摘要：本文整理自阿里巴巴开发工程师，ApacheFlinkCommitter任庆盛，在9月24日ApacheFlinkMeetup的分享。主要内容包括：FlinkCDC技术对比与分析Flink+Kafka实时数据集成方案Demo：Flink+Kafka实现CDC数据的实时集成和实时分析一、FlinkCDC技术对比与分析1.1.变更数据捕获（CDC）技术广义概念上，能够捕获数据变更的技术统称为CDC（ChangeDataCapture）。通常我们说的CDC主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变化的技术。CDC的主要应用有三个方面：数据同步，通过CDC将数据同步到其他存储位置来进行异地
目录举个例子连接器下载连接器（connector）和格式（format）jar包依赖管理 如何使用连接器举个例子StreamExecutionEnvironment集成了DataStreamAPI，通过额外的函数扩展了TableEnvironment。下面代码演示两种API如何互转frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironmentfrompyflink.common.typeinfoimportTypesenv=StreamExecutionEnv
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
一.countWindow和countWindowall区别1.countWindow：如果您使用countWindow(5)，这意味着您将数据流划分成多个大小为5的窗口。划分后的窗口如下：窗口1:[1,2,3,4,5]窗口2:[6,7,8,9,10]当每个窗口中的元素数量达到5时，将触发计算。这意味着窗口1中的计算会在处理5个元素后触发，窗口2中的计算会在处理10个元素后触发。2.countWindowAll：假设您有一个数据流，其中的数据元素逐个增加：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]。现在，我们使用countWindowAll(5)来观察这个数据流
文章目录Flink的重要概念和小结一、数据流图（DataflowGraph）
Flink批和流案例总结关于Flink批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意：一、Flink程序编写流程总结编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下：a.获取flink的执行环境，批和流不同，ExecutionEnvironment。b.加载数据数据--soure。c.对加载的数据进行转换--transformation。d.对结果进行保存或者打印--sink。e.触发flink程序的执行--env.execute()
前言：为实现基于数据湖的流批一体，采用业内主流技术栈hudi、flink、CDH（hive、spark）。flink使用sqlclient与hive的catalog打通，可以与hive共享元数据，使用sqlclient可操作hive中的表，实现批流一体；flink与hudi集成可以实现数据实时入湖；hudi与hive集成可以实现湖仓一体，用flink实时入湖，用spark跑批处理。由于方案中中采用的CDH6.3.2是官方最后的开源版本，而flink与hudi是社区近期发布的开源版，网上几乎没有关于它们集成的资料，近期为完成它们集成费了不少神，特写出来分享给大家，有问题可一起交流。以下为实现hu
通常情况下，数据库任务处理是单进程的，即一个任务的所有内容都由一个进程完成，当单个任务较大时，存在效率低下的问题。目录一、并行执行概念1.1并行执行适用场景1.2进程池1.3并行执行的过程二、开启并行执行2.1手动设置并行度2.1.1在对象级别指定并行度2.1.2在会话级别指定并行度2.1.3在SQL中使用提示（hint）指定并行度2.2默认（自动）并行度2.3并行语句队列三、并行执行设置参数一、并行执行概念 并行执行是指在处理SQL任务时，例如扫描表、表连接及各种DDL操作，都可以利用多个进程并行处理，每个进程处理原任务的一小部分，从而提升响应速度。1.1并行执行适用场景现代计算机通
使用flink同步数据出现错误Checkpointexpiredbeforecompleting.11:32:34,455WARNorg.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointFailureManager[CheckpointTimer]-Failedtotriggerorcompletecheckpoint4forjob1b1d41031ea45d15bdb3324004c2d749.(2consecutivefailedattemptssofar)org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointExc
[问题排查]导入失败相关-问题排查-StarRocks中文社区论坛starrocks官网如下：Search@StarRocksDocsstarrocks内存配置项：管理内存@Memory_management@StarRocksDocs问题1：实时写入starrocks，配置参数设置如下：sink.properties.timeout：120sink.connect.timeout-ms：10000sink.buffer-flush.interval-ms10000heartbeat.timeout：120000报如图所示：提示所示：超出内存限制，生产上不知道BE设置了多少
