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
文章目录前言一、状态分类二、keyed代码示例ListStateMapState总结前言状态在Flink中叫做State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。要做到比较好的状态管理，需要考虑以下几点内容：状态数据的存储和访问在Task内部，如何高效地保存状态数据和使用状态数据。状态数据的备份和恢复作业失败是无法避免的，那么就要考虑如何高效地将状态数据保存下来，避免状态备份降低集群的吞吐量，并且在Failover时恢复作业到失败前的状态。状态数据的划分和动态扩容作业在集群内并行执行那么就要思考对于作业的Task而言如何使用统一的方式对状态数据进行切分，在作业修改并行度导致Task数据改变的时候，如
1.简介 RocketMQ是一款高性能、高吞吐量、低延迟的消息中间件。由阿里出品，后来捐赠给开源组织Apache。一般用于流量削峰填谷、异步通信、系统之间异步解耦、顺序消息、定时消息、事务消息等场景。RocketMQ5.0还支持类使用kafka的流处理。2.基本概念说明NameServer:NameServer是RocketMQ的路由中心，用于Broker服务的注册和发现Broker:Broker主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证。topic：主题是ApacheRocketMQ中消息传输和存储的顶层容器，用于标识同一类业务逻辑的消息。大白话就是生产者发送消息后消息存储的位置和消
目录0.问题来源：1.使用流程：1.1工具下载：1.2添加环境变量 1.3下载文件0.问题来源： 复现github代码时有时作者会把一些比较大的文件(如数据集)放在谷歌云盘供大家下载，谷歌云盘一次只支持下载单个文件，如果作者数据集没有将数据集压缩上传下载很麻烦，这时可以用gsutil工具下载整个文件夹或多个文件夹。1.使用流程：下载安装gsutil工具——将安装路径添加到环境变量——使用命令将文件下载到指定文件夹1.1工具下载：【方式1】可以使用命令行直接下载安装，如果是这种方式需要记住安装路径，便于第二步添加正确的环境变量。我一开始直接用命令行下载安装，使用时报过以下错误：Un
什么是状态？状态有什么作用？如果你来设计，对于一个流式服务，如何根据不断输入的数据计算呢？又如何做故障恢复呢？一、为什么要管理状态流计算不像批计算，数据是持续流入的，而不是一个确定的数据集。在进行计算的时候，不可能把之前已经输入的数据全都保存下来，然后再和新数据合并计算。效率低下不说，内存也扛不住。另外，如果程序出现故障重启，没有之前计算过的状态保存，那么也就无法再继续计算了。因此，就需要一个东西来记录各个算子之前已经计算过值的结果，当有新数据来的时候，直接在这个结果上计算更新。这个就是状态。常见的流处理状态功能如下：数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，
摘要：本文整理自蚂蚁集团高级技术专家赵亮星云，在FlinkForwardAsia2023AI特征工程专场的分享。本篇内容主要分为以下四部分：蚂蚁特征平台特征实时计算特征Serving特征仿真回溯一、蚂蚁特征平台蚂蚁特征平台是一个多计算模式融合的高性能AI数据处理框架，能够满足AI训练和推理场景对特征低延迟产出、高并发访问以及在离线一致等方面的诉求。蚂蚁建设特征平台的核心目的，是让算法同学在数据供给侧能够自给自足，即data-self-sufficient。具体是希望算法同学通过平台以低代码的方式进行特征研发、测试、发布、上线，整个流程不需要专门数据工程团队支持对接。特征上线以后，背后对应的高性
我正在使用ApacheCamelSQL批量插入过程。我的应用程序正在从ActiveMQ读取票证，其中包含大约2000张票证。我已将批处理更新为100。我触发的查询如下:sql.subs.insertCdr=插入subscription_logs(master_id,request_type,req_desc,msisdn,amount,status,resp_code,resp_desc,channel,transaction_id,se_mode,be_mode,sub_type,sub_timeleft,srv_name,srv_id,start_date,end_date,ope
文章目录概要SteramGraph核心对象SteramGraph生成过程概要在Flink中，StreamGraph是数据流的逻辑表示，它描述了如何在Flink作业中执行数据流转换。StreamGraph是Flink运行时生成执行计划的基础。使用DataStreamAPI开发的应用程序，首先被转换为Transformation，再被映射为StreamGraph，在客户端进行StreamGraph、JobGraph的转换，提交JobGraph到Flink集群后，Flink集群负责将JobGraph转换为ExecutionGraph，之后进入调度执行阶段。SteramGraph核心对象StreamN
《Flink内存管理》系列（已完结），共包含以下4篇文章：Flink内存管理（一）：设置Flink进程内存Flink内存管理（二）：JobManager内存分配（含实际计算案例）Flink内存管理（三）：TaskManager内存分配（理论篇）Flink内存管理（四）：TaskManager内存分配（实战篇）😊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！！！Flink内存管理（四）：TaskManager内存分配（实战篇）1.单独分配TotalProcessSize2.单独分配TotalFlinkSiz
文章目录前言调试流程1.拉取代码本地打包2.配置启动参数3.日志配置4.启动验证5.断点验证问题1.Cannotfindfactorywithidentifier"mysql"intheclasspath.2.JsonFactory异常3.NoSuchMethodError异常其他结尾前言接着上一篇Flinkcdc3.0动态变更表结构——源码解析，cdcdebug部分官方没有特别说明，尝试踩了一些坑，这里记录下。调试流程1.拉取代码本地打包通过github拉取3.0.0以上版本，本地maven打包mvncleanpackage-DskipTests2.配置启动参数搜索启动类CliFronten
