文章目录Flink数据流和分层API介绍一、​​​​​​​​​​​​​​Flink数据流

项目场景：flink任务上线运行问题描述问题java.util.concurrent.TimeoutException: Heartbeat of TaskManager with id job-af2f94d0-59d7-4e51-aa55-dc91d1a264a8-taskmanager-1-1 timed out.原因分析：报错原因分布式物理机网络失联。Failover的节点对应Taskmanager的内存设置太小，垃圾回收机制会导致心跳超时。解决方案：解决方案如果此问题出现的不频繁，则不用关注，通常Failover后作业能正常恢复。调大Failover的节点对应Taskmanager的

一、为什么要用FlinkonYarnHA模式默认情况下，Flink只有一个JobManager，这将导致单点故障，使用JobManagerHA，集群可以从单点故障中恢复，从而避免单点故障，我们可以在Standalone或FlinkonYarn集群下配置Flink集群HA（高可用性）。而FlinkonYarn的高可用性其实主要是利用Yarn的任务恢复机制实现的。生产环境推荐使用Yarn。首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于onYarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高集群的利用率。其次，Flink是大数据计

精准一次怎么保证？可以设置为以下2个对齐当有一个barrier比较快时，输入缓冲区阻塞，当另外一个barrier到来时，才进行备份，所以数据不会重复。优点：不会造成数据重复缺点：会造成数据积压，OOM不对齐当有一个barrier到来时，直接将barrier置到最后，然后将所有缓冲区的数据和状态进行备份，然后将kafka提交，然后将慢的barrier也置到最后，将所有缓冲区的数据和状态进行备份，然后将kafka提交。优点：加快了ck缺点：由于备份了大量数据，会造成IO压力大，磁盘存储压力大至少一次怎么保证？对齐当有一个barrier比较快时，输入缓冲区不阻塞，直接向下游流动，而barrier会等

文章目录1.环境信息2.安装3.配置4.新建用户并赋权5.发布表6.flinksql7.命令汇总1.环境信息类型版本/描述docker20.10.9Postgresql10.6初始化账号密码：postgres/postgres普通用户：test1/test123数据库：test_dbflink1.13.62.安装step1：拉取PostgreSQL10.6版本的镜像：dockerpullpostgres:10.6step2：创建并启动PostgreSQL容器，在这里，我们将把容器的端口5432映射到主机的端口30028，账号密码设置为postgres，并将pgoutput插件加载到Postgr

Flink系列之：动态发现新增分区一、动态发现新增分区二、FlinkSQL动态发现新增分区三、FlinkAPI动态发现新增分区为了在不重新启动Flink作业的情况下处理主题扩展或主题创建等场景，可以将Kafka源配置为在提供的主题分区订阅模式下定期发现新分区。要启用分区发现，请为属性partition.discovery.interval.ms设置一个非负值。一、动态发现新增分区flink程序增加自动发现分区参数：flink.partition-discovery.interval-millis是一个配置属性，用于设置Flink作业中的分区发现间隔时间（以毫秒为单位）。在Flink作业中，数据

文章目录多流转换分流基本合流操作联合（Union）连接（Connect）基于时间的合流——双流联结（Join）窗口联结（WindowJoin）间隔联结（IntervalJoin）窗口同组联结（WindowCoGroup）多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类：分流的操作一般是通过侧输出流（sideoutput）来实现；而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用u

在很多时候我们需要根据指定的时间戳来开始消费kafka中的数据但是由于flink没有自带的方法所以只能手动写逻辑来实现从kafka中根据时间戳开始消费数据使用OffsetsInitializer接口实现importorg.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;importorg.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;importorg.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.client

目录一、flinkcdc介绍1、什么是flinkcdc2、flinkcdc能用来做什么3、flinkcdc的优点二、flinkcdc基础使用1、使用flinkcdc读取txt文本数据2、DataStream的使用方式3、SQL的方式总结一、flinkcdc介绍1、什么是flinkcdcflinkcdc是一个由阿里研发的，一个可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的source组件。2、flinkcdc能用来做什么flinkcdc能感知数据库的所有修改、新增、删除操作，并以流的形式，进行实时的触发和反馈。如：你想监听一个表的数据是否有变动，并且需要把变动