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。

frameworks之getEvent指令指令解析源码追溯源码解析1.解析参数2.初始化ufds数组3.添加到poll并做对应处理通过getEvent可以识别按键基本命令和里面的关键信息涉及到的类如下system

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

前言LoadBalancer（负载均衡器）：一种网络设备或软件机制，用于分发传入的网络流量负载到多个后端目标服务器上，依次来提高系统的可用性和性能，SpringCloud2020版本以后，移除了对Netflix的依赖，也就移除了负载均衡器Ribbon，SpringCloud官方推荐使用Loadbalancer替换Ribbon，并成为了SpringCloud负载均衡器的唯一实现。LoadBalanc

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

原理图如下[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9fEwo2Az-1623312993257)(java源码解析之dubbo.assets

使用示例publicclassThreadLocalDemo{privatestaticThreadLocalthreadLocal=newThreadLocal{threadLocal.set(1);System.out.println(Thread.currentThread().getName()+","+threadLocal.get());},"thread1").start();new

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。

TreeMap基于红黑树实现的有序映射目录TreeMap继承关系TreeMap源码解析TreeMap总结TreeMap继承关系TreeMap继承了AbstractMap抽象类，拥有map的相关操作方法TreeMap

大家好，我是栗筝i，这篇文章是我的“栗筝i的Java技术栈”专栏的第021篇文章，在“栗筝i的Java技术栈”这个专栏中我会持续为大家更新Java技术相关全套技术栈内容。专栏的主要目标是已经有一定Java开发经验，并希望进一步完善自己对整个Java技术体系来充实自己的技术栈的同学。与此同时，本专栏的所有文章，也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理，因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同

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

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

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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。

Githup地址：https://github.com/chrislusf/seaweedfs官方文档：https://github.com/chrislusf/seaweedfs/wikiseaweedfs源码解析

《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

本文所用axios版本号为：1.3.2。axios拦截器的配置方式axios中有两种拦截器：axios.interceptors.request.use(onFulfilled,onRejected,options)：配置请求拦截器。*onFulfilled方法在发送请求前执行，接收config对象，返回一个新的config对象，可在此方法内修改config对象。*onRejected方法在onF

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

快速排序的优化1.hore法（初代目）hore法的源码源码解析2.挖坑法（常用）！！！！挖坑法源码3.前后指针法（常用）前后指针代码4.非递归法快速排序全过程图快速排序是什么？

记一次Flink作业启动缓慢背景应用发现，Hadoop集群的hdfs较之前更加缓慢，且离线ELT任务也以前晚半个多小时才能跑完。