目录1.环境版本1.1 jdk1.2.maven1.3.node 1.4.scala2.下载flink源码3.编译源码4.idea打开flink源码5.运行wordcount1.环境版本软件地址链接：https://pan.baidu.com/s/1ZxYydR8rBfpLCcIdaOzxVg 提取码：12xq1.1 jdk1.2 maven 1.3 node node编译flink-runtime-web需要 1.4scala（idea需要下载支持的scala插件） 以上环境需要在操作系统下配置环境遍历；2.下载flink源码点击下方连接ApacheFlink®—StatefulComput

Flink系列文章1、Flink1.12.7或1.13.5详细介绍及本地安装部署、验证2、Flink1.13.5二种部署方式(Standalone、StandaloneHA)、四种提交任务方式（前两种及session和per-job）验证详细步骤3、flink重要概念（api分层、角色、执行流程、执行图和编程模型）及dataset、datastream详细示例入门和提交任务至onyarn运行4、介绍Flink的流批一体、transformations的18种算子详细介绍、Flink与Kafka的source、sink介绍5、Flink的source、transformations、sink的详

如何解决flink任务的数据倾斜问题Flink任务的数据倾斜问题可以通过以下几种方法来解决：使用滑动窗口：滑动窗口可以将窗口划分成多个子窗口，从而使数据更加均衡地分配到不同的计算节点中。同时，滑动窗口还可以使窗口内的数据更加连续，从而减少数据倾斜的情况。使用分区：如果数据倾斜的原因是某些key的数据量过大，可以考虑对数据进行分区，从而将数据分散到不同的计算节点中进行处理。具体地，可以使用Flink的rebalance()、rescale()、shuffle()等算子对数据进行分区。随机键：如果数据倾斜的原因是某些key的数据量过大，可以考虑使用随机键的方式将数据打散，从而使数据更加均衡地分配到

作者：禅与计算机程序设计艺术1.前言ApacheFlink和ApacheKafka是构建可靠、高吞吐量和低延迟的数据管道（datapipeline）的两个著名的开源项目。2019年4月，两者宣布合作共赢。在这次合作中，ApacheKafka将提供强大的消息存储能力、Flink将作为一个分布式数据流处理平台来对其进行实时计算和分析。ApacheKafka在设计之初就考虑到大规模数据的实时处理，它支持多种协议，如AMQP、ApachePulsar、GooglePub/Sub、AmazonKinesisDataStreams等。ApacheFlink支持基于ApacheHadoop的MapReduc

IntervalJoin基于connect实现，期间会生成对应的IntervalJoinOperator。@PublicEvolvingpublicOUT>SingleOutputStreamOperatorOUT>process(ProcessJoinFunctionIN1,IN2,OUT>processJoinFunction,TypeInformationOUT>outputType){Preconditions.checkNotNull(processJoinFunction);Preconditions.checkNotNull(outputType);//检查用户自定义Functi

StreamOperatorStateHandler在StreamTask启动初始化时通过StreamTaskStateInitializerImpl::streamOperatorStateContext会为每个StreamOperator创建keyedStatedBackend和operatorStateBackend，在AbstractStreamOperator中有个StreamOperatorStateHandler成员变量，调用AbstractStreamOperator::initializeState方法中会初始化StreamOperatorStateHandler类型的成员变

Flink集群运行模式--Standalone运行模式一、实验目的二、实验内容三、实验原理四、实验环境五、实验步骤5.1部署模式5.1.1会话模式（SessionMode）5.1.2单作业模式（Per-JobMode）5.1.3应用模式（ApplicationMode）5.2Standalone运行模式5.2.1会话模式部署5.2.2单作业模式部署5.2.3应用模式部署⚠申明：未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址。全文共计2391字，阅读大概需要3分钟🌈更多学习内容，欢迎👏关注👀【文末】我的个人微信公众号：不懂开发的程序猿个人网站：https://jerry-jy.co/一、

分析&回答Checkpoint介绍Checkpoint容错机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamportalgorithm”算法。Barriersflink分布式快照的核心元素是streambarriers,这些barriers被注入到流中，并作为流的一部分，随着流流动。barriers将数据流的记录分为进入当前快照的记录和进入下一个快照的记录，每个barriers都携带了快照的ID，快照的数

​介绍Flink的安装、启动以及如何进行Flink程序的开发，如何运行部署Flink程序等2.1Flink的安装和启动本地安装指的是单机模式0、前期准备java8或者java11（官方推荐11）下载Flink安装包https://flink.apache.org/zh/downloads/hadoop（后面FlinkonYarn部署模式需要）服务器（我是使用虚拟机创建了三个centos的实例hadoop102、hadoop103、Hadoop104）1、本地安装（单机）第一步：解压[root@hadoop102software]#tar-zxvfflink-1.17.1-bin-scala_2

摘要：本文整理自阿里巴巴开发工程师，ApacheFlinkCommitter任庆盛，在9月24日ApacheFlinkMeetup的分享。主要内容包括：FlinkCDC技术对比与分析Flink+Kafka实时数据集成方案Demo：Flink+Kafka实现CDC数据的实时集成和实时分析一、FlinkCDC技术对比与分析1.1.变更数据捕获（CDC）技术广义概念上，能够捕获数据变更的技术统称为CDC（ChangeDataCapture）。通常我们说的CDC主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变化的技术。CDC的主要应用有三个方面：数据同步，通过CDC将数据同步到其他存储位置来进行异地