Flink中的状态一、Flink中的状态1、算子状态1.1算子状态数据结构1.2算子状态案例2、键控状态（KeyedState）—更常用2.1键控状态数据结构2.2键控状态的使用2.3键控状态的API3、键控状态的案例4、状态后端（StateBackends）4.1状态后端了解4.2状态后端的类型4.3状态后端的设置一、Flink中的状态1）由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。2）可以认为状态就是一个本地变量（一般放在本地内存，本地内存读取修改什么的都比较快），可以被任务的业务逻辑访问。3）Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，
2023年3月12日，FlinkTableStore项目顺利通过投票，正式进入Apache软件基金会(ASF)的孵化器，改名为ApachePaimon(incubating)。随着ApacheFlink技术社区的不断成熟和发展，越来越多企业开始利用Flink进行流式数据处理，从而提升数据时效性价值，获取业务实时化效果。与此同时，在大数据领域数据湖架构也日益成为新的技术趋势，越来越多企业开始采用Lakehouse架构，基于DataLake构建新一代DataWarehouse。因此，Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合，推出新一
2023年3月12日，FlinkTableStore项目顺利通过投票，正式进入Apache软件基金会(ASF)的孵化器，改名为ApachePaimon(incubating)。随着ApacheFlink技术社区的不断成熟和发展，越来越多企业开始利用Flink进行流式数据处理，从而提升数据时效性价值，获取业务实时化效果。与此同时，在大数据领域数据湖架构也日益成为新的技术趋势，越来越多企业开始采用Lakehouse架构，基于DataLake构建新一代DataWarehouse。因此，Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合，推出新一
文章目录一、维表join介绍二、TemporalTableJoin三、维表Join案例3.1、背景3.2、实践3.2.1、维表存储在MySQL中3.2.2、事实数据存在kafka3.2.3、创建MySQL的结果表，表示区域销量3.2.4、用户行为数据与省份维表数据join3.2.5、计算区域的销量，并将计算结果写入MySQL本文基于flink-1.13.6一、维表join介绍维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中
文章目录一、维表join介绍二、TemporalTableJoin三、维表Join案例3.1、背景3.2、实践3.2.1、维表存储在MySQL中3.2.2、事实数据存在kafka3.2.3、创建MySQL的结果表，表示区域销量3.2.4、用户行为数据与省份维表数据join3.2.5、计算区域的销量，并将计算结果写入MySQL本文基于flink-1.13.6一、维表join介绍维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中
Flink系列TableAPI和SQL之：时间属性一、时间属性和窗口二、事件时间1.在创建表的DDL中定义2.在数据流转换为表时定义三、处理时间1.在创建表的DDL中定义2.在数据流转换为表时定义一、时间属性和窗口基于时间的操作(比如时间窗口)，需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在TableAPI和SQL中，会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间。所谓的时间属性(timeattributes)，就是每个表模式结构(schema)的一部分。可以在创建表的DDL里直接定义一个字段，也可以在DataStream转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个
Flink系列TableAPI和SQL之：时间属性一、时间属性和窗口二、事件时间1.在创建表的DDL中定义2.在数据流转换为表时定义三、处理时间1.在创建表的DDL中定义2.在数据流转换为表时定义一、时间属性和窗口基于时间的操作(比如时间窗口)，需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在TableAPI和SQL中，会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间。所谓的时间属性(timeattributes)，就是每个表模式结构(schema)的一部分。可以在创建表的DDL里直接定义一个字段，也可以在DataStream转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个
文章目录前言FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDC1.2CDC的种类1.3Flink-CDC2.FlinkCDC案例实操2.1DataStream方式的应用2.1.1导入依赖2.1.2编写代码2.2.3提交到集群运行2.1.4断点续传savepoint2.2FlinkSQL方式的应用2.2.1代码实现2.2.2测试2.3自定义反序列化器2.4DataStream和FlinkSQL方式的对比总结参考资料前言本文主要对B站的Flink视频进行学习并实操，将相关重点进行记录，当做自己的学习笔记，以便快速上手进行开发。FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDCCDC是ChangeDat
文章目录前言FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDC1.2CDC的种类1.3Flink-CDC2.FlinkCDC案例实操2.1DataStream方式的应用2.1.1导入依赖2.1.2编写代码2.2.3提交到集群运行2.1.4断点续传savepoint2.2FlinkSQL方式的应用2.2.1代码实现2.2.2测试2.3自定义反序列化器2.4DataStream和FlinkSQL方式的对比总结参考资料前言本文主要对B站的Flink视频进行学习并实操，将相关重点进行记录，当做自己的学习笔记，以便快速上手进行开发。FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDCCDC是ChangeDat
本文主要分享字节跳动在使用FlinkState上的实践经验，内容包括FlinkState相关实践以及部分字节内部在引擎上的优化，希望可以给Flink用户的开发及调优提供一些借鉴意义。前言Flink作业需要借助State来完成聚合、Join等有状态的计算任务，而State也一直都是作业调优的一个重点。目前State和Checkpoint已经在字节跳动内部被广泛使用，业务层面上State支持了数据集成、实时数仓、特征计算、样本拼接等典型场景；作业类型上支持了Map-Only类型的通道任务、ETL任务，窗口聚合计算的指标统计任务，多流Join等存储数据明细的数据拼接任务。以WordCount为例，假
