文章目录一、flink流式读取文件夹、文件二、flink写入文件系统——StreamFileSink三、查看完整代码一、flink流式读取文件夹、文件ApacheFlink针对文件系统实现了一个可重置的source连接器，将文件看作流来读取数据。如下面的例子所示：StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();TextInputFormattextInputFormat=newTextInputFormat(null);DataStreamSourceString>source

一、Flink框架介绍    ApacheSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。ApacheSpark掀开了内存计算的先河，以内存作为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。但是在其火热的同时，开发人员发现，在Spark中，计算框架普遍存在的缺点和不足依然没有完全解决，而这些问题随着5G时代的来临以及决策者对实时数据分析结果的迫切需要而凸显的更加明显： 数据精准一次性处理（Exactly-Once）乱序数据，迟到数据 低延迟，高吞吐，准确性 容错性    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有状态计算。在Spark火热的同时，也默默地

2022/12/06菜鸟记录.场景1:Flink任务1:监听KafkaTopicA修改表1某条数据的a字段.            Flink任务2:监听KafkaTopicB修改表1某条数据的b字段.       当后端人员同时向TopicA和TopicB发送数据,两个任务对Doris的update并发执行,发生报错.场景2:Flink自定义Sink,用jdbc方式连接Doris,流式进行update,并行度为2.发生报错.报错: java.sql.SQLException:errCode=2,detailMessage= Thereisanupdateoperationinprogress

摘要：本文整理自联通数科实时计算团队负责人、ApacheStreamParkCommitter穆纯进在FlinkForwardAsia2022平台建设专场的分享，本篇内容主要分为四个部分：实时计算平台背景介绍Flink实时作业运维挑战基于StreamPark一体化管理未来规划与演进点击查看原文视频&演讲PPT一、实时计算平台背景介绍上图是实时计算平台的整体架构，最底层是数据源，由于一些敏感信息，没有将数据源的详细信息列出，它主要包含三部分，分别是业务数据库、用户行为日志、用户位置，联通的数据源非常多，业务数据库这一项就有几万张表；主要通过FlinkSQL和DataStreamAPI来处理数据，

作者：禅与计算机程序设计艺术Flink’sWebSocketAPI:ConnectingStreamAnalyticstoReal-timeData1.引言1.1.背景介绍随着互联网的发展和数据量的爆炸式增长，实时数据分析和StreamAnalytics已经成为现代应用程序的核心。在传统的数据处理框架中，Flink作为一个异军突起的StreamAnalytics利器，提供了基于流数据、实时处理和分布式计算的灵活架构，为开发者提供了一个極大的发挥空间。1.2.文章目的本文旨在结合自身的实践经验，向大家介绍如何使用Flink的WebSocketAPI将StreamAnalytics与实时数据连接起

  安装flink-1.17.0后，start-cluster.sh启动，发现浏览器连不上FlinkWebUI的8081端口。问题排查：command+R，输入cmd，检查宿主机能否ping通虚拟机，发现能ping通。检查是否有flink以外的任务占用8081端口，发现没被占用，是flink自己使用了端口[root@zholeimodules]#jps86523TaskManagerRunner86604Jps86174StandaloneSessionClusterEntrypoint[root@zholeimodules]#jps108040Jps86523TaskManagerRunne

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开发一个简单的应用程序只需要构建环境、构建数据源、构建数据处理方案、构建数据输出及执行程序这五个步骤，但每个步骤都有对应其他强大的API，所以本文一一举例学习。构建环境流处理StreamExecutionEnvironmentenv=null;//构建流环境，如果在本地则创建本地环境，如果是集群，则创建集群环境env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//创建本地执行环境并设置并行数env=StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(3);//创建远程执行环

一.应用二.抽象三.时间与窗口?四.类型与序列化五.内存管理?六.状态管理七.作业提交八.资源管理九.作业调度十.作业执行十一.数据交换十二.应用容错十三.SQL十四.运维监控应用一.Flink应用开发获取参数初始化stream执行环境配置参数读取外部数据数据处理将处理结果写入外部触发执行二.API层次flinkAPI层次三.数据流DataStreamDataStreamSourceDataStreamSinkKeyedStreamWindowedStream&AllWindowedStreamJoinedStreams&CoGroupedStreams:Join是CoGroup的一种特例，J

前言Flink作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持。我们已经了解了Flink程序如何对数据进行读取、转换等操作，最后一步当然就应该将结果数据保存或输出到外部系统了。连接到外部系统在Flink中，如果我们希望将数据写入外部系统，其实并不是一件难事。我们知道所有算子都可以通过实现函数类来自定义处理逻辑，所以只要有读写客户端，与外部系统的交互在任何一个处理算子中都可以实现。例如在MapFunction中，我们完全可以构建一个到Redis的连接，然后将当前处理的结果保存到Redis中。如果考虑到只需建立一次连接，我们也可以利用RichMapFunction，在o