前言：主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。FlinkCDC是ApacheFlink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，ApacheFlink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQLAPI又提供了强大的流式计算能力，因此结合FlinkCDC能带来非常广阔的应用场景。例如，FlinkCDC可以代替传统的DataX和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关
在执行./start-cluster.sh后，flink进程的监听ip端口是127.0.0.1:8081这样只能本机进行访问，外部服务器是访问不了的，出现这个问题的原因是flink的conf/masters里配置的默认是localhost,进程启动时会按照这个主机名从/etc/hosts找到对应的ip,因为我的主机配置是：127.0.0.1localhostlocalhost.localdomainlocalhost4localhost4.localdomain4::1localhostlocalhost.localdomainlocalhost6localhost6.localdomain6
先上一张图，后面再慢慢介绍：CDC概述CDC的全称是 ChangeDataCapture ，在广义的概念上，只要能捕获数据变更的技术，我们都可以称为CDC。我们目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC主要分以下两类基于查询的CDC：优点是实现简单，是通过批处理实现的，需要依赖离线调度，不能保证数据强一致性和实时性；基于日志的CDC：实现比较复杂，但是可以实时消费日志，流式处理，可保证数据一致性和实时性；方案对比目前市面上的CDC技术比较多，我们选取了几种主要的开源CDC方案做了对比，总体如下图：如上图所示，从CDC机制、增量同步、断电续传、全量
漏洞描述ApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。编号：CVE-2020-17518Flink1.5.1引入了RESTAPI，但其实现上存在多处缺陷，导致目录遍历和任意文件写入漏洞。影响范围ApacheFlink1.5.1~1.11.2漏洞复现本次使用的环境以及对应的ip:vulhub_kali_linux : 192.168.157.139kali_linux : 192.168.157.138本机 :
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序，hive和spark的区别就是mapreduce和spark的区别。HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库，是一种面向列族存储的非关系型数据库。Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。（1）hive和spark的区别1.hive主要是基于磁盘的，spark主要是基于内存的，DAG机制的计算模型，减少shuff
1、异常信息主要报错内容：java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext.getMetricGroup()Lorg/apache/flink/metrics/MetricGroup;报错全量信息：java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext.getMetricGroup()Lorg/apache/flink/metrics/MetricGroup;atorg.apac
项目场景：最近实时平台flink任务频繁失败，报检查点方面的错误，最近集群的hdfs也经常报警：运行状况不良，不知道是否和该情况有关，我的状态后端位置是hdfs，废话不多说，干货搞起来~问题描述日志中报错如下：2022-07-1606:26:46,566INFOorg.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator[]-Checkpoint670223ofjob61103d713243c4a71befb436fa3f32eeexpiredbeforecompleting.2022-07-1606:26:46,571INFOorg.ap
项目场景：最近实时平台flink任务频繁失败，报检查点方面的错误，最近集群的hdfs也经常报警：运行状况不良，不知道是否和该情况有关，我的状态后端位置是hdfs，废话不多说，干货搞起来~问题描述日志中报错如下：2022-07-1606:26:46,566INFOorg.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator[]-Checkpoint670223ofjob61103d713243c4a71befb436fa3f32eeexpiredbeforecompleting.2022-07-1606:26:46,571INFOorg.ap
1、Flink实时应用场景Flink在实时计算领域内的主要应用场景主要分为四类：实时数据同步流式ETL实时数据分析复杂事件处理2、实时数据体系架构实时数据体现大致分为三类场景：流量类业务类特征类在数据模型上，流量类是扁平化的宽表，业务数仓更多是基于范式的建模，特征数据是KV存储；从数据来源区分，流量数仓的数据来源一般是日志数据，业务数仓的数据来源是业务binlog数据，特征数仓的数据来源则多种多样;从数据量而言，流量和特征数仓都是海量数据，每天十亿级以上，而业务数仓的数据量一般每天百万到千万级；从数据更新频率而言，流量数据极少更新，则业务和特征数据更新较多，流量数据一般关注时序和趋势，业务数据
下面代码路径：source->rocketmq->common->selectorDefaultTopicSelector.java类publicclassDefaultTopicSelectorT>implementsTopicSelectorT>{privatefinalStringtopicName;privatefinalStringtagName;publicDefaultTopicSelector(finalStringtopicName){this(topicName,"");}publicDefaultTopicSelector(StringtopicName,Stringta
