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

.状态初始化1.2.创建状态2.基于MemoryStateBackend创建OperatorStateBackend3.基于MemoryStateBackend创建CheckpointStorage在Flink

Flink简介其结构图如下：image.pngFlink架构Flink的分布式执行主要分成两个重要进程：master和worker。

序本文主要研究一下flink的TimerServiceTimerServiceflink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!

当数据湖成为中心，那么就可以围湖而建“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析，甚至RDS和NOSQL服务等等。

Flink的状态管理是它的优势之一.什么是

文章目录系列文章索引一、概述1、版本匹配2、导包二、编码实现1、基本使用2、更多配置3、自定义序列化器4、FlinkSQL方式三、踩坑1、TheMySQLserverhasatimezoneoffset

后来一通折腾，发现我当时消费的配置，是用FlinkKafkaConsu

更多面试题可以参考：《Flink面试通关手册》1、Flink如何保证精确一次性消费Flink保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint

1、Flink如何保证精确一次性消费Flink保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint机制主要是当Flink开启Checkpoint

Flink基础架构组成？Flink程序在运行时主要有TaskManager，JobManager，Client三种角色。

六、状态编程与容错机制1、状态介绍(1)分类流式计算分为无状态和有状态无状态流针对每个独立事件输出结果，有状态流需要维护一个状态，并基于多个事件输出结果(当前事件+当前状态值)(2)有状态计算举例窗口复杂事件处理：一分钟出现两次流与other的关联操作2、有状态的算子数据源source，数据存储sink都是有状态的状态与算子相关联，有两种类型的状态：算子状态和键控状态(1)算子状态(operato

那作为最热门的实时处理框架，Flink对状态管理是有一套的。那就是状态后端，拿来管理，储存Flink里状态的东西，默认是用MemoryBackend。

Forthedemoapplication,wegenerateastreamoftaxirideeventsfromapublicdatasetoftheNewYorkCityTaxiandLimousineCommission(TLC).ThedatasetconsistsofrecordsabouttaxitripsinNewYorkCityfrom2009to2015.Wetooksome

二、如何从savepoint/checkpoint中恢复数据1.flinksql流作业2.查看flinkwebui3.手动停止作业并设置savepoint4.查看生成的文件5.添加参数，进行作业恢复前言提示

目录1.什么是OLAP2.OLAP引擎的常见操作3.OLAP分类MOLAP的优点和缺点ROLAP的优点和缺点4.并发能力与查询延迟对比5.执行模型对比5.OLAP引擎的主要特点5.2SparkSQL、FlinkSQL5.3Clickhouse5.4Elasticsearch5.5Presto5.6Impala5.7Doris5.8Druid5.9Kylin

但项目上线到生产环境，检查sparkstreaming的job，发现数据在merge写入到数据湖时，往往超过1小时。

排查Sparkstreaming数据写入时间过长问题，一方面是因为程序写数据湖小文件问题。在解决了小文件问题后，还是不能达到预期的1分钟一个batch。

Checkpoint使用了Chandy-Lamport算法流程1.正常流式处理（尚未Checkpoint）如下图，Topic有两个分区，并行度也为2，根据奇偶数我们假设任务从Kafka的某个Topic中读取数据，该Topic有2个Partition，故任务的并行度为2。根据读取到数据（下面的数据是offset的值，同时我们把它直接当成数据）的奇偶性，将数据分发到两个task进行SumSource1

文章迁移，待整理2.状态和Checkpoint调优2.1大状态调优我们生产大多数会使用fsState，memState程序挂了状态就丢了，应该没人会在生产使用，但是涉及到一些大状态，fsState效率很低，这时候会选择rocksDbState1.RocksDb为什么效率高基于LSMTree实现，类似Hbase的读写方式，state.backend.local-recovery:true写数据内存即

Flink的csv格式支持读和写csv格式的数据，只需要指定'format'='csv'，下面以kafka为例。

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一、Flink实时计算第一章：Flink快速入门1.Flink架构2.Flink应用场景3.FlinkVSSpark4.实时计算技术选型第二章：Flink项目构建与测试1.快速构建Flink项目2.第一个

涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（一）1.前置知识ODPS（OpenDataPlatformandService）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品

分享一个项目flink-redis-connector，功能如下：支持FlinkSQL写Redis支持FlinkSQL读Redis维表（高时效性&提供缓存，非定期全量load的allcache方式）一：

数据湖是近年来比较火热的领域，ApacheIceberg被誉为数据湖技术“三剑客”（DeltaLake、Hudi、Iceberg）之一，而iceberg高度抽象和优雅的设计成为了它最吸引人的优势，这一点也是我阅读

FlinkonYarn模式部署始末：Flink的Standalone和onYarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用FlinkonYarn模式者居多。

Flink如何处理背压1.什么是背压2.Flink中的背压3.结论⭐推荐阅读：《Flink架构（二）：数据传输》人们经常会问Flink是如何处理背压（backpressure）效应的。

文章目录使用flinksqlclientonyarnsession模式Per-JobCluster模式flinkrunflinkrunapplication-tyarn-application配置任务退出时保留

FlinkonYARN，如何确定TaskManager数1.问题2.并行度（Parallelism）3.任务槽（TaskSlot）4.确定TaskManager数1.问题在Flink1.5ReleaseNotes

1.反压原因反压其实就是task处理不过来，算子的sub-task需要处理的数据量>能够处理的数据量，比如：当前某个sub-task只能处理1wqps的数据，但实际上到来2wqps的数据，但是实际只能处理1w条，从而反压常见原因有：数据倾斜：数据分布不均，个别task处理数据过多算子性能问题：可能某个节点逻辑很复杂，比如sink节点很慢，lookupjoin热查询慢流量陡增，比如大促时流量激增，或

历史文章迁移，稍后整理使用DataGenerator提前进行压测，了解数据的处理瓶颈、性能测试和消费能力开启minibatch："table.exec.mini-batch.enabled","true"开启Local+Global两阶段聚合："table.exec.mini-batch.enabled","true"解决数据倾斜问题：流式倾斜，开启minibatch窗口类有界操作，传统的两阶段聚

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

1.流式数据倾斜流式处理的数据倾斜和Spark的离线或者微批处理都是某一个SubTask数据过多这种数据不均匀导致的，但是因为流式处理的特性其中又有些许不同2.如何解决2.1窗口有界流倾斜窗口操作类似Spark的微批处理，直接两阶段聚合的方式来解决就可以selectdate,type,sum(pv)aspvfrom(selectdate,type,sum(count)aspvfromtablegr

WindowingTVF以前用的是GroupedWindowFunctions（分组窗口函数），但是分组窗口函数只支持窗口聚合现在FlinkSql统一都是用的是WindowingTVFs（窗口表值函数）

FlinkSql的JoinFlink官网将其分为了Joins和WindowJoins两个大类，其中里面又分了很多Join方式参考文档：Joins|ApacheFlinkWindowJOIN|ApacheFlinkJoins