一、Flink框架介绍    ApacheSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。ApacheSpark掀开了内存计算的先河，以内存作为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。但是在其火热的同时，开发人员发现，在Spark中，计算框架普遍存在的缺点和不足依然没有完全解决，而这些问题随着5G时代的来临以及决策者对实时数据分析结果的迫切需要而凸显的更加明显： 数据精准一次性处理（Exactly-Once）乱序数据，迟到数据 低延迟，高吞吐，准确性 容错性    ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。在Spark火热的同时，也默默地

2022/12/06菜鸟记录.场景1:Flink任务1:监听KafkaTopicA修改表1某条数据的a字段.            Flink任务2:监听KafkaTopicB修改表1某条数据的b字段.       当后端人员同时向TopicA和TopicB发送数据,两个任务对Doris的update并发执行,发生报错.场景2:Flink自定义Sink,用jdbc方式连接Doris,流式进行update,并行度为2.发生报错.报错: java.sql.SQLException:errCode=2,detailMessage= Thereisanupdateoperationinprogress

摘要：本文整理自联通数科实时计算团队负责人、ApacheStreamParkCommitter穆纯进在FlinkForwardAsia2022平台建设专场的分享，本篇内容主要分为四个部分：实时计算平台背景介绍Flink实时作业运维挑战基于StreamPark一体化管理未来规划与演进点击查看原文视频&演讲PPT一、实时计算平台背景介绍上图是实时计算平台的整体架构，最底层是数据源，由于一些敏感信息，没有将数据源的详细信息列出，它主要包含三部分，分别是业务数据库、用户行为日志、用户位置，联通的数据源非常多，业务数据库这一项就有几万张表；主要通过FlinkSQL和DataStreamAPI来处理数据，

11月1日，北京龙讯旷腾科技有限公司（以下简称“龙讯旷腾”）宣布与北京并行科技股份有限公司（以下简称“并行科技”）签署战略合作协议，将PWmat加入以北京超级云计算中心算力资源为“基座”的超算云平台。双方还将围绕国产应用技术能力和场景应用，深化技术研发、生态适配、市场推广等多方面合作，在合力打造国产SaaS化应用生态的同时，积极探索国产软件运营与业务增长模式。 （左前：并行科技董事长陈健、右前：龙讯旷腾CEO吕海峰）本次战略合作签约仪式在京举行，中国科学院计算机网络信息中心总工程师迟学斌、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉、北京计算科学研究中心材料与能源研究部主任魏苏淮、北京龙讯旷腾科技有限

作者：禅与计算机程序设计艺术Flink’sWebSocketAPI:ConnectingStreamAnalyticstoReal-timeData1.引言1.1.背景介绍随着互联网的发展和数据量的爆炸式增长，实时数据分析和StreamAnalytics已经成为现代应用程序的核心。在传统的数据处理框架中，Flink作为一个异军突起的StreamAnalytics利器，提供了基于流数据、实时处理和分布式计算的灵活架构，为开发者提供了一个極大的发挥空间。1.2.文章目的本文旨在结合自身的实践经验，向大家介绍如何使用Flink的WebSocketAPI将StreamAnalytics与实时数据连接起

背景目前老梁团队负责的GlobalDataIntegrationPlatform每天有大量文件需要从来自不同地区的上游下载文件并进行处理后再发送到不同下游。老梁的数据集成平台集群有6个服务器节点，老梁希望所有机器的资源都能利用上，提升大量文件并行处理能力，并且不同机器节点的任务必须不能重复，否则可能造成文件下载或处理失败。原有的服务是使用Quarz集群，通过定时调度去下载，但是Quartz调度框架虽然本身支持负载均衡，但是其Cluster每个节点都不是均衡分配任务，假如某一节点具有竞争资源优势，有机会一直持有任务，导致其他节点空闲下来，服务器可能某天资源消耗过大而导致宕机，这并不是老梁想要的效

  安装flink-1.17.0后，start-cluster.sh启动，发现浏览器连不上FlinkWebUI的8081端口。问题排查：command+R，输入cmd，检查宿主机能否ping通虚拟机，发现能ping通。检查是否有flink以外的任务占用8081端口，发现没被占用，是flink自己使用了端口[root@zholeimodules]#jps86523TaskManagerRunner86604Jps86174StandaloneSessionClusterEntrypoint[root@zholeimodules]#jps108040Jps86523TaskManagerRunne

作者：禅与计算机程序设计艺术随着移动互联网、物联网、云计算等新型的计算技术的发展，越来越多的人越来越依赖于计算机资源。但是，随之而来的就是计算密集型任务的增加，这些计算密集型任务的处理需要耗费大量的时间和资源，这就带来了新的计算场景需求。今天，笔者将给大家分享一下并行计算与边缘计算两个计算场景。并行计算（ParallelComputing）并行计算是利用多核、多机甚至多个服务器、网络进行计算的一种计算模型。它可以在同一个系统中同时运行多个进程，从而提高计算机性能。目前，并行计算已经成为云计算、HPC等高性能计算领域的一大热点。传统的单机计算机在执行程序时通常只能利用一个CPU或核心来运算，所以

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

Flink开发一个简单的应用程序只需要构建环境、构建数据源、构建数据处理方案、构建数据输出及执行程序这五个步骤，但每个步骤都有对应其他强大的API，所以本文一一举例学习。构建环境流处理StreamExecutionEnvironmentenv=null;//构建流环境，如果在本地则创建本地环境，如果是集群，则创建集群环境env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//创建本地执行环境并设置并行数env=StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(3);//创建远程执行环