浅谈Kafka（二）文章目录浅谈Kafka（二）Kafka架构图Kafka生产者幂等性与事务生产者分区写入策略乱序问题消费者组的Reblance机制消费者分区分配策略副本机制分区的leader与followerAR

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

mysql+keepalived实现高可用+主主复制模式为了解决mysql的单点故障问题，衍生出很多mysql的高可用方案：keepalived+双主、MHA、PXC、MMM、Hearbeat+DRBD等，比较常用的一般是keepalived+双主，MHA和PXC在此搭建实验环境，实现keepalived+mysql双主模式。实验思路：两台MySQL互为主从关系(双主)，通过keepalived配

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。

1.什么是集成测试集成测试是在模块接口的基础上，将所有涉及模块按照设计要求（比如根据架构图）组装成子系统，对系统接口进行正确性校验的测试技术。

MySQL基础架构图上图中，连接池为连接层，系统管理和控制工具、SQL接口、解析器、查询优化器、缓存为SQL层，可插拔存储引擎为存储引擎层，系统文件、文件和日志为文件系统层。

ansible只是提供一种框架，通过ssh远程管理受控节点1.2ansible架构图架构：核心Ansible，基于模块工作的，本身没有批量部署的功能，利用运行的模块进行

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

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！

MAH架构图一、上传MySQL软件1、同步MySQL软件[root@mysql01~]#ls-lrttotal626112-rw-r--r--.1rootroot641127384Jan3015:13mysql

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。

目录1主要内容模型架构图目标函数非合作博弈流程2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置》，程序包含3种场景，场景1中包含风电、光伏和制氢-储氢-发电

《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

ServingArchitecture架构图DataHub服务层的架构图如下：主服务是gms，它提供一套RESTAPI和一套GraphQLAPI，用于对元数据执行CRUD操作元数据服务还提供了搜索和图查询

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

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。

文章目录01基本概念02工作原理03优势与劣势04核心组件05Watermark生成器使用06应用场景07注意事项08案例分析8.1窗口统计数据不准8.2水印是如何解决延迟与乱序问题？8.3详细分析09项目实战demo9.1pom依赖9.2log4j2.properties配置9.3Watermark水印作业01基本概念Watermark是用于处理事件时间的一种机制，用于表示事件时间流的进展。在流

03数据流实现04项目实战4.1项目结构4.2maven依赖4.3StreamFormat读取文件数据4.4BulkFormat读取文件数据4.5使用小结05数据源比较06总结01基本概念ApacheFlink

文章目录01ElasticsearchSink基础概念02ElasticsearchSink工作原理03ElasticsearchSink核心组件04ElasticsearchSink配置参数05ElasticsearchSink依赖管理06ElasticsearchSink初阶实战07ElasticsearchSink进阶实战7.1包结构&项目配置项目配置application.properti

Flink架构设计Flink是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head

文章目录一、背景二、官方SchemaEvolution例子三、Flink+Hudi实现SchemaEvolution四、`HoodieFlinkStreamer`流程浅析及扩展方法4.1FlinkKafkaConsumer4.2RowDataToHoodieFunction4.3StreamWriteFunction4.4StreamWriteOperatorCoordinator4.5Compa

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模式入门用法配置建议局限性Adaptive调度器用法局限性AdaptiveBatchScheduler用法启用AdaptiveBatchScheduler配置算子的并行度为-1性能调优局限性在ApacheFlink

前言最近在使用FlinkCDC做MySQL到ElasticSearch的数据同步，在数据同步的过程中遇到了一些关于日期类型的问题，在这里整理总结一下。