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Flinkonyarn加载失败plugins失效问题解决flink版本：1.13.61.问题flink任务运行在yarn集群,plugins加载失效,导致通过扩展资源获取任务参数失效2.问题定位yarn容器的jar包及插件信息,jar包是正常上传源码定位加载plugins入口，TaskManagerRunner.classPluginUtils.createPluginManagerFromRootFolder源码加载扩展资源参数入口TaskManagerRunner.classExternalResourceUtils.createStaticExternalResourceInfoProv

背景算子的联合列表状态是平时使用的比较少的一种状态，本文通过kafka的消费者实现来看一下怎么使用算子列表联合状态算子联合列表状态首先我们看一下算子联合列表状态的在进行故障恢复或者从某个保存点进行扩缩容启动应用时状态的恢复情况算子联合列表状态主要由这两个方法处理：1初始化方法publicfinalvoidinitializeState(FunctionInitializationContextcontext)throwsException{OperatorStateStorestateStore=context.getOperatorStateStore(); //在初始化方法中获取联合列表

1、启动FlinkSQL[appuser@whtpjfscpt01flink-1.17.1]$bin/sql-client.sh2、新建源表问题1：Encountered“(”处理方法：去掉int(11)，改为intFlinkSQL>CREATETABLE`t_user`(>`uid`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'userid',>`did`int(11)DEFAULTNULLCOMMENT'deptid',>`username`varchar(14)DEFAULTNULL,>`add_time`datetimeDEFAULTNULL,>PRIMARY

本文代码链接：https://download.csdn.net/download/shangjg03/885221881Spring Data框架集成1.1 Spring Data框架介绍Spring Data是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA（Elasticsearch…）的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。Spring Data的官网：Sp

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hadoop、spark、storm、flink如何选择hadoop和spark是更偏向于对大量离线数据进行批量计算，提高计算速度storm和flink适用于实时在线数据，即针对源源不断产生的数据进行实时处理。至于storm和flink之间的区别在于flink的实时性和吞吐量等要比storm高。上述四个组件的实时性高低顺序如下：hadoophadoop、hdfs、hive、hbase如何选择hdfs是hadoop的文件存储系统，存储csv/txt等各种格式的文件，但是对于hive和hbases就比较陌生，今天顺便一起看了一下这二者的区别和适用场景。hive是对hdfs中的文件数据进行处理和计算

01FlinkCDC核心技术解析FlinkCDC是基于数据库日志的CDC技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。                如上图所示，数据库表里有历史的全量数据和实时写入的增量数据，FlinkCDC框架的能力就是在保证Exactly-once语义的情况下，将全量和增量数据不丢不重地同步到下游系统里。FlinkCDC可以借助Flink丰富的上下游生态，目前FlinkCDC自己上下游生态是非常完备的，比如FlinkCDC具有丰富的数据源，如MySQL、Oracle、MongoD

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