Flink中的双流ioin操作（双流连接）通常涉及大状态的处理，这可能导致一些性能和状态管理的挑战。以下是解决和调优Flink中双流ioin大状态的一些建议：解决方案：增大任务管理器的堆内存：对于处理大状态的任务，增加Flink任务管理器的堆内存可以提供更多的内存空间来存储状态，减缓状态溢出的可能性。使用RocksDB状态后端：将Flink配置为使用RocksDB作为状态后端，RocksDB可以更有效地处理大状态，并提供本地磁盘上的状态后端，减轻内存的压力。javaCopycodeStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.
【Flink-1.17-教程】-【二】Flink集群搭建、Flink部署、Flink运行模式1）集群角色2）Flink集群搭建2.1.集群启动2.2.向集群提交作业3）部署模式3.1.会话模式（SessionMode）3.2.单作业模式（Per-JobMode）3.3.应用模式（ApplicationMode）3.4.Standalone运行模式（了解）3.4.1.会话模式部署3.4.2.单作业模式部署3.4.3.应用模式部署3.5.YARN运行模式（重点）3.5.1.相关准备和配置3.5.2.会话模式部署3.5.3.单作业模式部署3.5.4.应用模式部署3.6.K8S运行模式（了解）3.7.
什么是Cep？在流式数据中（事件流），筛选出符合条件的一系列动作（事件）【复杂事件处理】什么是Flink-Cep？FlinkCep库Api【实时操作】官方文档什么是Pattern？Pattern就是Cep里的规则制定Pattern分为个体模式，组合模式（模式序列）和模式组模式组是将组合模式作为条件的个体模式Cep开发流程DataStream或Keyedstream定义规则(Pattern)将规则应用于KeyedStream，生成PatternStream将PatternStream，通过Select方法，将符合规则的数据输出代码实战依赖dependency>groupId>org.apache
CDH整合Flink(CDH6.3.0+Flink1.12.1)1准备环境Linux版本：CENTOS7.7.1908在自己的虚拟机上提前准备好，版本建议高点JAVA版本：jdk1.8.0_181-cloudera使用CDH带的JDK1.181版本即可，解压，配置环境变量exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-clouderaexportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/binMAVEN版本：apache-maven-3.6.3解压，配置环境变量，配置国内源tar-zxvfapache-maven-3.6.3-bin.tar.gz-C.ex
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
0、汇总========1.14.0========1.有界流支持Checkpoint；2.批执行模式支持DataStream和Table/SQL混合应用；3.新增HybridSource功能；4.新增缓冲区去膨胀功能；5.新增细粒度资源管理功能；6.新增DataStream的Pulsar连接器；========1.15.0========1.支持增量的Savepoint；2.保证作业级别的指标在Reactive模式下可以正常工作；3.为自适应调度器添加了异常历史记录；4.引入自适应批调度器，支持根据每个节点需要处理的数据量的大小自动决定批处理作业中各节点的并行度；5.支持跨源节点的Water
都说IT今年很难，越是在这个时候越是要坚持，相信总能看到黎明与曙光。这不我准备整理一下教程，对自己也是一个学习、总结的过程，我相信待到经济复苏，IT仍然是热门。本文是我的第一篇付费文章，这是个开篇纵览，后面会深入讲解Flink理论与开发，不限于Flink这一个组件，后面也会有Spark、Clickhouse等等，代码也会配套同步到Gitee上面（Gitee地址见文末）。目录Flink架构流处理示例DataSources基本的streamsourceDataStreamTransformationsDataSinksFlink中的API容错处理迟到的数据本章教程对ApacheFlink的基本
基于FlinkCDC构建MySQL和Postgres的StreamingETL1.准备阶段1.1准备教程所需要的组件1.2下载Flink和所需要的依赖包1.3准备数据1.3.1在MySQL数据库中准备数据1.3.2在Postgres数据库中准备数据2.启动Flink集群和FlinkSQLCLI3.在FlinkSQLCLI中使用FlinkDDL创建表4.关联订单数据并且将其写入Elasticsearch中5.环境清理这篇教程将展示如何基于FlinkCDC快速构建MySQL和Postgres的流式ETL。本教程的演示都将在FlinkSQLCLI中进行，只涉及SQL，无需一行Java/Scala代码
一、Hologres+Flink，阿里云上众多客户实时数仓的首选随着大数据从规模化走向实时化，实时数据的需求覆盖互联网、交通、传媒、金融、政府等各个领域。实时计算在企业大数据平台的比重也在不断提高，部分行业已经达到了50%。Hologres+Flink通过众多的丰富企业级能力，替换开源复杂的各类技术组件，减少多种技术栈学习、多种集群运维、多处数据一致性维护等成本，让企业专注于业务，实现降本增效。小红书OLAP场景通过Hologres替换Clickhouse，查询性能大幅提升，在推荐场景下基于Hologres+Flink实时分析用户A/B分组测试结果，实时调整推荐策略，更新推荐模型。小迈科技通过
Flink底层原理作为大数据实时计算中不可或缺的一部分flink是大数据实时处理非常重要的一部分也对刚刚接触大数据学习的同学们是很难去理解的一部分所以首先用一个小小的例子让大家对Flink有初步的了解以WordCount为例，执行流程如下：1.创建socketnc-lk8888实时读取数据(socket只能被一个线程连接)DataStreamlines=env.socketTextStream("master",8888);2.DataStream创建task，从master中读取数据，任务数为1--taskA3.flatmap取出数据，前面设置并行度为二(env.setParalleli
