本文隶属于专栏《董工的1000个大数据技术体系》摘要，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！目录前言一、watermark是什么？二、乱序数据处理三、迟到事件四、watermark的引入前言Flink中流处理由事件产生，经过source，再到operator，中间是有一个过程和时间的，虽然都是按事件产生的时间顺序产生的，但是我们也不能排除，网络，背压等问题会导致乱序的产生，如果发生这种情况，我们又不能一直等下去，所以必须要有个机制来保证在一个特定的时间后，必须触发窗口去进行计算了。这个特别的机制，就是水位线(waterark)。一、watermark是什么？
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun文章目录前言背景官网文档概述元数据解析器运行时的实现自定义扩展点工厂类Source扩展Sink和编码与解码自定义flink-http-connectorSQL示例具体代码pom依赖HttpTableFactoryHttpTableSourceHttpSourceFunctionHttpClientUtil最后参考资料前言结合官网文档和自定义实现一个flink-http-connector，来学习总结Flink用户自定义连接器（T
Flink单机版安装文章目录Flink单机版安装1.下载安装包2.安装Flink3.启动flink1.下载安装包官网下载地址选择下载稳定版选择需要的版本，这里下载最新版本1.16.0下载对应的包下载完成后上传到服务器进行安装2.安装Flink找到上传到服务器上的压缩包使用tar命令解压tar-zxvfflink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz解压后得到flink-1.16.0的文件夹3.启动flink进入bin目录执行启
一、初始Flink1、Flink是什么1）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。2）Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。2、FLink架构1）批流一体任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被作为"无界"或者"有界"流来处理。1、无界流：1）有定义流的开始，但没有定义流的结束。2）无休止地产生数据。3）无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。4）处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如
Dinky0.6.2已发布，优化Flink应用体验前言ApacheFlink作为新一代的实时计算框架已经被应用到各个行业与领域，虽说应用程度不同，但都会遇到一些使用上的痛点，基础的应用痛点比如FlinkSQL作业提交不友好、作业无监控报警等。很大程度上说，FlinkSQL大大加快了Flink的应用推广，而本文将简述开源项目Dinky如何改善Flink的痛点来优化FlinkSQL应用体验。简介实时即未来，Dlink为ApacheFlink而生，让FlinkSQL纵享丝滑，并致力于实时计算平台建设。Dinky基于ApacheFlink实现Dlink，增强Flink的应用与体验，探索流式数仓。即站在
摘要：在深入了解Flink实时数据处理程序的开发之前，先通过一个简单示例来了解使用Flink的DataStreamAPI构建有状态流应用程序的过程。本文分享自华为云社区《Flink实例：Flink流处理程序编程模型》，作者：TiAmoZhang。在深入了解Flink实时数据处理程序的开发之前，先通过一个简单示例来了解使用Flink的DataStreamAPI构建有状态流应用程序的过程。01、流数据类型Flink以一种独特的方式处理数据类型和序列化，它包含自己的类型描述符、泛型类型提取和类型序列化框架。基于Java和Scala语言，Flink实现了一套自己的一套类型系统，它支持很多种类的类型，包
大家好，我是雷恩Layne，这是《深入浅出flink》系列的第六篇文章，我旨在用最直白的语言写好flink，希望能让所有看到的人一目了然。如果大家喜欢，欢迎点赞、关注，也欢迎留言，共同交流flink的点点滴滴O(∩_∩)O文章目录1.Sink简介2.Flink预定义的Sink2.1基于文件的Sink2.2基于标准输出的Sink2.3基于Socket的Sink2.4基于Kafka的Sink2.5基于Redis的Sink2.6基于Elasticsearch的Sink3.Rich版本的UDFSink4.一般的UDFSinkDataStream是Flink的较低级API，用于进行数据的实时处理任务，可
大家好，我是雷恩Layne，这是《深入浅出flink》系列的第六篇文章，我旨在用最直白的语言写好flink，希望能让所有看到的人一目了然。如果大家喜欢，欢迎点赞、关注，也欢迎留言，共同交流flink的点点滴滴O(∩_∩)O文章目录1.Sink简介2.Flink预定义的Sink2.1基于文件的Sink2.2基于标准输出的Sink2.3基于Socket的Sink2.4基于Kafka的Sink2.5基于Redis的Sink2.6基于Elasticsearch的Sink3.Rich版本的UDFSink4.一般的UDFSinkDataStream是Flink的较低级API，用于进行数据的实时处理任务，可
目录1.xftp上传flink压缩包至hadoop102的/opt/software/目录下2.解压flink压缩包至/opt/module/目录下3.配置flink-conf.yaml4.配置masters5.配置workers6.配置环境变量my_env.sh7.重启环境变量8.分发/opt/module/flink-1.13.0和/etc/profile.d/my_env.sh9.另外两台重启环境变量10.开启hadoop集群和flink集群11.浏览器输入网址查验flink集群是否开启12.关闭flink集群命令Hadoop集群搭建请参考博文《Hadoop集群搭建详细步骤》1.xftp
文章目录一、什么是CDC1.CDC介绍2.CDC原理二、什么是FLinkCDC三、为什么要使用FLinkCDC四、FLinkCDC代码样例1.POM依赖2.DataStream方式3.FlinkSQL方式结尾一、什么是CDC1.CDC介绍CDC是变更数据捕获（ChangeDataCapture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUPBY）、多表的关联（JOIN）等。例如对于电商平台，用户的订单会实时写入到某个源数据库；A部门需要将每分钟的实时数据简单聚合处理后保存到Redi
