprocessingengineforstatefulcomputationsoverunboundedandboundeddatastreams.Flinkhasbeendesignedtoruninallcommonclusterenvironments

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

阿里巴巴是世界上最大的电子商务零售商。我们在2015年的年销售额总计3940亿美元，超过eBay和亚马逊之和。阿里巴巴搜索(个性化搜索和推荐平台)是客户的关键入口，并承载了大部分在线收入，因此搜索基础架构团队需要不断探索新技术来改进产品。在电子商务网站应用场景中，什么能造就一个强大的搜索引擎?答案就是尽可能的为每个用户提供实时相关和准确的结果。同样一个不容忽视的问题就是阿里巴巴的规模，当前很难找到

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

本地单机安装ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。

简介：公司实时项目组处理的业务数据以前是由业务团队把数据push到rabbitmq，然后我们通过flink转运到kafka，然后再做实时计算的，由于新业务逻辑变化会较大，导致推送过来的数据偶尔会出现偏差

Flink集群搭建.Flink可以选择的部署方式有：Local、Standalone（资源利用率低）、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes、AWS。

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

Flink自带一个度量系统，允许收集和公开指标到外部系统。

FlinkonKubernetes原理剖析1.基本概念2.架构图3.核心概念4.架构5.JobManager6.TaskManager7.交互8.实践8.1SessionCluster8.2JobCluster9

/bin/flinkrun-corg.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCountSocketWindowWordCount.jar

以下为Flink和Kafka的版本对照表Flink版本Kafka版本1.12.X2.4.11.11.X2.4.11.10.X2.2.11.9.X2.2.01.8.X2.0.11.7.X2.0.10.10

1.概述转载：Flink与Kafka版本对应关系转载这个主要是上次做flinkkafka版本升级，忘记记录了。

文章目录1.异常详情2.报错原因及解决办法3.Flink与Kafka的版本匹配1.异常详情使用flink1.11的kafkaconnector读取0.9版本的kafka报错：[10:49:12:644]

主要有两种方法可以解决：修改jar包内部的包名或者使用自定义classloaderFlink需要导入kafka-clients来支持对kafka的生产和消费。

一、flink单节点安装部署下载1）下载安装包[root@localhost~]#wgethttp://us.mirrors.quenda.co/apache/flink/flink-1.9.1/flink

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

Hudi编译我们使用如下软件环境：Scala2.12Flink1.15Spark3.3Hudi0.13.1Hudi编译的时候会遇到依赖下载缓慢的情况。需要换用国内源。修改settin

前言今天开始学习数仓的内容，之前花费一年半的时间已经学完了Hadoop、Hive、Zookeeper、Spark、HBase、Flume、Sqoop、Kafka、Flink等基础组件。

多级抽象flink为开发streaming/batch应用提供了不同层级的抽象。最底层的抽象提供了有状态的流（statefulstreaming）。

这个错误其实很低级，主要就是我安装flink的时候，以为自己配置了环境变量，谁知其实并没有配置环境变量。

1、介绍1.1什么是CDCCDC是ChangeDataCapture(变更数据获取)的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.2CDC的种类CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式，我们主要了解一下这两种之间的区别：基于查询的CDC基于Binlog的CDC开源产

本文将会了解到flinkcdc3.0版本的架构设计,从一个宏观层面来学习flinkcdc3.0带来的新特性这也是作者目前觉得学习一项技术的思路和方法,就是首先先把demo跑起来体验一下,然后整体了解一下架构设计

介绍通过"bin/flinkrun"提交jar包到Flink集群，在"bin/flink"脚本中实际是调用org.apache.flink.client.cli.CliFrontend#main触发真正的执行

注：1.16版本、1.17版本都可以使用火焰图，生产上最好关闭，详情见文章末尾Flink版本：1.16.2环境：LinuxCentOS7.0、jdk1.8基础文件：flink-1.16.2-bin-scala

pyflink-shell.sh文章目录pyflink-shell.sh脚本主要功能脚本加上中文注释该脚本多种用法及其代码示例flink中其他类似脚本脚本主要功能该脚本用于启动PyFlink的交互式Shell

大道至简,用简单的话来描述复杂的事,我是Antgeek,欢迎阅读.在flink3.0版本中,我们仅通过一个简单yaml文件就可以配置出一个复杂的数据同步任务,然后再来一句bashbin/flink-cdc.shmysql-to-doris.yaml

一、什么是FlinkCDC1.1什么是Flink-CDCFlink-CDC是Flink上的CDC项目，该项目为各数据库产品提供CDC能力。

pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink

如今，越来越多的业务场景要求OLTP系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果，这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。

在Flink作业中，无论是SQL还是JAR模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当Flink进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。

例如为ApacheFlink编写各种数据源的连接器

1.Flink简介ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink流执行引擎（streamingdataflowengine），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能

Flink总共有三种时间语义：Processingtime(处理时间)、Eventtime(事件时间)以及Ingestiontime(摄入时间)。

对于数据平台和工具而言，一般情况下都是在Hadoop生态下做开发，但对于一些有特殊要求的团队，Spark和Flink已经得

1.前言在之前的文章当中，我针对于Flink中状态相关的一系列内容按照我自己理解的方式进行了讲述，但是单纯从我写的内容上看，貌似都是围绕着单条流进行计算的，所以在感官上就很不全面，所以我就准备在这篇文章当中

目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Storm、Spark、Flink等都支持与Kafka集成。

2）demo1：批处理（离线处理）（3）demo2-lambda优化：批处理（离线处理）（4）demo3：流处理（实时处理）（5）总结：实时vs离线（6）demo4：批流一体（7）对接Socket二、Flink

文章目录系列文章索引三、DataStreamAPI1、官网2、获取执行环境（Environment）3、数据接入（Source）（1）总览（2）代码实例（1.18版本已过时的）（3）使用Source接口4、数据处理（Transformation）（1）总览（2）Map（后续用该结果测试）（3）Filter（4）FlatMap（5）KeyBy（6）Reduce（7）Union（8）Connect（9

前言最近在学习室内融合定位服务架构，业务架构上，涵盖了数据采集、处理、状态管理、实时计算和告警等多个方面，但有些问题：这套系统中包含了大量的有状态计算，目前是通过自设计内存对象进行管理，并利用Redis进行状态共享。这种方法要求开发者使用Java的并发工具，手动实现状态的持久化和恢复逻辑，这既复杂又容易出错。此外，当应用需要扩展或缩小时，开发者需要手动设计和实现多实例的适配，考虑内存对象的分配和平

作者:薄荷脑https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！By大数据技术与架构场景描述：Kubernetes是目前非常流行的容器编排系统，在其之上可以运行Web服务、大数据处理等各类应用。这些应用被打包在一个个非常轻量的容器中，我们通过声明的方

需求分析1数据准备3数据分析4小结0需求分析需求：表如下user_idgood_namegoods_typerk1hadoop1011hive1221sqoop2631hbase1041spark1351flink2661kafka1471oozie108

0需求分析需求：表如下user_idgood_namegoods_typerk1hadoop1011hive1221sqoop2631hbase1041spark1351flink2661kafka1471oozie108

文章目录一.状态后端概述二.StateBackend的整体设计1.核心功能2.StateBackend的UML3.小结三.StateBackend的加载与初始化1.StateBackend创建概述2.StateBackend创建过程一.状态后端概述StateBackend作为状态存储后端，提供了创建和获取KeyedStateBackend及OperatorStateBackend的方法，并通过Ch