大家好，我是老兵。Flink基于流编程模型，内置了很多强大功能的算子，可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手，大多算子的写法和场景想来已是了然于胸，但是使用过程常常会有一些小小的问题:部分算子长时间未用，忘了用法。。某些场景选择什么算子？如何选择？含糊不清。。工欲善其事，必先利其器！快速高效的使用合适的算子开发程序，往往可以达到事半功倍的效果。想着好记性不如烂笔头这个道理，特此整理一份常见的Flink算子开发手册！！也作为自己的工作笔记。欢迎大家收藏~1DataStreamAPIFlinkDataStreamAPI让用户灵活且高效编写Flink流式程序。主要分为DataSourc
关注公众号：大数据技术派，回复“资料”，领取1000G资料。本文首发于我的个人博客：Flink状态管理Flink系列文章第01讲：Flink的应用场景和架构模型第02讲：Flink入门程序WordCount和SQL实现第03讲：Flink的编程模型与其他框架比较第04讲：Flink常用的DataSet和DataStreamAPI第05讲：FlinkSQL&Table编程和案例第06讲：Flink集群安装部署和HA配置第07讲：Flink常见核心概念分析第08讲：Flink窗口、时间和水印第09讲：Flink状态与容错第10讲：FlinkSideOutPut分流第11讲：FlinkCEP复杂事件
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为什么你的Flink运行开始减慢了？为什么你试遍Flink参数还是无法解决？Flink背压常常发生在生产事故中，切记不要掉以轻心。不知为何，最近的我开始走下坡路了。。。1故事的开始此刻，我抬头看了一眼坐在对面的这个家伙:格子衫、中等身材，略高的鼻梁下顶着一副黑框眼镜，微眯的目光透出丝丝倦意，正一眨不眨地盯着我看。我心里直犯嘀咕:我又有什么好看的呢？不过是A君你用来换取面包、汽车的工具罢了。虽然陪伴了五年的时光，想来也就是如此~说到这，忘了自我介绍了。我叫Flink，当然，我还是喜欢你们叫我的全名:ApacheFlink，因为这样听起来很有科技感。我是目前最火的大数据实时计算引擎之一。之
为什么你的Flink运行开始减慢了？为什么你试遍Flink参数还是无法解决？Flink背压常常发生在生产事故中，切记不要掉以轻心。不知为何，最近的我开始走下坡路了。。。1故事的开始此刻，我抬头看了一眼坐在对面的这个家伙:格子衫、中等身材，略高的鼻梁下顶着一副黑框眼镜，微眯的目光透出丝丝倦意，正一眨不眨地盯着我看。我心里直犯嘀咕:我又有什么好看的呢？不过是A君你用来换取面包、汽车的工具罢了。虽然陪伴了五年的时光，想来也就是如此~说到这，忘了自我介绍了。我叫Flink，当然，我还是喜欢你们叫我的全名:ApacheFlink，因为这样听起来很有科技感。我是目前最火的大数据实时计算引擎之一。之
近期，在网上看到一个来自外文网站的帖子，内容是一位业内大牛讨论#在分布式系统中最难解决的几个技术难题#。该话题目前已收到超过10000+的点赞认同数。文中提出的排行第二的难题：Exactly-Oncedelivery。在很多评论中，甚至被认为是理论上几乎不可解决的问题。对于此技术话题的理解，可谓见仁见智，而在流处理领域中的Exactly-Once一致性语义则是大数据开发者必须掌握的核心知识点。由此引出日常工作常用的计算框架思考:海量数据实时计算：Spark和Flink引擎是如何保证Exactly-Once一致性？话不多说，我将从如下几点内容对此问题进行阐释：什么是Exa
近期，在网上看到一个来自外文网站的帖子，内容是一位业内大牛讨论#在分布式系统中最难解决的几个技术难题#。该话题目前已收到超过10000+的点赞认同数。文中提出的排行第二的难题：Exactly-Oncedelivery。在很多评论中，甚至被认为是理论上几乎不可解决的问题。对于此技术话题的理解，可谓见仁见智，而在流处理领域中的Exactly-Once一致性语义则是大数据开发者必须掌握的核心知识点。由此引出日常工作常用的计算框架思考:海量数据实时计算：Spark和Flink引擎是如何保证Exactly-Once一致性？话不多说，我将从如下几点内容对此问题进行阐释：什么是Exa
今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1引子1.1数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订单详情表order_id关联，获取所有订单下的商品信息。selecta.idas'订单id',a.order_dateas'下单时间',a.order_amountas'订单金额',b.orde
今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1引子1.1数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订单详情表order_id关联，获取所有订单下的商品信息。selecta.idas'订单id',a.order_dateas'下单时间',a.order_amountas'订单金额',b.orde
1.安装java1.8版本steven@wangyuxiangdeMacBook-Pro~java-versionjavaversion"1.8.0_211"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_211-b12)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.211-b12,mixedmode)2.安装flink使用brew安装flink，命令如下：brewinstallapache-flink3.查看是否安装成功steven@wangyuxiangdeMacBook-Pro~flink-vVersion:1.13.2,
