Flink系列之：深入理解ttl和checkpoint，FlinkSQL应用ttl案例一、深入理解FlinkTTL二、FlinkSQL设置TTL三、Flink设置TTL四、深入理解checkpoint五、Flink设置Checkpoint六、FlinkSQL关联多张表七、FlinkSQL使用TTL关联多表一、深入理解FlinkTTLFlinkTTL（TimeToLive）是一种机制，用于设置数据的过期时间，控制数据在内存或状态中的存活时间。通过设置TTL，可以自动删除过期的数据，从而释放资源并提高性能。在Flink中，TTL可以应用于不同的组件和场景，包括窗口、状态和表。窗口：对于窗口操作，可
双流连结（Join）：根据某个字段的值将数据联结起来，“配对”去做处理窗口联结（WindowJoin）可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理代码逻辑首先需要调用DataStream的.join()方法来合并两条流，得到一个JoinedStreams；接着通过.where()和.equalTo()方法指定两条流中联结的key；然后通过.window()开窗口，并调用.apply()传入联结窗口函数进行处理计算stream1.join(stream2).where().equalTo().window().apply()对于JoinFunction：pu
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
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一、运行时架构上一篇我们可以看到Flink的核心组件的Deploy层，该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）。图片Local（本地）：单机模式，一般本地开发调试使用，像我们程序写的WordCountStream那个例子，直接运行main方法启动。Cluster（集群）Standalone（独立模式）：Flink自带集群，自己管理资源调度，生产环境也会有所应用。YARN（YARN模式）：计算资源统一由HadoopYARN管理，生产环境应用较多。Cloud（云端）：AliCloudRealtimeCompu
Flink集群搭建Flink集群搭建集群规划下载并解压安装包修改集群配置分发安装目录启动集群访问WebUIFlink集群HA高可用概述集群规划配置flink配置master、workers配置ZK分发安装目录启动HA集群测试Flink参数配置配置历史服务器概述配置启动、停止历史服务器提交一个Job任务查看历史Job信息Flink集群搭建集群规划节点node01node02node03角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager下载并解压安装包wgethttps://repo.huaweicloud.com/apache/flink/flink-1.
一、Flink发展第一代：Storm低延迟，无法保证准确性以及很难实现高吞吐量。第二代：Lambda架构1-1Lambda架构示意图流处理器和批处理器的简单合并，数据到达之后，两层处理双管齐下，一方面由流处理器进行实时处理，另一方面写入批处理存储空间，等待批处理器批量计算。流处理器快速计算出一个近似结果，并将它们写入“流处理表”中。而批处理器会定期处理存储中的数据，将准确的结果写入批处理表，并从快速表中删除不准确的结果。最终，应用程序会合并快速表和批处理表中的结果，并展示出来。优点：兼具了批处理和第一代流处理器的特点，同时保证了低延迟和结果的准确性。缺点：Lambda架构本身很难建立和维护；而
流处理基础概念（一）：Dataflow编程基础、并行流处理流处理基础概念（二）：时间语义（处理时间、事件时间、水位线）流处理基础概念（三）：状态和一致性模型（任务故障、结果保障）😊如果您觉得这篇文章有用✔️的话，请给博主一个一键三连🚀🚀🚀吧（点赞🧡、关注💛、收藏💚）！！！您的支持💖💖💖将激励🔥博主输出更多优质内容！！！流处理基础概念（一）：Dataflow编程基础、并行流处理1.Dataflow编程基础1.1Dataflow图1.2数据并行和任务并行1.3数据交换策略2.并行流处理2.1延迟与吞吐2.1.1延迟2.1.2吞吐2.1.3延迟与吞吐2.2数据流上的操作2.2.1数据接入和数据输出2
1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理。检查点(checkpoint)机制是Flink的一个核心组件，用于保证流处理作业的可靠性和容错性。在这篇文章中，我们将深入了解Flink的检查点机制，涵盖其核心概念、算法原理、实例代码以及未来发展趋势。1.1Flink的检查点机制Flink的检查点机制是一种保存作业状态的方法，使得在发生故障时可以从最近的检查点恢复作业。检查点包含了作业的状态信息，如窗口函数的状态、操作符的状态等。通过检查点机制，Flink可以确保流处理作业的一致性和持久性。1.2检查点的优点保证作业的一致性：通过检查点机制，Flink可以确保在发生故障时能够从最近的检
