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

湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。

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。

ApacheIceberg是一种为大数据湖设计的现代化、开放式的表格式。要理解它，我们先来看看它要解决的问题以及为什么需要它。

经过社区的共同努力和持续创新，ApachePaimon在构建实时数据湖与流批处理技术领域取得了重大突破，数据湖步入实时新篇章！恭喜Paimon进入一个新的篇章，这篇文章也是我个人结合当前

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

探索实时湖仓架构的新星：ApachePaimonpaimonApachePaimonisalakeformatthatenablesbuildingaRealtimeLakehouseArchitecturewithFlinkandSparkforbothstreamingandbatchoperations

数据湖回顾在之前的文章《什么是数据湖》中提到数据湖遇到的几个挑战：不支持事务，缺乏对数据质量和治理的约束，缺乏性能优化的手段。

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

HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive

基础state的分类keystate和operatestatestate的重分布Flink状态管理详解：KeyedState和OperatorListState深度解析-掘金checkpoint和savepointhttps

文章目录示例代码原理总是kafka数据源可以是有界数据源，也可以是无界数据源示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism

JobMasterjobmaster负责执行整个任务入口类org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMasterpublicCompletableFuturestart

FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture（变更数据捕获）每一项技术的诞生都是为了解决某个问题，某个痛点。

完整报错Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users//1.py",line851,inds1=my_datastream.key_by(lambdax:x[0]).process(MyProcessFunction())#返回元组即:f0f1f2三列File"/Users/thomas990p/bigdataSoft/minicondaarm/minicon

《FlinkSQL基础概念》系列，共包含以下5篇文章：FlinkSQL基础概念（一）：SQL&Table运行环境、基本概念及常用APIFlinkSQL基础概念（二）：数据类型FlinkSQL基础概念（三

《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL

5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么？

packagecn.edu.tju.demo3;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2

packagecn.edu.tju.demo3;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream

在ApacheFlink中，检查点（Checkpoints）和状态后端（StateBackend）是两个核心概念，它们之间有着紧密的联系。为了更好地理解这种联系，我们首先需要分别了解这两个概念。

主程序publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.获取流执行环境StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SimpleDateFormatformatter=newSi

Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第15天啦！

引入依赖4.0.0com.sandflinkcdc1.0-SNAPSHOTjarFlinkQuickstartJobUTF-81.17.11.14.4-->1.82.12${target.java.version

1.使用FilesystemMetastore创建CatalogFlink引擎FlinkSQL注册并使用名为my_catalog的P

Client将作业提交给JobManager，JobManager将作业分发给很多个TaskManager开始干活。部署模式有三种（会话模式_session，单作业模式_per_job，应用模式_application）主要区别是生命周期及资源的分配方式，以及应用的main方法到底在哪里执行，是客户端还是JobManager。会话模式需要先启动一个集群，保持一个会话。但启动集群时，资源是共享的，会

一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。

《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL

Flink单机安装步骤获取Flink安装包：Indexof/flink解压缩：tar-zxvfflink-1.17.2-bin-scala_2.12.tgz修改配置文件：conf/flink-conf.yaml

文章摘抄阿里云EMR上的StarRocks实践：《基于实时计算Flink使用CTAS&CDAS功能同步MySQL数据至StarRocks》前言CTAS可以实现单表的结构和数据同步，CDAS可以实现整库同步或者同一库中的多表结构和数据同步

数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储和管理架构，它们有以下区别：1.数据结构：数据仓库采用结构化的数据模型，通常是规范化的关系型数据库，其中数据以表格形式组织，使用预定义的模式和架构。

flink数据状态一致性1状态一致性级别1.1AT-MOST-ONCE(最多一次)：1.2AT-LEAST-ONCE(至少一次)：1.3EXACTLY-ONCE(精确一次)：1.4分布式快照与至少一次事件传递和重复数据删除的比较