一、基于前面kafka部署大数据-玩转数据-Kafka安装二、FLINK中编写代码packagecom.lyh.flink04;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;importjava.util.Properti

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（二）：核心篇Ⅰ14、Flink的四大基石是什么？15、说说Flink窗口，以及划分机制。16、介绍下Flink的窗口机制以及各组件之间是如何相互工作的？17、讲一下Flink的Time概念。18、那在API调用时，应该怎么使用？19、在流数据处理中，有没有遇到过数据延迟等问题，通过什么处理呢？20、WaterMark原理讲解一下？2

  最近因为用到了Flink，所以博主开了《Flink教程》专栏来记录Flink的学习笔记。【ApacheFlinkv1.16中文文档】【官网-ApacheFlinkv1.3中文文档】一、基础参考链接如下：Flink教程（01）-Flink知识图谱Flink教程（02）-Flink入门【Flink—03】Flink生产环境：搭建集群、设置系统结构、设置系统的资源框架Flink教程（04）-Flink入门案例Flink教程（05）-Flink原理简单分析Flink（11）：Flink之流批一体架构Flink教程（06）-Flink批流一体API（Source示例）Flink教程（07）-Flin

Flink学习二Flink编程基础API1.基础依赖引入dependency>groupId>org.apache.flinkgroupId>artifactId>flink-javaartifactId>version>1.14.4version>dependency>dependency>groupId>org.apache.flinkgroupId>artifactId>flink-streaming-java_2.12artifactId>version>1.14.4version>dependency>dependency>groupId>org.apache.flinkgroupI

linkcdc初始全量速度很慢的原因之一是，它需要先读取所有的数据，然后再写入到目标端，这样可以保证数据的一致性和顺序。但是这样也会导致数据的延迟和资源的浪费。flinkcdc初始全量速度很慢的原因之二是，它使用了Debezium作为捕获数据变化的引擎，而Debezium在读取数据时，会使用全局锁或者快照隔离级别，这样会影响源端数据库的性能和并发能力。flinkcdc初始全量速度很慢的优化点之一是，使用并行读取的方式，将源端数据库的表分成多个分区，然后使用多个任务同时读取不同的分区，这样可以提高读取速度和吞吐量。flinkcdc初始全量速度很慢的优化点之二是，使用增量检查点的方式，将读取到的数

本文介绍了 来源单表->目标源单表同步，多来源单表->目标源单表同步。注：1.16版本、1.17版本都可以使用火焰图，生产上最好关闭，详情见文章末尾Flink版本：1.16.2环境：LinuxCentOS7.0、jdk1.8基础文件：flink-1.16.2-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(maven仓库目录：corg.apache.flink/flink-connector-jdbc/3.0.0-1.16)flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar、(maven仓库目录：com

-`execution.checkpointing.interval`:检查点之间的时间间隔（以毫秒为单位）。在此间隔内，系统将生成新的检查点SET execution.checkpointing.interval = 6000;-`execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints`:允许的连续失败检查点的最大数量。如果连续失败的检查点数量超过此值，作业将失败。SET execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints = 10;-`execution.checkpointing.ti

一、前置条件对于自建MySQL,需要先开启Binlog写入功能，配置binlog-format为ROW模式，my.cnf中配置如下[mysqld]log-bin=mysql-bin#开启binlogbinlog-format=ROW#选择ROW模式server_id=1#配置MySQLreplaction需要定义，不要和canal的slaveId重复授权链接MySQL账号具有作为MySQLslave的权限,如果已有账户可直接grantCREATEUSER'user'@'localhost'IDENTIFIEDBY'password';GRANTSELECT,SHOWDATABASES,REPL

问题：  新增流作业，将kafka集群的数据通过flinksql写入hdfs,所有的flink作业均出现订阅的topic某个分区超时；且topic的partition数量等于flink可用的slot数原因：  消费不到kakfa的topic数据，首先看网络问题（1）通过kafka-topics.sh命令找到topic分区所对应的leader和Isr（2）连接kafka对应的zookeeper客户端，找到kafka连接超时分区的leader对应的服务器ip(3)查看页面，找到出现异常的taskmanager所对应的域名,通过ping和telnet命令测试是否网络正常，发现不通，生产环境存在2套网

摘要：本文整理自阿里云计算平台算法专家张颖莹，在FlinkForwardAsia2022AI特征工程专场的分享。本篇内容主要分为五个部分：阿里云大数据平台的智能运维智能运维算法服务应用场景传统算法工程链路的局限性使用FlinkML搭建智能运维算法服务总结和开源计划点击查看直播回放和演讲PPT一、阿里云大数据平台的智能运维阿里云计算平台提供了多个非常核心的大数据计算和人工智能相关的产品，支撑了阿里集团内部以及云上各行各业客户很多核心的业务场景。在这里我挑选了三个非常典型的大数据计算产品来给大家做介绍，它们是大数据计算服务MaxCompute、实时计算Flink、实时数仓Hologres。这些产品