Flink写入Kafka两阶段提交端到端的exactly-once（精准一次）kafka->Flink->kafka1）输入端输入数据源端的Kafka可以对数据进行持久化保存，并可以重置偏移量（offset）2）Flink内部Flink内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的exactly-once语义3）输出端两阶段提交（2PC）。写入Kafka的过程实际上是一个两段式的提交：处理完毕得到结果，写入Kafka时是基于事务的“预提交”；等到检查点保存完毕，才会提交事务进行“正式提交”。如果中间出现故障，事务进行回滚，预提交就会被放弃；恢复状态之后，也只能恢复所有已经确认提交的操作。必须的配置
系列文章目录Flink1.17实战教程（第一篇：概念、部署、架构）文章目录系列文章目录1.Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API2.Flink快速上手2.1创建项目2.1.1创建工程2.1.2添加项目依赖2.2WordCount代码编写2.2.1批处理2.2.2流处理3.Flink部署3.1集群角色3.2Flink集群搭建3.2.1集群启动3.2.2向集群提交作业3.3部署模式3.3.1会话模式（SessionMode）3.3.2单作业模式（Per-JobMode）3.3.3应
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
【1】引入第三方Bahir提供的Flink-redis相关依赖包dependency>groupId>org.apache.bahirgroupId>artifactId>flink-connector-redis_2.11artifactId>version>1.0version>dependency>【2】Flink连接Redis并输出Sink处理结果packagecom.zzx.flinkimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._importorg.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSi
问题出现：在执行FlinkSQL-CDC连接mysql的时候，使用FlinkSQL客户端出现如下问题：FlinkSQL>CREATETABLEdemo (> idint,> nameSTRING> )WITH(> 'connector'='mysql-cdc',> 'hostname'='localhost',> 'port'='3306',> 'username'='root',> 'password'='root',> 'database-name'='cdc',> 'table-name'='cdc_test');>[INFO]Executesta
🧙FlinkSQL🏂🤺TableAPI和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。SQLAPI是基于SQL标准的ApacheCalcite框架实现的，可通过纯SQL来开发和运行一个Flink任务。SQL解析和验证：Calcite提供SQL解析和验证功能，可以将SQL查询语句解析成抽象语法树（AST），并进行语法验证、类型检查等操作。🏂sql-client准备 🤺原神启动启动hadoop启动flink%FLINK_HOME%/bin/yarn-session.sh-d 启动Flink的sql
目录一、关于延迟的一些概念1、什么是延迟？2、什么导致互联网延迟？
在ApacheFlink中实现高效的TopN数据处理，尤其是涉及时间窗口和多条件排序时，需要精细地控制数据流和状态管理。普通计算TopN：1.定义数据源（Source）首先，我们需要定义数据源。这可能是Kafka流、文件、数据库或任何其他支持的数据源。valstream:DataStream[YourType]=env.addSource(...)2.定义业务逻辑（Transformation）接下来，我们需要根据业务需求对数据进行转换。这可能包括映射、过滤、聚合等操作。valtransformedStream:DataStream[YourTransformedType]=stream.ma
一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。FlinkCDC社区发展迅速，在开源的三年时间里，社区已经吸引了111位贡献者，培养了8位Maintainer，社区钉钉用户群超过9800人。在社区用户与开发者的共同努力下，FlinkCDC于2023年12月7日重磅推出了其全新的 3.0版本 ，3.0版本的发布对FlinkCDC而言具有里程碑式的
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun前言学习总结FlinkSQLCheckpoint的使用，主要目的是为了验证FlinkSQL流式任务挂掉后，重启时还可以继续从上次的运行状态恢复。验证方式FlinkSQL流式增量读取Hudi表然后sinkMySQL表，任务启动后处于running状态，先查看sink表有数据，然后将对应的yarnkill掉，再通过设置的checkpoint重启任务，任务重启后验证sink表的数据量。FlinkSQL流式增量读取Hudi表可以参考：F
