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
目录TransformationsSink分区策略TransformationsTransformations算子可以将一个或者多个算子转换成一个新的数据流，使用Transformations算子组合可以处理复杂的业务处理。MapDataStream→DataStream遍历数据流中的每一个元素，产生一个新的元素。FlatMapDataStream→DataStream遍历数据流中的每一个元素，产生N个元素N=0，1，2......。FilterDataStream→DataStream过滤算子，根据数据流的元素计算出一个boolean类型的值，true代表保留，false代表过滤掉。KeyB
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
Flink系列之：Checkpoints与Savepoints一、概述二、功能和限制一、概述从概念上讲，Flink的savepoints与checkpoints的不同之处类似于传统数据库系统中的备份与恢复日志之间的差异。Checkpoints的主要目的是为意外失败的作业提供恢复机制。Checkpoint的生命周期由Flink管理，即Flink创建，管理和删除checkpoint-无需用户交互。由于checkpoint被经常触发，且被用于作业恢复，所以Checkpoint的实现有两个设计目标：i）轻量级创建和ii）尽可能快地恢复。可能会利用某些特定的属性来达到这个目标，例如，作业的代码在执行尝试
基于flinkjdbc方言(dialect)里不同Statement何时、如何被调用的思考。前言：在修改flink-connector-jdbc源码时，观察到jdbc有方言的实现，在JdbcDialect.class里存在insert/update和upsert两种更新语义，所以研究下何种情况执行insert/update，何种情况执行upsert。如有任何错误，欢迎大家指正。flinkjdbc插入模式主要分为两类：1、Append-Only 仅追加流，简单来讲，不管数据重不重复，只是往里添加。2、Upsert 更新插入流，即更新或者插入，一般要求sink端数据库需要唯一的键值。例
文章目录Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例01：课程回顾02：课程目标03：案例需求Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例01：课程回顾Hbase如何解决非索引查询速度慢的问题？原因：Hbase以Rowkey作为唯一索引现象：只要查询条件不是Rowkey前缀，不走索引解决：构建二级索引思想：自己建rowkey索引表，通过走两次索引来代替全表扫描步骤step1：根据自己查询条件找到符合条件的原表的rowkeystep2：根据原表rowkey去原表检索问题：不同查询条件需要不同索引表，维护原表数据与索引数据同步问题解决方案
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录前言📣1.何为Flink？📣2.关键组件📣3.集群部署✨3.1下载解压✨3.2JDK安装✨3.3host配置✨3.4配置文件✨3.5环境变量✨3.6启动集群📣4.报
摘要：本文整理自ApacheFlink中文社区发起人、阿里巴巴开源大数据平台负责人王峰（莫问），在FlinkForwardAsia2023主会场的分享。Flink从2014年诞生之后，已经发展了将近10年，尤其是最近这些年得到了飞速发展。在全球范围内，Flink已经成为了实时流计算的事实标准。但是Flink不会止步于此。Flink社区在用户的推动下，不断地在技术创新和技术演进中，向着未来的更多场景发展，本次分享将为大家汇报Flink在2023年的核心技术成果和技术发展的趋势。一、ApacheFlink全球社区持续活跃Flink在最近十年，持续保持着稳定快速的发展。全球开发贡献者已经超过了170
目录1.实时数仓的相关概述1.1实时数仓产生背景1.2实时数仓架构1.3传统数仓vs实时数仓2.基于Flink实现典型的ETL场景2.1维表Join■2.1.1预加载维表方案1：方案2：■2.1.2热存储关联■2.1.3广播维表■2.1.4Temporaltablefunctionjoin■2.1.5维表join的对比2.2双流Join■2.2.1离线Joinvs.实时Join■2.2.2RegularJoin■2.2.3IntervalJoin■2.2.4Windowjoin本文将从数仓诞生的背景、数仓架构、离线与实时数仓的对比着手，综述数仓发展演进，然后分享基于Flink实现典型ETL场景
报错日志这是flink-cluster-jobmanager-1报错日志2023-12-0723:34:26[ERROR]Theexecutionresultisempty.2023-12-0723:34:25StartingJobManager2023-12-0723:34:26[ERROR]CouldnotgetJVMparametersanddynamicconfigurationsproperly.2023-12-0723:34:26[ERROR]RawoutputfromBashJavaUtils:2023-12-0723:34:26INFO[]-Loadingconfigurati
