作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheFlink是Apache基金会下一个开源的分布式计算框架，它提供了对无界和有界数据流进行高吞吐量、低延迟的实时数据分析计算。同时，它还具有高度容错性，在节点失败或网络出现故障时可以自动重新调度任务并保证数据的完整性。此外，它还支持复杂事件处理（CEP）、机器学习、图形计算等多种应用场景，以及高性能的数据源和sink。本文将从以下几个方面对Flink的特性进行介绍：数据处理模型基于微批处理(micro-batching)和DataStreamAPI，Flink提供了丰富的数据处理模型，包括窗口(window)操作、Join操作、计算维表Join操作
1.CDC概述CDC（ChangeDataCapture）是一种用于捕获和处理数据源中的变化的技术。它允许实时地监视数据库或数据流中发生的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进行进一步的处理和分析。传统上，数据源的变化通常通过周期性地轮询整个数据集进行检查来实现。但是，这种轮询的方式效率低下且不能实时反应变化。而CDC技术则通过在数据源上设置一种机制，使得变化的数据可以被实时捕获并传递给下游处理系统，从而实现了实时的数据变动监控。Flink作为一个强大的流式计算引擎，提供了内置的CDC功能，能够连接到各种数据源（如数据库、消息队列等），捕获其中的数据变化，并进行灵活的实时处理和分析。通过使用F
Flinkonk8s环境搭建(二)_wangqiaowq的博客-CSDN博客FlinkonYarn的环境搭建过程中，需要进行配置较多，且需要搭建zookeeperHadoopYarn等相关组件，安装流程比较复杂，集群出现问题重新安装的流程也比较复杂，且Yarn的3个节点中只能起了3个resourceManager和1个NodeManager，Flink作业申请资源时只能向NodeManager的节点申请资源，整体有资源瓶颈的隐患（后继flink作业会越来越多），现在尝试进行Flinkonk8s的环境搭建。FlinkonKubernetes（也称为FlinkonK8s）是指在Kubernetes
TumblingEventTimeWindows和TumblingProcessingTimeWindows是Flink中两种不同的窗口类型.区别如下:时间类型：TumblingEventTimeWindows是基于事件时间的窗口类型，可以通过设置Watermark和EventTimeCharacteristic来确定事件时间；而TumblingProcessingTimeWindows是基于处理时间的窗口类型，时间由Flink运行时系统确定。窗口大小的选取：在TumblingEventTimeWindows中，窗口大小通常由用户设定的时间长度、Watermark和窗口策略共同决定；而在Tum
一、集群部署集群规划节点服务器hadoop1hadoop2hadoop3hadoop4角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager1、flink-conf.yaml从16版本开始1-9行必须改集群才能用#JobManager节点地址.jobmanager.rpc.address:hadoop1jobmanager.bind-host:0.0.0.0jobmanager.rpc.port:6123rest.address:hadoop1rest.bind-address:0.0.0.0#TaskManager节点地址.需要配置为
FlinkCDC和Canal都是用于获取MySQLbinlog的工具，但是有以下几点优缺点对比：FlinkCDC是一个基于Flink的库，可以直接在Flink中使用，无需额外的组件或服务，而Canal是一个独立的服务，需要单独部署和运行，增加了系统的复杂度和成本FlinkCDC支持多种数据库的数据变化捕获，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，而Canal只支持MySQL和MariaDB的数据变化捕获FlinkCDC支持Exactly-Once语义，保证数据的一致性和准确性，而Canal只支持At-Least-Once语义，可能会出现数据的重复或丢失FlinkCDC支持自动元数
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
Flink学习八Flink容错机制&checkpoint&savepointhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/stateful-stream-processing/1.容错基础概念上一节讲述状态后端;Flink是一个带状态stateful的数据处理系统,在处理数据的过程中,各个算子的记录的状态会随着算子处理的状态而改变;状态后端负责将状态保存在内存或外部持久化存储中(内存方式,Rocks,DB方式)，以便Flink可以在流处理任务中进行快速和可靠的状态访问。本章checkpoint则
目录1.介绍2.使用2.1注册HiveCatalog2.2HiveRead2.2.1流读关键配置2.2.2示例
1、Flink扩展calcite中的语法解析1）定义需要的SqlNode节点类-以SqlShowCatalogs为例a）类位置flink/flink-table/flink-sql-parser/src/main/java/org/apache/flink/sql/parser/dql/SqlShowCatalogs.java核心方法：@Overridepublicvoidunparse(SqlWriterwriter,intleftPrec,intrightPrec){writer.keyword("SHOWCATALOGS");}b）类血缘2）修改includes目录下的.ftl文件，在p
