背景 基于select语句的Flink-CDC适用于数据同步的全量同步的场景，可以结合Azkaban或者dolphinscheduler做定时调度T+1数据同步。1、maven1.13.62.11org.apache.flinkflink-java${flink.version}org.apache.flinkflink-streaming-java_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-clients_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flin
Flink保存点保存点(Savepoint)：用户手动触发保存状态保存点的场景：版本管理和归档存储更新Flink版本更新应用程序调整并行度暂停应用程序设置算子ID:DataStreamString>stream=env.addSource(newStatefulSource()).uid("source-id").map(newStatefulMapper()).uid("mapper-id").print();创建保存点:obId：镜像保存的作业IDtargetDirector(可选)：保存点存储的路径bin/flinksavepoint:jobId[:targetDirectory]fli
目录背景注意点自定义Appenderlog4j配置文件启动脚本实现效果背景由于公司想要基于flink的日志做实时预警功能，故需要实时接入，并刷入es进行分析。注意点日志接入必须异步，不能影响服务性能kafka集群宕机，依旧能够提交flink任务且运行任务kafka集群挂起恢复，可以依旧续写实时运行日志自定义Appender在类上加上@Plugin注解，标记为自定义appender@Plugin(name="KafkaAppender",category="Core",elementType="appender",printObject=true)publicfinalclassKafkaApp
背景和Spark的使用方式不同，flink结合hudi的方式，是以SPI的方式，所以不需要像使用Spark的方式一样,Spark的方式如下：spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtensionspark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog（这里不包括org.apache.spark.sql.sources.DataSourceRegister）Flink结合Hudi的方式，只需要引入了对应
流计算流计算流计算概述静态数据和流数据批量计算和实时计算流计算概念流计算与Hadoop流计算框架流计算处理流程数据处理流程数据实时采集数据实时计算实时查询服务流计算的应用开源流计算框架StormStorm简介Storm的特点FlinkFlink简介为什么选择Flink传统数据处理架构大数据Lambda架构流处理架构Flink的优势Flink应用场景图计算图计算简介图结构数据传统图计算解决方案的不足之处图计算通用软件Pregel简介流计算流计算概述静态数据和流数据很多企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。技术人员可以利用数据挖掘和OLAP（On-LineA
尚硅谷大数据技术-教程-学习路线-笔记汇总表【课程资料下载】视频地址：尚硅谷大数据Flink1.17实战教程从入门到精通_哔哩哔哩_bilibili尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记01【Flink概述、Flink快速上手】尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记02【Flink部署】尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记03【】尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记04【】尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记05【】尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记06【】尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记07【】尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-
1.提交flink任务时报错：Causedby:org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException:Jobexecutionfailed.atorg.apache.flink.runtime.jobmaster.JobResult.toJobExecutionResult(JobResult.java:147)atorg.apache.flink.client.deployment.ClusterClientJobClientAdapter.lambda$null$6(ClusterClientJobClientAdapter.java:
最近的项目中有用到Flink Oracle CDC实时到监听数据库变化，将变化的数据sink到Kafka。Oracle CDC依赖Debezium组件解析Redo Log与Archive Log，Debezium 通过Oracle 的Logminer解析Log。在我们生产环境遇到运行一段时间后，再也查询不到数据，直到报miss log file异常（线上环境cron job 将一小时前的archvied log压缩生成gzip文件），Flink job运行失败。日志量比较大的时候，延迟非常大，每小时archived log size超过60G时延迟去到小时级别。分析问题前，先简单介绍下Orac
publicclassFlinkTask{privateStringJobManagerAddress="xxxx";publicJobIDrunTask(StringjarPath,intparallelism,StringentryPointClassName){RestClusterClientclient=null;JobIDjobId=null;try{//集群信息Configurationconfiguration=newConfiguration();configuration.setString(JobManagerOptions.ADDRESS,JobManagerAddre
在Flink中max算子和maxBy算子都是用来求取最大值的,下面将结合代码介绍一下它俩的相同点和不同点相同点都是滚动聚合都会根据代码的逻辑更新状态中记录的聚合值,并输出不同点max算子只会更新最大值的字段,maxBy算子会更新整条数据,下面就结合代码看和结果看一下相同点及区别测试数据小明,M,25小花,W,27小美,W,29小强,M,24小刚,M,29小A,M,25小B,W,27小C,W,29小D,M,24小E,M,29max算子publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//创建流处理环境StreamExecutionEnvironm
