星光下的赶路人star的个人主页 内心的平静始于不再让他人掌控你的感情文章目录0、前言1、窗口（Window）1.1窗口的概念1.2窗口的分类1.3窗口API概览1.4窗口分配器（WindowAssigner）1.4.1时间窗口1.4.2计数窗口1.5窗口函数1.5.1增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFunction）1.5.2全窗口函数（FullWindowFunctions）1.5.3增量聚合和全窗口函数的结合使用1.6其它API1.6.1触发器（Trigger）1.6.2移
文章目录1、分区算子：随机分区2、分区算子：轮询分区3、分区算子：重缩放分区4、分区算子：广播5、分区算子：全局分区6、自定义分区重分区，即数据"洗牌"，将数据分配到下游算子的并行子任务中。常见的分区策略有：随机分区轮询分区重缩放分区广播全局分区自定义分区1、分区算子：随机分区调用DataStream的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。demo代码：socket模拟无界流，设置并行度为2，读入数据后接shuffle，再打印publicclassShuffleExample{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsExce
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
大数据技术在当前的数据分析和处理中扮演着重要的角色。ApacheFlink作为一种快速、可靠的流处理引擎，在大规模数据处理中广受欢迎。本文将介绍如何使用FlinkCDC（ChangeDataCapture）从数据库采集数据，并通过设置checkpoint来支持数据采集中断恢复，从而保证数据不丢失。1.FlinkCDC简介FlinkCDC是Flink提供的一个用于捕获数据库变更的组件。它能够监视数据库中的更改操作，并将这些变更以流的形式传递给Flink应用程序进行处理。通过使用FlinkCDC，我们可以实现实时的数据库数据同步和实时的数据分析。2.集成FlinkCDC到Flink应用程序首先，我
在FlinkonYARN中，flink-conf.yaml是Flink配置文件，用于配置Flink应用程序在YARN上的运行。通过修改flink-conf.yaml文件中的参数，你可以调整Flink集群的行为和性能。以下是一些常见的在flink-conf.yaml中设置的参数：yarn.application.name:指定Flink应用程序在YARN上的名称。yarn.application.priority:指定Flink应用程序在YARN调度中的优先级。yarn.queue:指定Flink应用程序提交到YARN的队列名称。yarn.heap-cutoff-min:如果FlinkTaskM
目录创建执行环境1.getExecutionEnvironment2.createLocalEnvironment3.createRemoteEnvironment 执行模式(ExecutionMode)1.BATCH模式的配置方法2.什么时候选择BATCH模式触发程序执行数据源操作读取kafka数据源操作 自定义Source 创建执行环境 编写Flink程序的第一步，就是创建执行环境。我们要获取的执行环境，是StreamExecutionEnvironment类的对象，这是所有Flink程序的基础。在代码中创建执行环境的方式，就是调用这个类的静态方法，具体有以下三种。1.get
目录1亚稳态2CDC问题 2.1CDC导致亚稳态2.2CDC导致的数据收敛问题 2.3CDC导致数据丢失2.4CDC多路扇出 2.5CDC异步复位说明：本文内容来自网络学习，仅用作自己学习记录使用。1亚稳态在知道亚稳态之前要先知道寄存器的建立时间（setup）和保持时间（hold）的概念。 简单理解就是在时钟上升沿到来之前和到来之后，触发器对D端寄存的数据必须都稳定一小段时间，才能保证Q端得到正确的数据。如果D端的数据在建立时间和保持时间范围内发生变化，即不稳定，则Q端采样的数据是不稳定的，不正确的，这就是触发器的亚稳态。建立时间和保持时间是由触发器的生产厂家的工艺决定的。若要保证电路的稳定工
文章目录第2章集成Flink引擎2.1环境准备2.1.1安装Flink2.1.2上传jar包2.1.3启动Hadoop2.1.4启动sql-client2.2Catalog2.2.1文件系统2.2.2HiveCatalog2.2.3sql初始化文件2.3DDL2.3.1建表2.3.2修改表2.4DML2.4.1插入数据2.4.2覆盖数据2.4.3更新数据2.4.4删除数据2.4.5MergeInto2.5DQL查询表2.5.1批量查询2.5.2流式查询2.5.3查询优化2.6系统表2.6.1快照表SnapshotsTable2.6.2模式表SchemasTable2.6.3选项表Options
Flinktimer定时器常见timer基于处理时间或者事件时间处理过一个元素之后,注册一个定时器,然后指定的时间执行.Context和OnTimerContext所持有的TimerService对象拥有以下方法:currentProcessingTime():Long返回当前处理时间currentWatermark():Long返回当前watermark的时间戳registerProcessingTimeTimer(timestamp:Long):Unit会注册当前key的processingtime的定时器。当processingtime到达定时时间时，触发timer。registerEv
环境说明：flink1.15.2mysql版本5.7 注意：需要开启binlog，因为增量同步是基于binlog捕获数据windows11IDEA本地运行具体前提设置，请看这篇，包含binlog设置、Maven......FlinkCDC基于mysqlbinlog实时同步mysql表_彩虹豆的博客-CSDN博客经过不懈努力，终于从阿里help页面找到了支持无主键同步的参数：MySQL_实时计算Flink版-阿里云帮助中心 然后就开始一顿模式，各种参数调试，终于达到了目的，无主键表实时同步，只不过在sink表关联目标表时，要指定几个字段为主键，这样就不会有重复的覆盖情况了，多给几个字段作为主键
