文章目录SQL动态表&连续查询一、​​​​​​​SQL应用于流处理的思路

分析&回答Flink1.1.0：第一次引入SQL模块，并且提供TableAPI，当然，这时候的功能还非常有限。Flink1.3.0：在StreamingSQL上支持了Retractions，显著提高了StreamingSQL的易用性，使得FlinkSQL支持了复杂的Unbounded聚合连接。Flink1.5.0：SQLClient的引入，标志着FlinkSQL开始提供纯SQL文本。Flink1.9.0：抽象了Table的Planner接口，引入了单独的BlinkTable模块。BlinkTable模块是阿里巴巴内部的SQL层版本，不仅在结构上有重大变更，在功能特性上也更加强大和完善。Flin

分析&回答Flink反压机制Flink如何处理反压?Storm反压机制Storm反压机制 Storm在每一个Bolt都会有一个监测反压的线程（BackpressureThread），这个线程一但检测到Bolt里的接收队列（recvqueue）出现了严重阻塞就会把这个情况写到ZooKeeper里，ZooKeeper会一直被Spout监听，监听到有反压的情况就会停止发送。因此，通过这样的方式匹配上下游的发送接收速率。Storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。①spout是流的源头。 通常spout从外部数据源（队列、数据库等）读取数据，然后封装成Tuple形式，之后发送

8.1Flink中的状态8.1.1概述在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。**无状态的算子：**每个事件不依赖其它数据，自己处理完就输出，也不需要依赖中间结果。例如：打印操作，每个数据只需要它本身就可以完成。**有状态的算子：**事件需要依赖中间或者外其它数据才能完成计算。比如计算累加和，我们需要记录当前的和是多少，等下一个数据来的时候我们直接将当前和加上该数更新当前累加和。所以我们需要保存当前和。而这里的中间结果和其它数据就是“状态”。8.1.2状态的分类1）托管状态和原始状态Flink的状态有两种：托管状态：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

前言在官方文档的描述中，APIFlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新APIKafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。官方案例官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/KafkaSource的自定义类自定义反序列化器自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源K

Flink中的拼接流connect的使用其实非常简单,就是leftStream.connect(rightStream)的方式,但是有一点我们需要清楚,使用connect后并不是将两个流给串联起来了,而是将左流和右流建立一个联系,作为一个大的流,并且这个大的流可以使用相同的逻辑处理leftStream和rightStream,也可以使用不同的逻辑处理leftStream和rightStream.如下图:下面的演示代码也可以通过这个图结合来看,其实connect算子最主要的作用就是共享状态,如常用的广播状态.代码importorg.apache.flink.streaming.api.datas

文章目录前言Flink简介Flink集群剖析Flink应用场景Flink基础运行环境搭建Docker安装docker-compose文件编写创建并运行容器访问Flinkweb界面前言前面我们分别介绍了大数据计算框架Hadoop与Spark,虽然他们有的有着良好的分布式文件系统和分布式计算引擎，有的有着分布式数据集和基于内存的分布式计算引擎，但是却不能对无边界数据流进行有效处理，今天我们就分享一个第四代大数据分布式计算框架Flink简介与架构剖析并搭建基础运行环境Flink简介ApacheFlink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

1、概述1）webUI依赖org.apache.flinkflink-runtime-web_${scala.binary.version}${flink.version}2）调用StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);3）可以通过configuration配置webUI的端口号2、代码实现importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.D

目录（零）本文简介意外收获：（一）背景（二）探索梳理过程（三）源码改造（四）修改效果1、JOB状态2、Level5的dataFile总大小3、数据延迟4、关联率（五）未来展望：异步Compact（零）本文简介Paimon多流拼接/合并性能优化；    为解决离线T+1多流拼接数据时效性、Flink实时状态太大任务稳定性问题，这里基于数据湖工具ApachePaimon进行近实时的多流拼接。        使用Flink+Paimon基于ParmaryKeyTable（PartialUpdate）进行多流拼接的时候，跑一段时间有时会遇到周期性背压、checkpoint时间过长等情况，本文通过剖析源

大小写导致的问题错误的flink-cdc语句sql我们看一下oracle的数据库字段再看一下错误sql里面的内容flink报错内容正确的sql三级目录错误的flink-cdc语句sqlCREATETABLEt_wx_source_1(idString,nameString,ageString)WITH('connector'='oracle-cdc','hostname'='192.168.1.135','port'='1521','username'='flink','password'='XXXXX','database-name'='dbc','schema-name'='FLINK',