增量analyticdb flink hudi

环境 Hadoop集群是Ambari2.7.5的版本 Flink是1.13.6_2.12的版本 问题记录 1.缺少jar包 报错：ERROR org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli [] - Error while running the Flin ......

Flink默认重启策略是通过Flink的配置文件设置的flink-conf.yaml,配置参数restart-strategy定义采用的策略。 注意：如果启用了checkpoint并且没有显式配置重启策略，会默认使用fixeddelay策略，最大重试次数为Integer.MAX_VALUE。 1.固 ......

Jenkinsfile def deployIp = '192.168.1.53' def remote = [:] remote.name = deployIp remote.host = deployIp remote.user = 'root' remote.password = LCX_PW ......

spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的 checkpoint。 而 flink 的checkpoint 机制要复杂很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。 ......

Kettle和Flink都可以用于ETL（抽取、转换和加载）处理，但它们有一些不同之处。 Kettle是一款基于图形化界面的ETL工具，可以通过拖放组件的方式来设计和构建ETL流程。它提供了大量的内置组件和步骤，可以用于处理各种数据源和格式。Kettle的优点是易于使用和学习，适合于小型数据处理任务 ......

### Checkpoint与Barrier Flink是一个有状态的流处理框架，因此需要对状态做持久化，Flink定期保存状态数据到存储空间上，故障发生后从之前的备份中恢复，这个过程被称为Checkpoint机制。而Checkpoint为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。 流处理 ......

Flink源码编译启动 背景纯小白新手入门flink，由于自身基础差底子薄，启动个源码各种查资料找资源，终于启动好了 值得记录一下，本文源码启动是基于idea+jdk8+maven在windows上启动flink1.16源码。 （1）下载源码源码地址：https://github.com/apach ......

（一）背景 Hudi 是 Uber 主导开发的开源数据湖框架。所以大部分的出发点都来源于 Uber 自身场景，比如司机数据和乘客数据通过订单 Id 来做 Join 等。在 Hudi 过去的使用场景里，和大部分公司的架构类似，采用批式和流式共存的 Lambda 架构，我们先从 延迟，数据完整度还有成本 ......

Flink 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。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。 ......

摘要：在深入了解 Flink 实时数据处理程序的开发之前，先通过一个简单示例来了解使用 Flink 的 DataStream API 构建有状态流应用程序的过程。 本文分享自华为云社区《Flink 实例：Flink 流处理程序编程模型》，作者：TiAmoZhang 。 在深入了解 Flink 实时数 ......

很多中大型企业都希望选择一款足够轻量好用的CDC工具，而且最好是小白用户都能使用的CDC工具，今天就推荐一款小白都能安装并立即使用的CDC工具给大家。 CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获和传递数据库实时变更的技术。它允许您实时地监测和捕获数据库中的数据变化，并将这些变化以 ......

官网：https://flink.apache.org/ Flink 是什么 为什么选择Flink 流处理的应用场景 Flink的特点 Flink 是什么 是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数 ......

# Regular join组 第一种： left join 流任务中，只要left的流数据到了，就输出。如果右边流没有到，输出 [L,NULL]；如果右边流到了，输出 [L, R] 第二种： right join 流任务中，只要right的流数据到了，就输出。如果左边流没有到，输出 [NULL，R ......

flink的通信框架基于akka，但是不懂akka也关系不大。 首先介绍几个概念，大家记住名字和对应的作用： xxxGateway：在flink中就是一个用来告诉调用者，xxx具有哪些方法可以调用的一个接口类。比如JobMasterGateway就是用来告诉所有需要调用JobMaster的用户，我J ......

Flink是一个分布式流处理框架，它提供了丰富的操作符来处理流数据。双流(join)操作是其中一个常用的操作，用于将两个流的数据按照指定的条件进行关联。Flink的底层实现使用了一种称为“流的连接”(stream co-processing)的技术。 在Flink中，双流(join)操作通过以下步骤 ......

当Flink双流(join)操作的时间窗口过大时，可能会导致以下问题： 1. 内存消耗：时间窗口大小直接影响Flink系统的内存消耗。较大的时间窗口会导致需要维护更多的状态数据，从而占用更多的内存资源。 2. 延迟增加：大时间窗口可能会导致延迟增加。如果窗口的大小超过了数据流的延迟，那么在触发窗口计 ......

不，Flink的双流(join)操作并不要求两个流都是滑动窗口。在双流(join)操作中，每个流可以使用不同类型的窗口，包括滑动窗口、滚动窗口或其他类型的窗口。 在Flink中，可以对每个输入流分别定义不同的窗口类型和参数，以满足实际的业务需求。只要两个流在关联键上能够匹配，并且窗口定义能够适配，就 ......

在Flink中，广播流（Broadcast Stream）是一种特殊的数据流类型，用于将一个数据流广播到所有并行任务中，以供每个任务共享和使用。广播流通常用于将静态数据（如维表数据）发送给所有任务，以便任务可以在本地缓存该数据，避免多次访问外部存储系统。 广播流的特点如下： - 广播流只有一个并行度 ......

Flink的状态表保存的时间可以根据应用程序的需求进行配置。状态表的保留时间取决于两个因素： 1. **状态后端（State Backend）的配置**：Flink支持不同类型的状态后端，如内存、文件系统、RocksDB等。不同的状态后端可以配置不同的状态保留策略。例如，如果使用基于内存的状态后端， ......

当发生故障时，Flink从最近的一致性检查点中恢复任务的状态。以下是从检查点恢复的主要步骤： 1. **加载检查点元数据和状态数据**：Flink首先加载最近一次成功的检查点的元数据和持久化的状态数据。检查点的元数据包含了关于检查点的信息，如检查点ID、生成时间和相关的任务信息等。持久化的状态数据包 ......

下面是一个使用Redis作为维表输入的Flink示例代码： ```java import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction; import org.apache.flink.api.common.state.MapSt ......

在Flink中，各个算子（算子链中的每个算子）在收到 barrier（检查点屏障）时会执行以下操作： 1. **算子状态快照**：算子会触发对其状态的快照操作，以捕获当前状态的一致性快照。这包括算子的运行时状态、缓冲区或累加器等数据。 2. **处理挂起输入数据**：算子会将收到的 barrier ......

在Flink中，多输入的算子在决定是否可以往下发 barrier 时需要满足以下条件： 1. **输入流的 barrier 对齐**：多输入的算子必须要求所有输入流都处于 barrier 对齐状态，即收到了相同的 barrier。这意味着所有输入流的上游任务都已经收到了相同的 barrier，并向下 ......

# **第1章 CDC简介** ## 1.1 什么是CDC CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 ## 1 ......

Apache Hudi 社区正在对Apache Hudi 1.x版本功能进行讨论，欢迎感兴趣同学参与讨论，PR链接：[https://github.com/apache/hudi/pull/8679/files](https://github.com/apache/hudi/pull/8679/fi ......

### Window(窗口) Flink 认为 批处理 是 流处理 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而Window就是从 流处理 到 批处理 的一个桥梁。 通常来讲，Window是一种可以把无界数据切割为有界数据块的手段 例如，对流中的所有元素进行计 ......

### Table API & SQL 注意：Table API 和 SQL 现在还处于活跃开发阶段，还没有完全实现Flink中所有的特性。不是所有的 [Table API，SQL] 和 [流，批] 的组合都是支持的。 Table API和SQL的由来： Flink针对标准的流处理和批处理提供了两种 ......

### DataSet API DataSet API主要可以分为3块来分析：DataSource、Transformation、Sink。 DataSource是程序的数据源输入。 Transformation是具体的操作，它对一个或多个输入数据源进行计算处理，例如map、flatMap、filt ......

 Flink中提供了4种不同层次的API，每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前 ......

### Flink集群安装部署 Flink支持多种安装部署方式 - Standalone - ON YARN - Mesos、Kubernetes、AWS… 这些安装方式我们主要讲一下standalone和on yarn。 如果是一个独立环境的话，可能会用到standalone集群模式。 在生产环境 ......