1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（DistributedFileSystem），其中一个组件是HDFS（HadoopDistributedFileSystem）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。基于WerkzeugWSGI工具和Jinja2模板引擎。Flask通常被称为微框架,它旨在保持应用程序的核心简单且可扩展。Flask没有用于数据库处理的内置抽象层，也没有形成验证支持。相反，Flask支持扩展以向应用程序添加
文章目录一.state相关1.state种类2.State的存在形式3.state在哪产生4.state内存设置二.statebackend1.三种状态后端2.如何在hdfs中存储？3.设置checkpoint3.1.大状态下设置checkpoint3.2.EXACTLY_ONCE下设置分析checkpoint三.State设置过期时间1.datastream的TTL2.TableAPI和SQL的状态管理2.1.问题描述与分析2.2.状态设置2.3.实现逻辑与源码分析一.state相关1.state种类按照数据的划分和扩张方式，Flink中大致分为2类：KeyedStates：记录每个Key对
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ApacheFlink和Redis是两个强大的工具，可以一起使用来构建可以处理大量数据的实时数据处理管道。Flink为处理数据流提供了一个高度可扩展和容错的平台，而Redis提供了一个高性能的内存数据库，可用于存储和查询数据。在本文中，将探讨如何使用Flink来使用异步函数调用Redis，并展示如何使用它以非阻塞方式将数据推送到Redis。Redis的故事“Redis：不仅仅是一个缓存Redis是一种功能强大的NoSQL内存数据结构存储，已成为开发人员的首选工具。虽然它通常被认为只是一个缓存，但Redis远不止于此。它可以作为数据库、消息代理和缓存三者合一。Redis的优势之一是它的多功能性。
ApacheFlink和Redis是两个强大的工具，可以一起使用来构建可以处理大量数据的实时数据处理管道。Flink为处理数据流提供了一个高度可扩展和容错的平台，而Redis提供了一个高性能的内存数据库，可用于存储和查询数据。在本文中，将探讨如何使用Flink来使用异步函数调用Redis，并展示如何使用它以非阻塞方式将数据推送到Redis。Redis的故事“Redis：不仅仅是一个缓存Redis是一种功能强大的NoSQL内存数据结构存储，已成为开发人员的首选工具。虽然它通常被认为只是一个缓存，但Redis远不止于此。它可以作为数据库、消息代理和缓存三者合一。Redis的优势之一是它的多功能性。
文章目录💎Flink窗口的概念⚽窗口的分类🪩窗口API概览⚾窗口分配器（WindowAssigners）😃😃😃😃😃更多资源链接，欢迎访问作者gitee仓库：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse/tree/master💎Flink窗口的概念 Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 所以在Flink中，窗口其实并不是一个“框”，流进来的数据被框住了就只能进这一个窗
文章目录💎Flink窗口的概念⚽窗口的分类🪩窗口API概览⚾窗口分配器（WindowAssigners）😃😃😃😃😃更多资源链接，欢迎访问作者gitee仓库：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse/tree/master💎Flink窗口的概念 Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 所以在Flink中，窗口其实并不是一个“框”，流进来的数据被框住了就只能进这一个窗
作为大数据领域炙手可热的大数据组件，Flink作为大数据行业跳槽必问的组件，整理一些Flink相关的面试题供大家参考，有些题言简意赅即可，大多数的博客冗余一堆的知识点，看完要好久，我想帮大家提炼总结出核心的点，以帮助大家临阵磨枪，短时间掌握，当你把知识提炼出来，你会发现你的知识进步了，当你把简单提炼的知识再用自己的语言详细的说出来，那你就成为很厉害的人了，希望帮助大家收获到自己满意的offer。1、Flink和SparkStreaming有什么区别1、Flink是实时处理引擎，基于事件驱动。而SparkStreaming是微批（Micro-Batch）的模型。（根本区别，一定要说出来）2、时间
作为大数据领域炙手可热的大数据组件，Flink作为大数据行业跳槽必问的组件，整理一些Flink相关的面试题供大家参考，有些题言简意赅即可，大多数的博客冗余一堆的知识点，看完要好久，我想帮大家提炼总结出核心的点，以帮助大家临阵磨枪，短时间掌握，当你把知识提炼出来，你会发现你的知识进步了，当你把简单提炼的知识再用自己的语言详细的说出来，那你就成为很厉害的人了，希望帮助大家收获到自己满意的offer。1、Flink和SparkStreaming有什么区别1、Flink是实时处理引擎，基于事件驱动。而SparkStreaming是微批（Micro-Batch）的模型。（根本区别，一定要说出来）2、时间
前言 参考文章中，给出的cdh编译后的flink，已经下架，所以我们得想办法，编译。参考别人的文章不可怕，怕的是，不思进取，我们可以参考别人的文章，并且对不足之处，进行改进，将优秀的地方，进行学习，这样我们国家和民族的技术文章和社区，才能不断进步。可能有一天我不干程序员了，但是技术更新了，那时，我也希望，我的文章能被别人拿走，进行改进，造福开源社区。于是，此文章是基于参考文章为基础，进行的改进版注意flink版本千万不要选超过1.2的否则将会多一个很麻烦的shared包编译，会出现很多问题需要cdh集群（前提）---我已经搭建好了flink的-parcel包制作FlinkParcel包1）下载
