8.1Flink中的状态8.1.1概述在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。**无状态的算子：**每个事件不依赖其它数据，自己处理完就输出，也不需要依赖中间结果。例如：打印操作，每个数据只需要它本身就可以完成。**有状态的算子：**事件需要依赖中间或者外其它数据才能完成计算。比如计算累加和，我们需要记录当前的和是多少，等下一个数据来的时候我们直接将当前和加上该数更新当前累加和。所以我们需要保存当前和。而这里的中间结果和其它数据就是“状态”。8.1.2状态的分类1）托管状态和原始状态Flink的状态有两种：托管状态：由Flink统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列
前言在官方文档的描述中，APIFlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新APIKafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。官方案例官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/KafkaSource的自定义类自定义反序列化器自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源K
Flink中的拼接流connect的使用其实非常简单,就是leftStream.connect(rightStream)的方式,但是有一点我们需要清楚,使用connect后并不是将两个流给串联起来了,而是将左流和右流建立一个联系,作为一个大的流,并且这个大的流可以使用相同的逻辑处理leftStream和rightStream,也可以使用不同的逻辑处理leftStream和rightStream.如下图:下面的演示代码也可以通过这个图结合来看,其实connect算子最主要的作用就是共享状态,如常用的广播状态.代码importorg.apache.flink.streaming.api.datas
文章目录前言Flink简介Flink集群剖析Flink应用场景Flink基础运行环境搭建Docker安装docker-compose文件编写创建并运行容器访问Flinkweb界面前言前面我们分别介绍了大数据计算框架Hadoop与Spark,虽然他们有的有着良好的分布式文件系统和分布式计算引擎，有的有着分布式数据集和基于内存的分布式计算引擎，但是却不能对无边界数据流进行有效处理，今天我们就分享一个第四代大数据分布式计算框架Flink简介与架构剖析并搭建基础运行环境Flink简介ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集
1、概述1）webUI依赖org.apache.flinkflink-runtime-web_${scala.binary.version}${flink.version}2）调用StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);3）可以通过configuration配置webUI的端口号2、代码实现importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.D
目录（零）本文简介意外收获：（一）背景（二）探索梳理过程（三）源码改造（四）修改效果1、JOB状态2、Level5的dataFile总大小3、数据延迟4、关联率（五）未来展望：异步Compact（零）本文简介Paimon多流拼接/合并性能优化； 为解决离线T+1多流拼接数据时效性、Flink实时状态太大任务稳定性问题，这里基于数据湖工具ApachePaimon进行近实时的多流拼接。 使用Flink+Paimon基于ParmaryKeyTable（PartialUpdate）进行多流拼接的时候，跑一段时间有时会遇到周期性背压、checkpoint时间过长等情况，本文通过剖析源
大小写导致的问题错误的flink-cdc语句sql我们看一下oracle的数据库字段再看一下错误sql里面的内容flink报错内容正确的sql三级目录错误的flink-cdc语句sqlCREATETABLEt_wx_source_1(idString,nameString,ageString)WITH('connector'='oracle-cdc','hostname'='192.168.1.135','port'='1521','username'='flink','password'='XXXXX','database-name'='dbc','schema-name'='FLINK',
如果这篇博客对您有用的话，可以给我点个赞吗，这对我很重要，谢谢！❤️文章目录2基础并行计算2.1并行算法的基础知识2.1.1并行算法的基本概念2.1.2并行算法的表达2.1.3并行算法的复杂性度量2.1.3.1概述2.1.3.2串行和并行算法的复杂性度量2.1.3.3Brent定理2.1.4并行算法中的同步和通信2.1.4.1并行算法的同步2.1.4.2并行算法的通信2.2并行计算模型的回顾2基础并行计算2.1并行算法的基础知识2.1.1并行算法的基本概念在开始这一小节之前，容我们先了解几个概念：术语解释算法解题方法和步骤的精确描述并行算法一些可同时执行的诸进程的集合，这些进程互相作用和协调动
文章目录起源与发展flink在github上的现状实时计算VS离线计算实时计算离线计算实时计算常用的场景框架流处理流程flink电商场景下的业务图示例flink中一些重要特性有界数据和无界数据时间语义、水位线事件时间处理时间水位线flink窗口概念理想中的数据处理含有延迟数据的数据处理Flink存储桶概念窗口类型滚动窗口滑动窗口会话窗口全局窗口flink状态管理检查点（Checkpoint）检查点恢复数据过程下载安装入门Demo示例pom配置Demo代码打包到集群流运行时执行环境任务槽Slot扩展Demo时间窗口DemoTableApiDemo对迟到数据处理Demo起源与发展 F
1、背景当时，hive安装部署好，并没有这个问题，后面部署了FlinkOnYarn，就没有使用过hive了。2、问题（1）使用bin/hive的时候，会打印大量的INFO日志，不停的刷日志，sql语句这些能够正常执行（MR引擎或者Tez引擎都可以），但是其实无法正常使用。（2）info日志如下所示：（3）而后想通过启动hiveserver2服务，使用DataGrip去连接操作Hive，这样至少不用看见那烦人的INFO日志了。。。事实是，sql语句无法正常跑下去。。。3、解决办法出现这个问题的原因：环境变量配置了HADOOP_CLASSPATH导致的。vim/etc/profile.d/my_e
