1、背景flink消费kafka数据，多并发，实现双流join2、现象（1）flink任务消费kafka数据，其中数据正常消费，kafka显示消息堆积，位点没有提交，并且flink任务没有做checkpoint（2）其中一个流的subtask显示finished（3）无背压3、问题原因（1）其中一个topic分区为1（2）配置的并行度大于kafka的partition数，导致有部分subtask空闲，然后状态变为finished在CheckpointCoordinator类的triggerCheckpoint方法中有如下代码段//checkifalltasksthatweneedtotrigg

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

这里介绍一下FlinkSink中jdbcsink的使用方法,以mysql为例,这里代码分为两种,事务和非事务非事务代码importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcExecutionOptions;importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcStatementBuilder;importorg.apache

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun前言本着学习hudi-flink源码的目的，利用之前总结的文章HudiFlinkSQL代码示例及本地调试中的代码进行调试,记录调试学习过程中主要的步骤及对应源码片段。版本Flink1.15.4Hudi0.13.0目标在文章HudiFlinkSQL代码示例及本地调试中提到：我们发现TableAPI的入口和DataStreamAPI的入口差不多，DataStreamAPI的入口是在HoodiePipeline的sink和source

如何使用Spark/Flink等分布式计算引擎做网络入侵检测引言16DistributedAbnormalBehaviorDetectionApproachBasedonDeepBeliefNetworkandEnsembleSVMUsingSpark17SparkconfigurationstooptimizedecisiontreeclassificationonUNSW-NB1518Adynamicspark-basedclassificationframeworkforimbalancedbigdata19Areviewofbigdatainnetworkintrusiondetect

随着Flink&Spark生态的不断完善，越来越多的企业选择这两款组件，或者其中之一作为离线&实时的大数据开发工具，但是在使用他们进行大数据的开发中我们会遇到一些问题，比如：任务运行监控怎么处理？使用Cluster模式还是Nodeport暴露端口访问WebUI？提交任务能否简化打包镜像的流程?如何减少开发压力？而StreamX就是专为解决这些问题而出现的，其提供了如下的一些功能：开发脚手架Kubernetes部署模式支持YARN-Application部署模式支持多版本Flink支持(1.12.x,1.13.x,1.14.x)一系列开箱即用的Connectors支持项目编译功能(CICD/ma

文章目录01引言02前提条件03配置3.1启用日志归档3.2用户赋权3.3表或数据库上启用增量日志记录（supplementallog）3.3.1Oracle逻辑结构3.3.2创建表3.3.3启用增量日志04flinksql05其它问题06文末01引言官方文档：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/blob/release-master/docs/content/connectors/oracle-cdc.md本文参照官方文档来记录OracleCDC的配置。在本文开始前，需要先安装Oracle，有兴趣的同学可以参考博主之前写的《do

Flink的aggregate()方法一般是通过实现AggregateFunction接口对数据流进行聚合计算的场景。例如，在使用Flink的DataStreamAPI时，用户经常需要对输入数据进行分组操作，并按照一组key对数据进行汇总、运算或聚合计算。对于这些场景，可以使用aggregate()方法来实现聚合计算。通过指定一个AggregateFunction类型的函数作为聚合操作来调用aggregate()方法，可以对元素流进行聚合和处理，生成新的输出流。在具体应用中，根据不同的业务需求，可以根据实际情况选择不同类型的AggregateFunction来完成聚合计算任务。接下来先对Agg

目录Flink异步算子使用介绍使用Flink异步算子+多线程异步查询MySQL相关阅读1Flink使用异步算子请求高德地图获取位置信息1、概述1）Flink异步算子使用介绍1.异步与同步概述同步：向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。异步：一个并行函数实例可以并发地处理多个请求和接收多个响应。函数在等待的时间可以发送其他请求和接收其他响应。至少等待的时间可以被多个请求摊分。异步的优势：异步交互可以大幅度提高流处理的吞吐量。注意：仅仅提高算子的并行度（parallelism）在有些情况下也可以提升吞吐量，但是这样做通常会导致非常高的资源消耗

Flink详解（四）：核心篇Ⅲ29、Flink通过什么实现可靠的容错机制？Flink使用轻量级分布式快照，设计检查点（checkpoint）实现可靠容错。30、什么是Checkpoin检查点？Checkpoint被叫做检查点，是Flink实现容错机制最核心的功能，是Flink可靠性的基石，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot快照，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据状态中断。Flink的Checkpoint机制原理来自Ch