上一课时我们使用了3种方法进行了PV和UV的计算，分别是全窗口内存统计、使用分组和过期数据剔除、使用BitMap/布隆过滤器。到此为止我们已经讲了从数据清洗到水印、窗口设计，PV和UV的计算，接下来需要把结果写入不同的目标库供前端查询使用。下面我们分别讲解Flink和Redis/MySQL/HBase是如何整合实现FlinkSink的。FlinkRedisSink我们在第27课时，详细讲解过Flink使用Redis作为Sink的设计和实现，分别使用自定义RedisSink、开源的RedisConnector实现了写入Redis。在这里我们直接使用开源的Redis实现，首先新增Maven依赖如下
面试题来源：《大数据面试题V4.0》大数据面试题V3.0，523道题，679页，46w字可回答：1）SparkStreaming和Flink的区别问过的一些公司：杰创智能科技(2022.11)，阿里蚂蚁(2022.11)，阿里云(2022.10)(2019.03)，携程(2022.10)，银联(2022.10)，顺丰(2022.09)(2022.05)，贝壳(2022.09)，美团(2022.09)，字节(2022.08)x2(2022.05)(2022.04)(2021.10)(2021.08)，兴金数金(2022.08)，星环科技(2022.07)，西安华为实习(2022.05)，小红书(
文章目录1、集群角色2、部署模式3、Flink系统架构3.1作业管理器（JobManager）3.2任务管理器（TaskManager）4、独立部署会话模式下的作业提交流程5、Yarn部署的应用模式下作业提交流程1、集群角色Flink提交作业和执行任务，需要以下几个关键组件：客户端（Client）：客户端的作用是获取Flink应用程序的代码，并作一个转换之后提交给JobManagerJobManager：Flink集群里的管事人，对作业进行中央调度管理。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TaskManagerTaskManager：真正干活的，数据的处理操作就是由T
Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta
1.初识Flink1.1Flink是什么 ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行状态计算.Flink框架处理流程如下图所示:Flink的应用场景:1.2为什么选择Flink批处理和流处理流数据更真实地反应了我们的生活方式我们的目标低延迟高吞吐结果的准确性和良好的容错性1.3数据处理架构的发展事务处理分析处理,如大数据框架hadoop和hive都是离线的,保存一定的数据量后进行处理有状态的流式处理lambda架构的流式处理1.4新一代流处理器Flink核心特点:高吞吐,低延迟结果的准确性精确一次(exactly-once)的状态一致性保证可以与众多常用存储
Causedby:org.apache.flink.sql.parser.impl.ParseException:Encountered"AA"atline1,column542.Causedby:org.apache.flink.table.planner.delegation.hive.copy.HiveASTParseException:line1:541mismatchedinput'AA'expecting)near''[{"lableResult":"0","lableCode":"L164","ruleExpstr":"(incl(cardblock_eode_info_cont
Debezium报错处理系列之三十一：Causedby:com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException:为过程或函数cdc.fn_cdc_get_all_changes_...提供的参数数目不足。一、完整报错二、错误原因三、解决方法Debezium报错处理系列一：Thedbhistorytopicismissing.Debezium报错处理系列二：Makesurethatthesamehistorytopicisn‘tsharedbymultipleconnectorinstances.Debezium报错处理系列三：Accessdenied；y
flink1.16.0适配elasticsearch-8connector心得来源：githubflink暂时未合并es8源码https://github.com/apache/flink-connector-elasticsearch/pull/53/files环境：flink1.16.0+jdk1.8要点一：OperationSerializer.java使用的是kryo格式的序列化和反序列化，如果数据源是json，需要调整序列化方法要点二：NetworkConfigFactory.java需要在这儿自定义esClient，根据自身环境设置设置es的header、认证、ssl等注：这里不要
背景在flink中，我们需要对我们写的map转换函数，process处理函数进行单元测试，测试的内容包括查看函数的输出结果是否符合以及函数内的状态是否正确更新，本文就记录几个测试过程中的要点flink中测试函数首先我们根据我们要测试的是数据流的类型选择不同的测试套件，如下所示：OneInputStreamOperatorTestHarness：适用于DataStreams数据流KeyedOneInputStreamOperatorTestHarness：适用于KeyedStreams分组后的数据流TwoInputStreamOperatorTestHarness：适用于两个数据流DataStr
摘要：前一段时间对无刷电机的驱动有了兴趣，移植了odrive和simpleFOC代码，里面有关于stm32实现USB复合的实例，最近也有打算在electronbot里实现U盘+通讯来实现bootloader和语音文件的拷贝和管理。看了网上也有相关实现文章，比较HAL原代码框架，无论是odrive里，还是网上其它实现案例，都是通过ep_addr进行switch，而原代码框架里有USBD_RegisterClassComposite函数，阅读HAL库USB相关代码后，决定以符合原代码框架的姿势打开USB组合设备CDC+MSC。目录摘要：编译环境 一、基本工程建立二、描述符修改1.设备层2.配置描述
