ApacheFlink功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、K8s在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。事实证明，Flink已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到TB级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在Flink之上。事件驱动型应用什么是事件驱动型应用？事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计
目录1、状态概述1.1无状态算子1.2有状态算子2、状态分类编辑 2.1算子状态2.1.1 列表状态（ListState）2.1.2 联合列表状态（UnionListState）2.1.3 广播状态（BroadcastState）2.2按键分区状态 2.2.1 值状态（ValueState）2.2.2 列表状态（ListState）2.2.3 Map状态（MapState）2.2.4 归约状态（ReducingState）2.2.5 聚合状态（AggregatingState）2.2.6 状态生存时间（TTL）3、状态后端（StateBackends）3.1 状态后端的分类（HashMapS
问题描述在使用Flink完成分流操作时，使用到的自定义的ProcessFunction()，需要传入一个列表参数或者一个数组参数，这个参数包含了多个点的坐标，但在运行时发现报错：定位到错误位置为：Causedby:java.io.NotSerializableException:ustb.position_accumulation.beans.Point意思就是我的基类无法序列化。之前写了一个类似的函数，但接收的是Tuple2类型，参数比较简单，因为Tuple2本身就支持序列化，因此就没有发现这个错误。而在这个问题中，首先使用的是ArrayList，经过查阅，List本身是不支持序列化的，但A
一、运行环境介绍Flink执行环境主要分为本地环境和集群环境，本地环境主要为了方便用户编写和调试代码使用，而集群环境则被用于正式环境中，可以借助HadoopYarn、k8s或Mesos等不同的资源管理器部署自己的应用。环境依赖：【1】JDK环境：Flink核心模块均使用Java开发，所以运行环境需要依赖JDK，JDK版本需要保证在1.8以上。【2】Maven编译环境：Flink的源代码目前仅支持通过Maven进行编译，所以如果需要对源代码进行编译，或通过IDE开发FlinkApplication，则建议使用Maven作为项目工程编译方式。需要注意的是，Flink程序需要Maven的版本在3.0
文章目录一、docker搭建flink1、选择合适的flink版本2、重新创建JobManager、TaskManager容器并挂载配置文件二、flink简单示例1、创建项目架构2、批处理简单示例3、流处理简单示例4、上传flink集群①、UI界面提交任务②、命令提交任务5、web-ui提交查看撤销任务三、待解决一、docker搭建flink1、选择合适的flink版本docker安装就不介绍了，去dockerHub搜索flink镜像，选择合适的版本安装https://hub.docker.com/_/flink/tags使用docker命令dockerpullflink:1.16.0-sca
假设有以下数据：/***初始化容器**/publicListinitList=Arrays.asList("吕布","马超","马超","夏洛特","夏侯惇","项羽","夏侯惇","马超","吕布","廉颇");1.for循环添加去重/***for循环添加去重*@author:kaikaiking*/@Testpublicvoiddistinct1(){Listlist=newArrayList(initList);ListresultList=newArrayList();for(Stringelement:list){if(!resultList.contains(element)){r
背景Flink版本1.12.2Kafka客户端2.4.1在公司的Flink平台运行了一个读Kafka计算DAU的流程序，由于公司Kafka的缩容，直接导致了该程序一直在重启，重启了一个小时都还没恢复（具体的所容操作是下掉了四台kafkabroker，而当时flink配置了12台kafkabroker），当时具体的现场如下：JobManaer上的日志如下：2023-10-0710:02:52.975INFOorg.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph-Source:TableSourceScan(table=[[default_ca
文章目录Flink高手之路2-Flink集群的搭建一、Flink的安装模式1.本地local模式2.独立集群模式standalone3.高可用的独立集群模式standaloneHA4.基于yarn模式Flinkonyarn二、基础环境三、Flink的local模式安装1.下载安装包2.上传服务器3.解压4.配置环境变量5.使环境变量起作用6.测试显示版本7.测试scalashell交互命令行（可跳过）1)安装一下Flink1.12版本2)启动命令行3)webui查看4)scala命令行示例-单词计数（批处理）5)scala命令行示例2-窗口计数（流处理）6)退出命令行8.local模式测试9.
Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta
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