背景：我们日常使用kafka客户端消费kafka主题的消息时，当消费者退出/加入消费者组，kafka主题分区数有变等事件发生时，都会导致rebalance的发生，此时一般情况下，如果我们不自己处理offset，我们不需要理会这个rebalance的，当rebalance完成后，每个消费者会从__consumer_offsets中获取每个消费者此时的消费偏移位置，继续进行消费，此时有可能会重复消费.flink对于kafka的rebalance的处理我们之前说的是正常的情况下rebalance后消费者会从__consumer_offsets中获取偏移位置进行消费，那么对于开启了检查点的flink来

1、Kafka介绍Kafka是一款开源的分布式消息系统，最初由LinkedIn公司开发并开源。它被设计用于处理海量的实时数据流，可以支持高吞吐量和低延迟的数据传输。Kafka的设计主要目标是提供一个持久化的、高吞吐量的、可扩展的、分布式发布/订阅消息系统，以解决实时数据处理的需求。它基于发布/订阅模型，通过将消息发布到主题（Topic）并让订阅者订阅相关主题，实现了消息的生产者和消费者之间的解耦。Kafka的架构和设计思想非常灵活，主要由以下几个核心组件组成：Producer（生产者）:负责将消息发布到Kafka集群中的指定主题。Consumer（消费者）:订阅并消费特定主题的消息。Topic

文章目录前言一、FlinkSession集群二、FlinkJob集群三、FlinkApplication集群前言Flink应用程序的作业可以被提交到长期运行的FlinkSession集群、专用的FlinkJob集群或FlinkApplication集群。这些选项之间的差异主要与集群的生命周期和资源隔离保证有关。一、FlinkSession集群集群生命周期：在FlinkSession集群中，客户端连接到一个预先存在的、长期运行的集群，该集群可以接受多个作业提交。即使所有作业完成后，集群（和JobManager）仍将继续运行直到手动停止session为止。因此，FlinkSession集群的寿命不

做数据处理的程序员一定碰到过一个很有意思的问题，Flink到底用什么语言开发？Scala还是Java？国内部分程序员对scala开发flink好像存在着偏见或者是迷茫，一般是因为你能找到的flink项目大多是java写的。想要弄明白这个问题，首先要知道这个问题为什么会发生，作者在网上查看了相关的词条，并且根据开发经验，大致总结了一下对这个事情的个人看法。首先这个问题牵扯了一部分spark，2009年的时候spark作为第一个弥补MR无法基于内存计算缺陷的第二代大数据计算框架诞生于伯克利大学。这里的第一个是值基础架构相对完善，没有很严重的缺陷，单纯的谈论有无来说它前面还有个storm。但是sto

flink面试常见题带答案(持续更新）1.什么是ApacheFlink(为什么使用Flink替代Spark?)2.Flink的核心概念3.作业在很多情况下有可能会失败。失败之后重新去运行时，我们如何保证数据的一致性?4.Flink的时间语义5.Flink的API可分为哪几层?6.Flink运行时组件7.flink任务提交流程8.flink执行图9.flink的分区策略10.Flink的状态分为哪两类11.KeyedState都有哪几类12.Flink中watermark的概念13.什么是Flink的全局快照14.为什么需要全局快照15.Flink的容错机制16.Flink是如何实现End-To

flinkonyarn带kerberos远程提交实现flinkkerberos配置先使用ugi进行一次认证正常提交importcom.google.common.io.Files;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.apache.commons.io.FileUtils;importorg.apache.flink.client.cli.CliFrontend;importorg.apache.flink.client.cli.CustomCommandLine;importorg.apache.flink.client.cli.DefaultC

目录0.相关文章链接1. 去重参数2.并发参数2.1. 参数说明2.2. 案例演示3. 压缩参数3.1. 参数说明3.2. 案例演示4. 文件大小4.1. 参数说明4.2. 案例演示5. Hadoop参数Flink可配参数官网地址：AllConfigurations|ApacheHudi0.相关文章链接 Hudi文章汇总 1. 去重参数通过如下语法设置主键：--设置单个主键createtablehoodie_table(f0intprimarykeynotenforced,f1varchar(20),...)with('connector'='hudi',...)--设置联合主键createt

一、数据流图（DataflowGraph）所有的Flink程序都可以归纳为由三部分构成：Source、Transformation和Sink。Source表示“源算子”，负责读取数据源。Transformation表示“转换算子”，利用各种算子进行处理加工。Sink表示“下沉算子”，负责数据的输出。Flink程序会被映射成所有算子按照逻辑顺序连接在一起的一张图，这被称为“逻辑数据流”（logicaldataflow），或者叫“数据流图”（dataflowgraph）。我们提交作业之后，打开Flink自带的WebUI，点击作业就能看到对应的dataflow。在运行时，Flink上运行的程序会被映

1.时间函数timeintervalunit时间单位：SECOND，MINUTE，HOUR，DAY，WEEK，MONTH，QUARTER，或YEAR。DATE_FORMAT(timestamp,string)此功能存在严重错误，暂时不要使用。CURRENT_DATE：UTC时区系统日期例如：selectCURRENT_DATE;返回2021-10-08CURRENT_TIME：UTC时区系统时间例如：selectCURRENT_TIME;返回09:25:28.137CURRENT_TIMESTAMP：UTC时区系统时间戳，TIMESTAMP类型例如：selectCURRENT_TIMESTAM

在实际生产中，我们经常会有这样的需求，需要以原始数据流作为基础，然后关联大量的外部表来补充一些属性。例如，我们在订单数据中，希望能得到订单收货人所在省的名称，一般来说订单中会记录一个省的ID，那么需要根据ID去查询外部的维度表补充省名称属性。在Flink流式计算中，我们的一些维度属性一般存储在MySQL/HBase/Redis中，这些维表数据存在定时更新，需要我们根据业务进行关联。根据我们业务对维表数据关联的时效性要求，有以下几种解决方案：实时查询维表预加载全量数据LRU缓存其他上述几种关联外部维表的方式几乎涵盖了我们所有的业务场景，下面针对这几种关联维表的方式和特点一一讲解它们的实现方式和注