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作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介数据流是一个连续不断的、产生、存储和处理数据的过程。传统上，数据流编程都是基于特定平台（比如：消息队列，数据仓库，事件溯源）的SDK或者API进行开发，但随着云计算和容器技术的发展，越来越多的企业选择使用开源工具实现自己的大数据处理系统。其中ApacheFlink和ApacheKafka这两个开源项目提供了丰富的数据处理能力。本文将从Flink和Kafka的基本用法出发，通过一个案例来介绍如何利用这两个框架构建一个实时的数据流管道。阅读本文后，读者应该能够理解并掌握以下知识点：Flink与Kafka的特点及区别数据流编程模型：时间复杂度分析和异步计算用Fli

作者：禅与计算机程序设计艺术在企业级生产环境中，由于各种各样的原因，通常会要求对一些组件的参数进行定制化设置，或者需要加载外部配置文件来控制一些组件的行为。目前，ApacheFlink提供了基于配置文件的动态参数配置方式，能够灵活地调整组件运行时的参数。除了参数配置外，Flink还支持通过JavaAPI的形式加载外部模型，例如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn模型。然而，这些模型并不像普通参数一样可以直接在配置文件中进行配置，因此需要额外的代码逻辑才能完成配置。本文将介绍如何通过JavaAPI来加载外部模型，以及Flink中参数配置的详细流程。2.基本概念术语说明A

FlinkCDC系列之：OracleCDCConnector一、依赖关系二、SQL客户端JAR三、设置Oracle1.对于非CDB数据库2.对于CDB数据库四、创建OracleCDCtable五、连接器选项六、局限性七、可用元数据八、特征1.Exactly-Once处理2.启动阅读位置3.单线程读取4.数据流源九、数据类型映射十、OracleCDC导入Elasticsearch案例OracleCDC连接器允许从Oracle数据库读取快照数据和增量数据。本文档介绍如何设置OracleCDC连接器以针对Oracle数据库运行SQL查询。一、依赖关系为了设

        为确保能够全面、实时地监控Flink集群的运行状态和性能指标。以下是监控方案的主要组成部分：Flink集群概览：通过访问Flink的JobManager页面，您可以获取集群的总体信息，包括TaskManager的数量、任务槽位数量、运行中的作业以及已完成的作业。这可以帮助您了解集群的整体规模和运行状态。作业监控：在Flink的JobManager页面上，您可以查看每个作业的运行统计信息，包括任务和子任务的运行时间、交换的字节和记录等。通过分析这些信息，您可以了解作业的运行状况，并及时发现潜在问题。TaskManager监控：TaskManager是Flink集群中的工作节点，负

背景：我们日常使用kafka客户端消费kafka主题的消息时，当消费者退出/加入消费者组，kafka主题分区数有变等事件发生时，都会导致rebalance的发生，此时一般情况下，如果我们不自己处理offset，我们不需要理会这个rebalance的，当rebalance完成后，每个消费者会从__consumer_offsets中获取每个消费者此时的消费偏移位置，继续进行消费，此时有可能会重复消费.flink对于kafka的rebalance的处理我们之前说的是正常的情况下rebalance后消费者会从__consumer_offsets中获取偏移位置进行消费，那么对于开启了检查点的flink来

1、Kafka介绍Kafka是一款开源的分布式消息系统，最初由LinkedIn公司开发并开源。它被设计用于处理海量的实时数据流，可以支持高吞吐量和低延迟的数据传输。Kafka的设计主要目标是提供一个持久化的、高吞吐量的、可扩展的、分布式发布/订阅消息系统，以解决实时数据处理的需求。它基于发布/订阅模型，通过将消息发布到主题（Topic）并让订阅者订阅相关主题，实现了消息的生产者和消费者之间的解耦。Kafka的架构和设计思想非常灵活，主要由以下几个核心组件组成：Producer（生产者）:负责将消息发布到Kafka集群中的指定主题。Consumer（消费者）:订阅并消费特定主题的消息。Topic

文章目录前言一、FlinkSession集群二、FlinkJob集群三、FlinkApplication集群前言Flink应用程序的作业可以被提交到长期运行的FlinkSession集群、专用的FlinkJob集群或FlinkApplication集群。这些选项之间的差异主要与集群的生命周期和资源隔离保证有关。一、FlinkSession集群集群生命周期：在FlinkSession集群中，客户端连接到一个预先存在的、长期运行的集群，该集群可以接受多个作业提交。即使所有作业完成后，集群（和JobManager）仍将继续运行直到手动停止session为止。因此，FlinkSession集群的寿命不

做数据处理的程序员一定碰到过一个很有意思的问题，Flink到底用什么语言开发？Scala还是Java？国内部分程序员对scala开发flink好像存在着偏见或者是迷茫，一般是因为你能找到的flink项目大多是java写的。想要弄明白这个问题，首先要知道这个问题为什么会发生，作者在网上查看了相关的词条，并且根据开发经验，大致总结了一下对这个事情的个人看法。首先这个问题牵扯了一部分spark，2009年的时候spark作为第一个弥补MR无法基于内存计算缺陷的第二代大数据计算框架诞生于伯克利大学。这里的第一个是值基础架构相对完善，没有很严重的缺陷，单纯的谈论有无来说它前面还有个storm。但是sto

flink面试常见题带答案(持续更新）1.什么是ApacheFlink(为什么使用Flink替代Spark?)2.Flink的核心概念3.作业在很多情况下有可能会失败。失败之后重新去运行时，我们如何保证数据的一致性?4.Flink的时间语义5.Flink的API可分为哪几层?6.Flink运行时组件7.flink任务提交流程8.flink执行图9.flink的分区策略10.Flink的状态分为哪两类11.KeyedState都有哪几类12.Flink中watermark的概念13.什么是Flink的全局快照14.为什么需要全局快照15.Flink的容错机制16.Flink是如何实现End-To