目录累加器使用概述代码案例1、概述1）累加器使用概述1.概述累加器是具有加法运算和最终累加结果的一种简单结构，可在作业结束后使用。最简单的累加器就是计数器:你可以使用Accumulator.add(Vvalue)方法将其递增。在作业结束时，Flink会汇总（合并）所有部分的结果并将其发送给客户端。适用于调试过程或在你想快速了解有关数据更多信息时。Flink目前有如下内置累加器。IntCounter、LongCounter、DoubleCounterHistogram：直方图。在内部，它只是整形到整形的映射。你可以使用它来计算值的分布，例如，word_count的每行单词的分布情况。2.使用累加

1. 大状态调优我们在做UV独立访客数的时候，将用户的访问时间保存到了状态中，由于访客比较多，大概有1000万，所以会造成大状态，解决办法：因为我们是统计的一天的独立访客数，所以我们设置状态的TTL为一天，这样就解决了大状态问题。大状态调优：在我们的项目中，在做新老访客修复时，我们将每个mid的访问时间都存到了状态里面，在做回流用户数时，我们将每个用户的登录时间都存到了状态里面，导致了大状态问题，由于hashmap状态后端会将数据存储到内存，所以就会出现内存不够的情况。 我们的解决办法就是将状态后端改成了rocksdb，并且开启增量检查点和本地恢复去进行调优。还有就是做回流用户的时候，需要把用

日志配置文件选择使用log4j.propertiesflink程序不打印日志。问题原因        日志依赖包冲突解决办法        将lib目录下的log4j2依赖移除，如下：        log4j-1.2-api-2.12.1.jar        log4j-api-2.12.1.jar        log4j-core-2.12.1.jar        log4j-slf4j-impl-2.12.1.jarlog4j.properties#ThisaffectsloggingforbothusercodeandFlinklog4j.rootLogger=INFO,info

本期示例：将对电商实时订单进行聚合计算，分以下两个维度进行：1.统计每1分钟的订单数量、用户数量、销售额、商品数2.统计每个分类的订单总数量、用户总数量（未去重）、销售额、商品数流程说明：1.通过模拟电商平台订单简要数据，向Kafka消息队列中推送mq数据；2.通过flink集群，建立SQL流批处理任务；3.Kafka做为SQL数据流的输入源，并建立source数据表；4.通过SQL建立查询视图，将聚合算子的结果通过视图输出；5.Mysql做为SQL数据流的输出源，并建立sink数据表；6.执行insert操作，并在flink集群中建立TaskJob任务，将聚合结果视图输出到sink表；操作过

一、设计理念        Spark的数据模型是弹性分布式数据集RDD(ResilientDistributedDattsets)，这个内存数据结构使得spark可以通过固定内存做大批量计算。初期的SparkStreaming是通过将数据流转成批 (micro-batches)，即收集一段时间(time-window)内到达的所有数据，并在其上进行常规批处理，所以严格意义上，还不能算作流式处理。但是Spark从2.x版本开始推出基于ContinuousProcessingMode的StructuredStreaming，支持按事件时间处理和端到端的一致性，但是在功能上还有一些缺陷，比如对端到

目录1.环境介绍2.mysql建表3.flinksql建表3.1进入flinksql客户端 ​3.2配置输出格式​3.3flink建表3.4任务流配置4.测试4.1插入测试数据4.2查看结果表数据​4.3新增测试数据4.4再次查看结果表数据1.环境介绍服务版本zookeeper3.8.0kafka3.3.1flink1.13.5mysql5.7.34jdk1.8scala2.12连接器作用flink-sql-connector-upsert-kafka_2.11-1.13.6.jar连接kafka，支持主键更新flink-connector-mysql-cdc-2.0.2.jar读mysqlf

代码如下:packagecom.weilanaoli.ruge.vlink.flink;importcom.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;importcom.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;importcom.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;importorg.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;impor

目录1、前言2、readTextFile（已过时，不推荐使用）3、readFile（已过时，不推荐使用）4、fromSource(FileSource)推荐使用1、前言思考:读取文件时可以设置哪些规则呢？         1.文件的格式(txt、csv、二进制...)             2.文件的分隔符(按\n分割)     3.是否需要监控文件变化(一次读取、持续读取)基于以上规则，Flink为我们提供了非常灵活的读取文件的方法2、readTextFile（已过时，不推荐使用）语法说明:定义:defreadTextFile(filePath:String):DataStream[Str

分析&回答核心流程FlinkYarnSessionCli启动的过程中首先会检查Yarn上有没有足够的资源去启动所需要的container，如果有，则上传一些flink的jar和配置文件到HDFS，这里主要是启动AM进程和TaskManager进程的相关依赖jar包和配置文件。接着yarnclient会首先向RM申请一个container来作为ApplicationMaster（YarnApplicationMasterRunner进程），然后RM会通知其中一个NM启动这个container，被分配到启动AM的NM会首先去HDFS上下载第一步上传的jar包和配置文件到本地，接着启动AM；在这个过

文章目录2.9进阶使用2.9.1写入性能2.9.2读取性能2.9.3多Writer并发写入2.9.4表管理2.9.5缩放Bucket2.10文件操作理解2.10.1插入数据2.10.2删除数据2.10.3Compaction2.10.4修改表2.10.5过期快照2.10.6Flink流式写入2.9进阶使用2.9.1写入性能Paimon的写入性能与检查点密切相关，因此需要更大的写入吞吐量：增加检查点间隔，或者仅使用批处理模式。增加写入缓冲区大小。启用写缓冲区溢出。如果您使用固定存储桶模式，请重新调整存储桶数量。2.9.1.1并行度建议sink的并行度小于等于bucket的数量，最好相等。选项必需