文章目录SQL的滚动窗口（TUMBLE）SQL的滚动窗口（TUMBLE）滚动窗口定义：滚动窗口将每个元素指定给指定窗口大小的窗口。滚动窗口具有固定大小，且不重叠。例如，指定一个大小为5分钟的滚动窗口。在这种情况下，Flink将每隔5分钟开启一个新的窗口，其中每一条数都会划分到唯一一个5分钟的窗口中，如下图所示。 

Flink任务需要的CPU和内存取决于任务的具体实现和数据规模。以下是一些常见的方法来评估Flink任务需要多少CPU和内存：数据规模：Flink任务需要的CPU和内存与数据规模成正比。如果数据规模较大，那么任务需要更多的CPU和内存来处理数据。可以通过以下几种方式来估算数据规模：读取文件大小：如果任务需要从文件中读取数据，那么可以估算文件的大小来确定数据规模。处理的数据行数：如果任务需要处理的数据行数较大，那么可以估算每行数据的平均大小来确定数据规模。并行度：Flink任务的并行度越高，需要的CPU和内存就越多。可以通过以下几种方式来估算并行度：窗口大小：窗口大小越大，需要的CPU和内存就越

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网、移动互联网、云计算等新型商业模式的不断发展，数据量正在爆炸式增长。越来越多的数据需要进行大数据分析和处理。如何高效、快速地对海量数据进行处理，成为企业的一个难题。传统的基于离线计算框架的批处理系统在面对海量数据的时代已经逝去，实时计算框架如HadoopMapReduce、SparkStreaming和Storm在大数据领域扮演了重要角色。但这些框架由于无法满足实时计算需求，导致延迟、流控、容错等问题。同时，这些框架没有统一的计算模型，无法实现跨平台统一计算。因此，云计算平台提供了一种统一的计算模型，可以让用户以更低的成本获得超算能力。Flink是

文章目录背景自定义KafkaAppenderlog4j.properties配置文件修改启动命令指定配置文件在Kafka中消费数据格式字段说明一键应用参考链接背景Flink版本：1.14.3自定义KafkaAppender可以在自己项目中自定义这个类，也可以将该类打成Jar包方式引用/***LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underoneormorecontributorlicense*agreements.SeetheNOTICEfiledistributedwiththisworkforadditionalinformationregar

文章目录01引言02SQLServer安装03开启SQLServer代理04开启CDC功能05FlinkSQL06验证01引言官方文档：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/blob/master/docs/content/connectors/sqlserver-cdc.md如果要使用flinkcdc做sqlserver的实时同步，需要满足以下条件：需要安装SQLServer（需要支持CDC的功能，SQLServer2008之后的版本都支持）；需要开启SQLServer代理；启用CDC功能。ok，接下来开始讲解。02SQLServ

flink程序在开发环境已经运行成功的情况下，部署到独立的flink集群（start-cluster）中，可能遇到不能正常运行的情况。1.org.apache.flink.runtime.JobException:RecoveryissuppressedbyNoRestartBackoffTimeStrategy没有指定重启策略，在本地部署时，不需要指定重启策略。可以通过下面的代码指定重启策略env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,//尝试重启的次数Time.of(10,TimeUnit.SECONDS)//间隔

本系列包含：【大数据】Flink详解（一）：基础篇【大数据】Flink详解（二）：核心篇Ⅰ【大数据】Flink详解（三）：核心篇Ⅱ【大数据】Flink详解（四）：核心篇Ⅲ【大数据】Flink详解（五）：核心篇Ⅳ【大数据】Flink详解（六）：源码篇ⅠFlink详解（五）：核心篇Ⅳ45、Flink广播机制了解吗？46、Flink反压了解吗？47、Flink反压的影响有哪些？48、Flink反压如何解决？49、Flink支持的数据类型有哪些？50、Flink如何进行序列和反序列化的？51、为什么Flink使用自主内存，而不用JVM内存管理？52、那Flink自主内存是如何管理对象的？53、Flin

前言Flink有非常灵活的分层API设计，其中的核心层就是DataStream/DataSetAPI。由于新版本已经实现了流批一体，DataSetAPI将被弃用，官方推荐统一使用DataStreamAPI处理流数据和批数据。DataStream（数据流）本身是Flink中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的Flink代码其实就是基于这种数据类型的处理，所以这套核心API就以DataStream命名。对于批处理和流处理，我们都可以用这同一套API来实现。一个Flink程序，其实就是对DataStream的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几部分构成：获取执行环境（executi

文章目录SQL的滑动窗口（HOP）SQL的滑动窗口（HOP）滑动窗口定义：滑动窗口也是将元素指定给固定长度的窗口。与滚动窗口功能一样，也有窗口大小的概念。不一样的地方在于，滑动窗口有另一个参数控制窗口计算的频率（滑动窗口滑动的步长）。因此，如果滑动的步长小于窗口大小，则滑动窗口之间每个窗口是可以重叠。在这种情况下，一条数据就会分配到多个窗口当中。举例，有10分钟大小的窗口，滑动步长为5分钟。这样，每5分钟会划分一次窗口，这个窗口包含的数据是过去10分钟内的数据，如下图所示。

Windows（窗口）Windows是流计算的核心。Windows将流分成有限大小的“buckets”，我们可以在其上应用聚合计算（ProcessWindowFunction，ReduceFunction，AggregateFunction或FoldFunction）等。在Flink中编写一个窗口计算的基本结构如下：KeyedWindowsstream.keyBy(...).window(...)-必须制定:窗口类型[.trigger(...)]-可选:"trigger"(都有默认触发器)，决定窗口什么时候触发[.evictor(...)]-可选:"evictor"(默认没有剔出)，剔出窗口中