前言需要提到Flink中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。编写的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger的。所以JobManager就是Flink集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；而它获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的TaskManager。这里的TaskManager，就是真正“干活的人”，数据的处理操作都是它们来做的。一、集群部署1.1环境配置Flink安装部署的学习时，需要准备3台Linux机器。具体要求如下：系统环境为CentOS7.5版本。安装J
一、任务槽（TaskSlots）Flink中每一个worker(也就是TaskManager)都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。TaskManager的计算资源是有限的，并不是所有任务都可以放在一个TaskManager上并行执行。并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（taskslots）。每个任务槽（taskslot）其实表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。假如一个
Iceberg从入门到精通系列之八：flinksql创建Iceberg表一、创建数据库二、创建表三、创建分区表四、使用LIKE语法建表五、创建主键表一、创建数据库createdatabaseiceberg_db;useiceberg_db;二、创建表createtable`hive_catalog`.`default`.`sample`(idbigintcomment'uniqueid',datastring);建表命令支持最常用的flink建表语法，包括：PARTITIONBY(column1,column2,…)：配置分区，apacheflink不支持隐藏分区。COMMENT‘tabled
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。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSetAPI）还是流处理（DataStreamAPI），在上层应用中都可以直接使用TableAPI或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。需要说明的是，TableAPI和SQL最初并不完善，在Flink1.9版本合并阿里巴巴内部版本Blink之后发生了非常大的改变，此后也一直处在快速开发和完善的过程中，直到Flink1.12版本才基本
前言说明：本文档只讨论数据源为kafka的情况实现kafka和doris的精准一次写入flink的kafka连接器已经实现了自动提交偏移量到kafka，当flink中的数据写入成功后，flink会将这批次数据的offset提交到kafka，程序重启时，kafka中记录了当前groupId消费的offset位置，开始消费时将会从上一次消费的位置开始消费，可以保证数据的至少一次(atleastonce)，写入端如果需要做到精准一次(exactlyonce)可以通过事务控制或者幂等性保证。从kafka到kafka实现精准一次当从kafkatopic1写入kafkatopic2时（不一定是同一个kaf
可能出现的3种报错--报错1Failedtogetmetadatafortopics[...].org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Call--报错2Causedby:org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Timedoutwaitingtosendthecall.Call:fetchMetadataHeartbeatmustbesetlowerthanthesessiontimeout--报错3Timedoutwaitingforanodeassignment.Call:des
watermark时间语义和watermark注意:数据进入flink的时间：如果用这个作为时间语义就不存在问题，但是开发中往往会用处理时间作为时间语义这里就需要考虑延时的问题。如上图，数据从kafka中获取出来，从多个分区中获取，这时候时间肯定有乱序,这时候就需要使用事件时间。场景：游戏连续过五关，给予奖励地铁里面玩游戏，连过三关断网了，二分钟过了八关。这时候是用处理时间还是事件时间呢？处理时间的优势：牺牲一定的数据准确性，没有延迟packagecom.atguigu.apitest.window;/**importcom.atguigu.apitest.beans.SensorReadin
分析&回答1.开发者模式 在idea中运行Flink程序的方式就是开发模式。2.local-cluster模式 Flink中的Local-cluster(本地集群)模式,单节点运行，主要用于测试,学习。3.Standalone模式 独立集群模式，由Flink自身提供计算资源。4.Yarn模式把Flink应用提交给Yarn的ResourceManagerFlink会根据运行在JobManger上的job的需要的slot的数量动态的分配TaskManager资源Yarn又分3种模式4.1Session-ClusterSession-Cluster模式需要先启动Flink集群，
问题描述flink运行jar包任务，运行几个小时或者1天以后，任务就会挂掉！！！第一个错误是2023-02-0123:43:08,083INFOorg.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph[]-Window(TumblingEventTimeWindows(60000),EventTimeTrigger,getHvcDownLine)->Sink:Unnamed(1/1)(8672ad64cfc4ddce37756e60242432be)switchedfromRUNNINGtoFAILEDon11.11.1.102:40227-
启动一个任务通常我们会使用bin/flinkrun-tyarn-per-job-ccom.xxx.xxx.WordCount/WordCount.jar方式启动任务；我们看一下flink文件中到底做了什么，以下是其部分源码#Convertrelativepathtoabsolutepathbin=`dirname"$target"`#getflinkconfig."$bin"/config.shif["$FLINK_IDENT_STRING"=""];thenFLINK_IDENT_STRING="$USER"fiCC_CLASSPATH=`constructFlinkClassPath`lo
