背景本文来讲解一下flink的水位线传播及对其对任务事件时间的影响水位线首先flink是通过从源头生成水位线记录的方式来实现水位线传播的，也就是说水位线是嵌入在正常的记录流中的特殊记录，携带者水位线的时间戳，以下我们就通过图片的方式来讲解下水位线是如何传播以及更新任务的事件时间的.如上图所示，任务中的事件时间等于任务中收到的前置任务中的最小水位线时间，然后任务会把当前任务的事件时间通过广播的方式向下游传播.总结从水位线的更新我们可以知道它依赖于前置的每个任务周期性的推进对应分区的水位线时间，也就是如果某个分区的水位线时间一直不更新，那么任务的事件时间就会没法更新，这样也就导致一直没法触发时间相
Flink实战案例四部曲第一部曲:统计5分钟内用户修改创建删除文件的操作日志数量输入1001,delete1002,update1001,create1002,delte输出1001，21002，2代码如下。importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.util.Collector;importorg.apache.
作者：禅与计算机程序设计艺术Flink的流处理和人工智能：将人工智能融入流处理作为一位人工智能专家，程序员和软件架构师，我深知流处理的重要性和价值。流处理是一种高并行、高可扩展性的数据处理方式，能够大大提高数据处理的速度和效率。同时，结合人工智能技术，可以进一步提高流处理的智能和自适应能力。在本文中，我将向大家介绍如何将人工智能融入流处理，以及如何使用Flink实现高效的流处理和人工智能应用。技术原理及概念2.1基本概念解释流处理是一种并行数据处理方式，其目的是处理大量数据，以实现快速和高效的数据处理。流处理系统由多个组件组成，包括数据源、数据传输、数据处理和数据存储等。流处理系统中的各个组件
一、PyFlink的核心目标将Flink能力输出到Python用户，进而可以让Python用户使用所有的Flink能力。将Python生态现有的分析计算功能运行到Flink上，进而增强Python生态对大数据问题的解决能力。二、PyFlink技术架构三、PyFlink实用场景在具体的案例之前我们先简单分享一些PyFlink所能适用的业务场景。首先PyFlink既然是Python+Flink，那其适用场景也可以从java和Python两方面去分析，第一个Java所适用的场景PyFlink都适用。第一个，事件驱动型，比如：刷单，监控等；第二个，数据分析型的，比如：库存，双11大屏等；第三个适用的场
环境版本：hadoop-3.1.0hive-3.1.2flink-1.13.2一、开发Maven引入依赖项：org.apache.flinkflink-java${flink.version}org.apache.flinkflink-streaming-java_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-table-planner-blink_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-table-api-java-bridge_2.1
环境版本：hadoop-3.1.0hive-3.1.2flink-1.13.2一、开发Maven引入依赖项：org.apache.flinkflink-java${flink.version}org.apache.flinkflink-streaming-java_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-table-planner-blink_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-table-api-java-bridge_2.1
Windows上部署flink1.17flink的下载链接进入页面后下滑找到ApacheFlink，然后找到对应版本，之后点击Binaries找到xxx-bin-scala-xxx.tgz文件下载下载完成后直接本地解压解压后进入bin目录新增两个.bat文件（直接复制下面内容）1.start-cluster.bat文件::###############################################################################::LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underone::ormor
Flink系列文章1、Flink1.12.7或1.13.5详细介绍及本地安装部署、验证2、Flink1.13.5二种部署方式(Standalone、StandaloneHA)、四种提交任务方式（前两种及session和per-job）验证详细步骤3、flink重要概念（api分层、角色、执行流程、执行图和编程模型）及dataset、datastream详细示例入门和提交任务至onyarn运行4、介绍Flink的流批一体、transformations的18种算子详细介绍、Flink与Kafka的source、sink介绍5、Flink的source、transformations、sink的详
记-flink实时数仓搭建、开发、维护笔记业务场景描述数仓架构数仓分层odsdimdwddws数仓建模注意项数仓建模开发规范命名规范问题与原因分析1、debezium采集pg表，数据类型问题2、业务库出现大批量刷表数据，debezium采集connector可能会挂3、业务库出现大批量刷表数据，实时计算任务会出现长时间延迟或内存溢出或任务失败3、业务库会修改维度表数据，导致实时任务出现数据延迟【或数据恢复耗时较长】4、多表关联多并发数据乱序5、多并发写入pg库表死锁6、明细数据一致性对比验证7、数据容错与恢复8、下游表没有数据或漏数分析9、实时思想10、多表关联比单表计算性能慢的原因分析11、
1.kafka能不能发送null消息？ 能！2flink能不能发送null消息到kafka？不能！publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();Propertiesproperties=newProperties();properties.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"9.135.68.201:909
