常用处理函数处理函数概述基本处理函数ProcessFunction介绍使用示例按键分区处理函数KeyedProcessFunction介绍定时器Timer和定时服务TimerService使用示例其他窗口处理函数ProcessWindowFunction介绍ProcessAllWindowFunction介绍使用示例流的合并处理函数CoProcessFunction介绍使用示例流的联结处理函数窗口联结JoinFunction间隔联结ProcessJoinFunction迟到数据的处理广播流处理函数KeyedBroadcastProcessFunctionBroadcastProcessFunc

作者：禅与计算机程序设计艺术随着互联网和移动互联网的普及，海量的数据需要实时地被处理分析，而传统的关系型数据库已经无法满足需求。为了能够快速高效地对海量数据进行查询分析、数据采集、数据预处理等操作，分布式数据库应运而生。其中一种分布式数据库GoogleBigTable就是目前流行的一种分布式列存储数据库。BigTable是一个高性能、可扩展的持久性存储系统，它将数据按照行键值分成不同的表格（ColumnFamily），并通过硬盘上的多个文件存储在不同服务器上。另外，BigTable中的每一个单元格可以存放多版本的数据，也就是说，同一个单元格可以保存多个历史版本的数据。相比于传统的关系型数据库，

本教程将介绍如何使用FlinkCDC来实现这个需求，在FlinkSQLCLI中进行，只涉及SQL，无需一行Java/Scala代码，也无需安装IDE。系统的整体架构如下图所示：环境篇1、准备一台Linux 2、准备教程所需要的组件下载flink-1.13.2并将其解压至目录flink-1.13.2tarzxvfflink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz✓flink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz链接：百度网盘请输入提取码提取码：az82下载下面列出的依赖包，并将它们放到目录flink-1.13.2/lib/下：✓flink-sql-connector-m

文章目录一、PostgreSQL作为数据来源（source），由flink读取1.postgre安装与配置2.flink安装与配置3.flinkcdcpostgre配置3.1postgre配置（forflinkcdc）3.2flinkcdcpostgres的jar包下载4.flinkcdcpostgre测试二、Tidb作为数据去向（sink），由flink写入1.tidb安装与配置2.flinkcdctidb的jar包下载3.flinkcdctidb测试三、用FlinkSQLClient同步PostgreSQL到Tidb操作系统：ubuntu-22.04，运行于wsl2【注意，请务必使用wsl

                      星光下的赶路人star的个人主页                      大鹏一日同风起，扶摇直上九万里文章目录1、容错机制1.1检查点（CheckPoint）1.1.1检查点的保存1.1.2从检查点恢复状态1.1.3检查点算法1.1.3.1检查点分界线（barrier）1.1.3.2分布式快照算法（Barrier对齐的精准一次）1.1.3.3分布式快照算法（Barrier对齐的至少一次）1.1.3.4分布式快照算法（非Barrier对齐的精准一次）1.1.4检查点配置1.1.4.1启用检查点1.1.4.2检查点储存1.1.4.3其它高级配置1.1

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介概述近年来，云计算和大数据领域迎来了蓬勃发展的时代。在云计算和大数据的驱动下，人们对于如何高效、快速地分析海量数据产生了更大的关注。ApacheFlink是一款开源的分布式流处理框架，其SQL接口——FlinkSQL（翻译过来的意思是flink流处理SQL)，通过SQL的方式支持用户对实时数据进行复杂的查询、聚合、join等操作。其广泛的生态系统也吸引着许多业界人士的目光。基于此，滴滴出行数据平台团队基于FlinkSQL实现了一套数据分析平台，用于业务数据接入、特征计算、模型训练、监控告警等功能。通过FlinkSQL的高性能处理能力及易用性，提升了平台的响应

背景本文主要是具体说说Flink中的clean操作的实现杂说闲谈在flink中主要是CleanFunction函数：@Overridepublicvoidopen(Configurationparameters)throwsException{super.open(parameters);this.writeClient=FlinkWriteClients.createWriteClient(conf,getRuntimeContext());this.executor=NonThrownExecutor.builder(LOG).waitForTasksFinish(true).build(

6.1时间语义6.1.1Flink中的时间语义对于一台机器而言，时间就是系统时间。但是Flink是一个分布式处理系统，多台机器“各自为政”，没有统一的时钟，各自有各自的系统时间。而对于并行的子任务来说，在不同的节点，系统时间就会有所差异。我们知道一个集群有JobManager，作为管理者，是不是让它统一向所有TaskManager发送同步时钟信号就行了呢？这也是不行的。因为网络传输会有延迟，而且这延迟是不确定的，所以JobManager发出的同步信号无法同时到达所有节点；想要拥有一个全局统一的时钟，在分布式系统里是做不到的。另一个麻烦的问题是，在流式处理的过程中，数据是在不同的节点间不停流动的

一、状态1.概述算子任务可以分为有状态、无状态两种。无状态：filter,map这种，每次都是独立事件有状态：sum这种，每次处理数据需要额外一个状态值来辅助。这个额外的值就叫“状态”2.状态的分类（1）托管状态（ManagedState）和原始状态（RawState）托管状态就是由Flink统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由Flink实现，我们只要调接口就可以。原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复。（2）算子状态（OperatorState）和按键分区状态（KeyedState）按键分区状态其实就是被keyBy的

一、什么是FLinkApache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。接下来，我们来介绍一下 Flink 架构中的重要方面。处理无界和有界数据任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。无界流 有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因