1目的持久化元数据Flink利用Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，我们可通过HiveCatalog将不同会话中的Flink元数据存储到HiveMetastore中。

Flink是大数据实时处理计算框架。实时框架对检查点，错误恢复的功能要比离线的更复杂，所以一起来了解Flink的Checkpoint机制吧。

NavicatPremiumDataTransferSourceServer:10.10.10.88SourceServerType:MySQLSourceServerVersion:80031SourceHost:10.10.10.88:3306SourceSchema:flink_sourceTargetServerType

优化的话：可以参考下面几点GC的配置（1）调整老年代与新生代的比值或者更换垃圾收集器（2）增加JVM内存数据倾斜（1）需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。（2）当分区导致数据倾斜时，需要考虑优化分区。避免非并行度操作，有些对DataStream的操作会导致无法并行，例如WindowAll。（3）调用rebalance操作，使数据分区均匀。（4）自定义分区：使用一个用户自定

目录报错信息解决办法解释地址：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-19916报错信息Exceptioninthread“Thread-6”java.lang.IllegalStateException

负载对被测系统不断施加压力，直到性能指标超过预期或某项资源使用达到饱和，以验证系统的处理极限，为系统性能调优提供依据；并发①狭义上的并发：所有用户在同一时间点进行同样的操作，一般指同一类型的业务场景，比如

在上一篇博客（EMQX性能调优：最大连接与文件描述符），我们深入研究了MQTT连接与文件描述符之间的关系，介绍了如何修改文件描述符相关的内核参数来突破默认的最大连接数量限制。

文章目录openGauss学习笔记-213openGauss性能调优-总体调优思路213.1调优思路概述213.2调优流程openGauss学习笔记-213openGauss性能调优-总体调优思路213.1

跨越速运成立于2007年，是一家在物流行业颇具影响力的大型综合速运企业。随着国内经济的持续增长，消费者的购物习惯也在不断变化，对物流行业的需求呈现爆发式增长。目前，跨越速运的服务已经覆盖全国99%的城市，年服务企业超100万家。跨越速运内部有超过100位BI分析师，日常工作需要借助大数据平台中的服务项目进行数据研发。跨越速运的数据服务场景中有一万余数据接口，日调用量超过1000万次，并保持99%查

1.序篇-本文结构本文从以下五个小节介绍flinksqlsource\sink\format的概念、原理。

大数据集群在实际搭建过程中，其默认ssh端口不一定都是22，这时需要根据各自的配置文件进行适配。ssh端口号默认为22，以centos7.x为例，可以在/etc/ssh/sshd_config中进行修改，如下示例将22改为22222：#IfyouwanttochangetheportonaSELinuxsystem,youhavetotell#SELinuxaboutthischange.#sem

前言前面我已经把MySQL的专题系列都更新完了，相信大家看了之后应该都有很大的收获（应该没有夸张吧哈哈哈哈），毕竟把MySQL通讲了一遍，出去面试应该也能够说比一般面试官知道得多了，在工作中性能调优的理论知识也基本上具备了

文章目录Flink学习笔记Flink基础篇Flink简介1.处理无界和有界数据2.部署应用到任意地方3.运行任意规模的应用4.利用内存性能Flink的特点和应用场景1.Flink的特点2.Flink的应用场景

最近学习了Flink，做一些小的总结：（预计这个我会出一个系列）先来看看Flink是什么：（出自官网）ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。

从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce)，Flink引入了state和checkpoint。

FlinkCEP用于处理复杂事件模式匹配，整个CEP知识和体系还是比较复杂的，这里主要对一些常用的模式进行整理，为了简化内容，对于很少用的模式及api就省略了。

目录FlinkCEP模式API（PatternAPI）1.个体模式1.1基本形式1.2量词（Quantifiers）1.3条件（Conditions）2.组合模式2.1初始模式（InitialPattern

本文将详细介绍Flink-CDC如何全量及增量采集Sqlserver数据源，准备适配Sqlserver数据源的小伙伴们可以参考本文，希望本文能给你带来一定的帮助。

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegende

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，大数据分析平台需要能够检索某张业务表的变更记录，并以每天为单位统计每条数据的变更频率。以下是示例：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：

目录一，检查点：二，保存点：①版本管理和归档存储：②更新Flink版本：③更新应用程序：④调整并行度：⑤暂停应用程序：Flink容错机制一，检查点：在出现故障时，我们将系统重置回正确状态，以确保数据的完整性和准确性

FlinkCEP在Flink的学习过程中，我们已经掌握了从基本原理和核心层的DataStreamAPI到底层的处理函数，再到应用层的TableAPI和SQL的各种手段，可以应对实际应用开发的各种需求。

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegende

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

flinksqlorDSsinktostarrocksoftenfailbecauseofnullpointflinksql和flinkdssinkstarrocks经常报NullpointException

jdbc'connector.type'='jdbc','connector.url'='jdbc:mysql://dimension.db.inc.com:3592/dbzz_bigdata_dimension?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false','connector.

1.环境准备目标实现构建一个以FlinkSQLClient为基础，简单的读取mysqlbinlog增量同步数据到kafkatopic中的Flink任务应用准备清单DockerDesktopwindows

文章目录一.问题描述二.解决方案参考:一.问题描述启动yarnsession后，运行FlinkSQL，报错。

今天起动flink./sql-client.sh异常如下.

一般来说，在FlinkSQLClient中使用各种Connector只需要该Connector及其依赖Jar包部署到${FLINK_HOME}/lib下即可。

前言转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStreamAPI提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。ProcessFunction用来构建事件驱动的应用以及实

1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成

本文介绍的整体方案选型是：使用KafkaConnect的DebeziumMySQLSourceConnector将MySQL的CDC数据（Avro格式）接入到Kafka之后，通过Flink读取并解析这些

Flinkonyarnsetupreferlinkbin/yarn-session.shbin/yarn-session.sh-n4-jm1024m-tm4096mStartalong-runningFlinkclusteronYARNThiscommandwillshowyouthefollowingoverview

importorg.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;importjavax.crypto.Cipher;importjavax.crypto.KeyGenerator

目录1.Flink窗口API1.1分为按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）1.1.1按键分区窗口（KeyedWindows）1.1.2非按键分区（Non-KeyedWindows）1.2

使用Flink消费Kafka中ChangeRecord主题的数据，统计每三分钟各设备状态为“预警”且未处理的数据总数。

1.从集合读取数据publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//TODO从集合读数据DataStreamSourcesource=env.fromCollection(Arra

flink是什么是一个框架和分布式处理引擎，在无边界和有边界数据流上纪念性有状态的计算主要特性1.批流统一批处理：数据全部访问完成后进行操作有界、持久、大量，适合访问全套记录才能完成的工作，一般用于离线统计流处理

简介我们在实际开发过程中可以使用Flink实现数据从MySQL传输到MySQL具体操作，本例子Flink版本1.13.6，具体操作如下：创建mysql测试表下面语句创建了mysql原表和目标表，并插入一条语句到

1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它是一个开源项目，由阿帕奇基金会支持和维护。Flink的设计目标是提供一个高性能、可扩展、可靠的流处理平台，用于处理大规模、实时数据。

静态IP设置#修改网卡配置文件vim/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33#修改文件内容TYPE=EthernetPROXY_METHOD=noneBROWSER_ONLY=noBOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.18.128NETMASK=255.255.255.0GATEWAY=192.168.18.2DEFROUTE=y

一、flink介绍Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架二、flink下载flink下载三、flink配置3.1、配置环境变量exportJAVA_HOME=

接上一篇文章用上cdc基于flink-scala1.14当前cdc最新版本2.2.1com.ververicaflink-connector-mysql-cdc2.2.1看官方文档是和flink13.5

docker安装dockerrun-e"ACCEPT_EULA=Y"-e"MSSQL_SA_PASSWORD=Zcyc123456"-p1433:1433--namesqlserver-dmcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest开启库cdc模式选择你自己的数据库，执行以下sql语句EXECsys.sp_cdc_enable_db;校验SELECTis_c

系统示例应用/usr/local/flink-1.18.1/bin/flinkrun/usr/local/flies/streaming/SocketWindowWordCount.jar--port9010nc-l9010asdasdsdfsfsdfsdfsdagdsdf

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜1.环境准备•Flink1.12.2_2.11•Hudi0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark2.4.5、Hadoop3.1.3

在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖ApacheIceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。

摘要：本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。

问题场景是：使用KafkaConnect的DebeziumMySQLSourceConnector将MySQL的CDC数据（Avro格式）接入到Kafka之后，通过Flink读取并解析这些CDC数据，然后以流式方式写入到