Flink中的拼接流connect的使用其实非常简单,就是leftStream.connect(rightStream)的方式,但是有一点我们需要清楚,使用connect后并不是将两个流给串联起来了,而是将左流和右流建立一个联系,作为一个大的流,并且这个大的流可以使用相同的逻辑处理leftStream和rightStream,也可以使用不同的逻辑处理leftStream和rightStream.如下图:下面的演示代码也可以通过这个图结合来看,其实connect算子最主要的作用就是共享状态,如常用的广播状态.代码importorg.apache.flink.streaming.api.datas
文章目录前言Flink简介Flink集群剖析Flink应用场景Flink基础运行环境搭建Docker安装docker-compose文件编写创建并运行容器访问Flinkweb界面前言前面我们分别介绍了大数据计算框架Hadoop与Spark,虽然他们有的有着良好的分布式文件系统和分布式计算引擎，有的有着分布式数据集和基于内存的分布式计算引擎，但是却不能对无边界数据流进行有效处理，今天我们就分享一个第四代大数据分布式计算框架Flink简介与架构剖析并搭建基础运行环境Flink简介ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集
1、概述1）webUI依赖org.apache.flinkflink-runtime-web_${scala.binary.version}${flink.version}2）调用StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);3）可以通过configuration配置webUI的端口号2、代码实现importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.D
目录（零）本文简介意外收获：（一）背景（二）探索梳理过程（三）源码改造（四）修改效果1、JOB状态2、Level5的dataFile总大小3、数据延迟4、关联率（五）未来展望：异步Compact（零）本文简介Paimon多流拼接/合并性能优化； 为解决离线T+1多流拼接数据时效性、Flink实时状态太大任务稳定性问题，这里基于数据湖工具ApachePaimon进行近实时的多流拼接。 使用Flink+Paimon基于ParmaryKeyTable（PartialUpdate）进行多流拼接的时候，跑一段时间有时会遇到周期性背压、checkpoint时间过长等情况，本文通过剖析源
大小写导致的问题错误的flink-cdc语句sql我们看一下oracle的数据库字段再看一下错误sql里面的内容flink报错内容正确的sql三级目录错误的flink-cdc语句sqlCREATETABLEt_wx_source_1(idString,nameString,ageString)WITH('connector'='oracle-cdc','hostname'='192.168.1.135','port'='1521','username'='flink','password'='XXXXX','database-name'='dbc','schema-name'='FLINK',
文章目录起源与发展flink在github上的现状实时计算VS离线计算实时计算离线计算实时计算常用的场景框架流处理流程flink电商场景下的业务图示例flink中一些重要特性有界数据和无界数据时间语义、水位线事件时间处理时间水位线flink窗口概念理想中的数据处理含有延迟数据的数据处理Flink存储桶概念窗口类型滚动窗口滑动窗口会话窗口全局窗口flink状态管理检查点（Checkpoint）检查点恢复数据过程下载安装入门Demo示例pom配置Demo代码打包到集群流运行时执行环境任务槽Slot扩展Demo时间窗口DemoTableApiDemo对迟到数据处理Demo起源与发展 F
1、背景当时，hive安装部署好，并没有这个问题，后面部署了FlinkOnYarn，就没有使用过hive了。2、问题（1）使用bin/hive的时候，会打印大量的INFO日志，不停的刷日志，sql语句这些能够正常执行（MR引擎或者Tez引擎都可以），但是其实无法正常使用。（2）info日志如下所示：（3）而后想通过启动hiveserver2服务，使用DataGrip去连接操作Hive，这样至少不用看见那烦人的INFO日志了。。。事实是，sql语句无法正常跑下去。。。3、解决办法出现这个问题的原因：环境变量配置了HADOOP_CLASSPATH导致的。vim/etc/profile.d/my_e
文章目录FlinkonYarn的三种部署方式介绍以及注意一、Pre-Job模式部署作业
代码内容packagecom.jin.demo;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;importorg.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;importorg.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;importorg.apache.flink.s
环境说明：flink1.15.2Oracle版本：OracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0-64bitProductionmysql版本：5.7windows11IDEA本地运行先上官网使用说明和案例：OracleCDCConnector—FlinkCDCdocumentation1.Oracle开启logarchiving(1).启用logarchiving a:以DBA用户连接数据库 sqlplus/assysdba b:启用logarchiving（会重启数据库） alte
