Flink

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 ......

### 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 ......

### 什么是Flink Apache Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。 分布式：表示flink程序可以运行在很多台机器上， 高性能：表示Flink处理性能比较高 高可用：表示flink支持程序的自动重启机制。 准确的：表示flink可以保证处理数据的准确性。 Fl ......

一、背景 ck因为有合并文件操作，适合批量写入。如单条插入则速度太慢 二、Flink写入ck优化 改为分批插入，代码如下 DataStream<Row> stream = ... stream.addSink(JdbcSink.sink( "INSERT INTO mytable (col1, co ......

我们一般碰到的压力来自以下几个方面： 一，产生数据流的速度如果过快，而下游的算子消费不过来的话，会产生背压问题。背压的监控可以使用Flink Web UI(localhost:8081)来可视化监控，一旦报警就能知道。一般情况下背压问题的产生可能是由于sink这个操作符没有优化好，做一下优化就可以了 ......

一，Flink是真正的流处理，延迟在毫秒级，Spark Streaming是微批，延迟在秒级。 二，Flink可以处理事件时间，而Spark Streaming只能处理机器时间，无法保证时间语义的正确性。 三，Flink的检查点算法比Spark Streaming更加灵活，性能更高。Spark St ......

一、背景 对于clickhouse有过使用经验的开发者应该知道，ck的写入，最优应该是批量的写入。但是对于流式场景来说，每批写入的数据量都是不可控制的，如kafka，每批拉取的消息数量是不定的，flink对于每条数据流的输出，写入ck的效率会十分缓慢，所以写了一个demo，去批量入库。生产环境使用还 ......

下载Flink：访问Flink的官方网站（https://flink.apache.org/），在下载页面找到适合你操作系统的预编译二进制包。选择与你的操作系统和版本相对应的下载链接，点击下载。 解压二进制包：下载完成后，将二进制包解压到你想要安装Flink的目录中。你可以使用命令行工具（如tar命 ......

https://flink.apache.org/zh/ Flink（Apache Flink）是一个开源的流处理和批处理框架，旨在处理大规模的数据流和批处理任务。它提供了高效、可扩展和容错的数据处理能力，适用于各种数据处理场景。 以下是Flink的一些关键概念： 流（Stream）：Flink以数 ......

FLink1.6版本，基于Yarn集群示例： 1、启动示例： ../bin/flink run -t yarn-per-job -Dyarn.application.queue="default" -c org.apache.flink.base.basedoit._23_State_Operato ......

本文介绍了Flink 1.16的 HistoryServer 集成Yarn进行日志查看的方案，详细分析了Jobmanager和TaskManager的日志链接转换的方法。仅供参考。 ......

从NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/mapred/MRVersion到 Flink On Yarn 的Classpath的传递过程分析。ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.mapred.MRVersion ......

第1章 Flink简介 1.1 初识Flink 1) Flink项目的理念是：“Apache 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”。 2) Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界(nc lk 9999)和有界数据(一个文档)流进 ......

一、摘要 如果想使用Flink，Flink的Watermark是很难绕过去的概念。本文帮大家梳理Watermark概念 二、Watermark疑问 1、Flink应用的常见需求是什么 如公司运营一个官网，想统计下过去一分钟有多少用户访问官网。一分钟可以理解为Flink的窗口，在这一分钟统计有多少用户 ......

场景： 使用flink读取一张hudi表，将数据写入到另外一张hudi表。 错误栈： java.lang.NumberFormatException: For input string: "test_table" at java.lang.NumberFormatException.forInput ......

Keyed state是指在Flink中与一个特定key相关联的状态。在Flink中，数据被分区并按key分组。当数据流被分区和分组后，每个key都有一个对应的状态，这就是Keyed state。它可以用于计算窗口、聚合操作和连续查询等。Keyed state通常用于在流处理中跟踪关键得分、计数或其 ......

在Flink中，事件时间、摄取时间和处理时间是用于处理流数据的三种时间概念。这三种时间概念分别反映了不同程序处理的时间特征。下面分别介绍它们的定义及区别： 事件时间（Event Time）: 事件时间是指事件在数据源端实际发生的时间，通常信息保存在事件数据的元数据或者是数据内容中。事件时间允许Fli ......