685-383.jpg本篇文档将演示如何使用ApacheDorisFlinkConnector结合FlinkCDC以及DorisStreamLoad的两阶段提交，实现MySQL数据库分库分表实时高效接入，并实现ExactlyOnce。一、概述在实际业务系统中为了解决单表数据量大带来的各种问题，我们通常采用分库分表的方式对库表进行拆分，以达到提高系统的吞吐量。但是这样给后面数据分析带来了麻烦，这个时候我们通常试将业务数据库的分库分表同步到数据仓库时，将这些分库分表的数据合并成一个库、一个表，便于我们后面的数据分析。本篇文档我们将演示如何基于FlinkCDC结合ApacheDorisFlinkCo

前言祝广大女性节日快乐~快问快答FlinkDataStreamAPI中的RichFunction有哪些用途/特点？RichFunction中获取到的RuntimeContext是干什么用的？所有Function都有对应的RichFunction实现吗？所有Flink流处理的算子都可以传入RichFunction吗？前两个问题实际上可以合并成一个问题。RichFunction的特点是比Function多出了生命周期管理（open()和close()方法），以及能够获取其运行时上下文RuntimeContext。RuntimeContext与Function的每个并行实例（即一个Sub-task）

概述Flink处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。不论是简单聚合、窗口聚合，还是处理函数的应用，都会有状态的身影出现。状态就如同事务处理时数据库中保存的信息一样，是用来辅助进行任务计算的数据。而在Flink这样的分布式系统中，我们不仅需要定义出状态在任务并行时的处理方式，还需要考虑如何持久化保存、以便发生故障时正确地恢复。这就需要一套完整的管理机制来处理所有的状态。一、Flink中的状态1.1有状态算子在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个

前言本文重点是FlinkonYarn模式的部署，但在写Yarn模式部署之前，说一下独立模式（Standalone）模式独立模式（Standalone）独立模式是独立运行的，不依赖任何外部的资源管理平台；当然独立也是有代价的：如果资源不足，或者出现故障，没有自动扩展或重分配资源的保证，必须手动处理。所以独立模式一般只用在开发测试或作业非常少的场景下。会话模式部署可以发现，独立模式的特点是不依赖外部资源管理平台，而会话模式的特点是先启动集群、后提交作业。所以，在https://www.jianshu.com/p/4acf1df75088中用的就是独立模式（Standalone）的会话模式部署。单作

1、流计算的基本概念1.1批处理与流处理在大数据处理领域，批处理与流处理一般被认为是两种截然不同的任务，一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务。比如，Storm只支持流处理任务，而MapReduce、Spark只支持批处理任务。通过灵活的执行引擎，Flink能够同时支持批处理任务与流处理任务。在执行引擎层级，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。如下图所示，对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是，在处理完成一条数据后，将其序列化到缓存中，并立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。1.gif这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延

前言需要提到Flink中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。编写的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger的。所以JobManager就是Flink集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；而它获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的TaskManager。这里的TaskManager，就是真正“干活的人”，数据的处理操作都是它们来做的。一、集群部署1.1环境配置Flink安装部署的学习时，需要准备3台Linux机器。具体要求如下：系统环境为CentOS7.5版本。安装J

一、任务槽（TaskSlots）Flink中每一个worker(也就是TaskManager)都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。TaskManager的计算资源是有限的，并不是所有任务都可以放在一个TaskManager上并行执行。并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（taskslots）。每个任务槽（taskslot）其实表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。假如一个

Iceberg从入门到精通系列之八：flinksql创建Iceberg表一、创建数据库二、创建表三、创建分区表四、使用LIKE语法建表五、创建主键表一、创建数据库createdatabaseiceberg_db;useiceberg_db;二、创建表createtable`hive_catalog`.`default`.`sample`(idbigintcomment'uniqueid',datastring);建表命令支持最常用的flink建表语法，包括：PARTITIONBY(column1,column2,…)：配置分区，apacheflink不支持隐藏分区。COMMENT‘tabled

TableAPI和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSetAPI）还是流处理（DataStreamAPI），在上层应用中都可以直接使用TableAPI或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。需要说明的是，TableAPI和SQL最初并不完善，在Flink1.9版本合并阿里巴巴内部版本Blink之后发生了非常大的改变，此后也一直处在快速开发和完善的过程中，直到Flink1.12版本才基本

前言说明：本文档只讨论数据源为kafka的情况实现kafka和doris的精准一次写入flink的kafka连接器已经实现了自动提交偏移量到kafka，当flink中的数据写入成功后，flink会将这批次数据的offset提交到kafka，程序重启时，kafka中记录了当前groupId消费的offset位置，开始消费时将会从上一次消费的位置开始消费，可以保证数据的至少一次(atleastonce)，写入端如果需要做到精准一次(exactlyonce)可以通过事务控制或者幂等性保证。从kafka到kafka实现精准一次当从kafkatopic1写入kafkatopic2时（不一定是同一个kaf