目录窗口分配器时间窗口计数窗口全局窗口窗口函数增量聚合函数全窗口函数（fullwindowfunctions）增量聚合和全窗口函数的结合使用WindowAPI主要由两部分构成：窗口分配器（WindowAssigners）和窗口函数（WindowFunctions）stream.keyBy().window()//指明窗口的类型.aggregate()//定义窗口具体的处理逻辑在window()方法中传入一个窗口分配器；在aggregate()方法中传入一个窗口函数；窗口分配器指定窗口的类型，定义数据应该被“分配”到哪个窗口方法：.window()参数：WindowAssigner返回值：Win
1、下载解压安装包到对应目录>[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2epackage]$tar-zxvfflink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz-C../software/2、修改配置文件[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2esoftware]$vimflink/conf/flink-conf.yaml#设置jobmanager的机器地址jobmanager.rpc.address:flinkv2#设置允许访问jobmanager的机器地址，相当于白名单，0.0.0.0表示允许所有机器访问jobmanager.bind-host:0.0.
目录1.概述2.系统架构3.MySQL安装配置4.Doris安装配置5.Flink安装配置6.开始同步数据到Doris7.总结1.概述在实际业务系统中为了解决单表数据量大带来的各种问题，我们通常采用分库分表的方式对库表进行拆分，以达到提高系统的吞吐量。但是这样给后面数据分析带来了麻烦，这个时候我们通常试将业务数据库的分库分表同步到数据仓库时，将这些分库分表的数据，合并成一个库，一个表。便于我们后面的数据分析本篇文档我们就演示怎么基于FlinkCDC并结合ApacheDorisFlinkConnector及DorisStreamLoad的两阶段提交，实现MySQL数据库分库分表实时高效的接入到A
背景在上一个章节中已经介绍了基本的Flink-Operator安装，但是在实际的数据中台的项目中，用户可能希望看到FlinkOperator的运行日志情况，当然这可以通过修改Flink-OperatorPOD的文件实现卷挂载的形势将日志输出到宿主机器的指定目录下，但是这种办法对数据中台的产品不是特别友好，因此我们需要将Operator服务的日志输出到KafkaAppender中；因此我们需要修改FlinkOperator的helm中的values配置文件文件，达成我们的目标.默认情况下FlinkOperator不支持KafkaAppender日志输出，为了支持改能力，需要在flink-oper
《Flink详解》系列（已完结），共包含以下101010篇文章：【大数据】Flink详解（一）：基础篇（架构、并行度、算子）【大数据】Flink详解（二）：核心篇Ⅰ（窗口、WaterMark）【大数据】Flink详解（三）：核心篇Ⅱ（状态State）【大数据】Flink详解（四）：核心篇Ⅲ（Checkpoint、Savepoint、Exactly-Once）【大数据】Flink详解（五）：核心篇Ⅳ（反压、序列化、内存模型）【大数据】Flink详解（六）：源码篇Ⅰ（作业提交、Local方式、YARN方式、K8s方式）【大数据】Flink详解（七）：源码篇Ⅱ（作业图、执行图、调度、作业生命周期、T
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
FlinkCDC的概览和使用1.什么是CDC2.什么是FlinkCDC3.FlinkCDC前生今世3.1FlinkCDC1.x3.2FlinkCDC2.x3.3FlinkCDC3.x4.FlinkCDC使用5.Debezium标准CDCEvent格式详解1.什么是CDCCDC（ChangeDataCapture，数据变更抓取）是一种用于跟踪数据库中数据更改的技术。它用于监视数据库中的变化，并捕获这些变化，以便实时或定期将变化的数据同步到其他系统、数据仓库或分析平台。CDC技术通常用于数据复制、数据仓库更新、实时报告和数据同步等场景。CDC可以捕获数据库中的以下类型的数据变化：✅插入（Inser
这几天研究了一下Dinky，确实是一款很不错的软件，功能很强大，也很实用，可以极大的方便我们flinksql的开发工作，同时他也支持其他一些主流数据库的SQL,像starrocks。下面的连接为Dinky的链接:Dinky(dlink.top)Dinky号称基于Flink二次开发，没有侵入Flink,所以这一点就值得我们学习，为了了解Dinky我自己也搭建了一套Dinky环境，确实使用起来非常舒适 ，搭建过程也是比较容易，下面简单列一下搭建过程。1.Dinky环境搭建1. 解压到指定目录上传安装包并解压：tar-zxvfdlink-release-0.7.3.tar.gz-C/opt/modu
随着实时分析需求的不断增加,数据的时效性对于企业的精细化运营越来越重要。借助海量数据,实时数仓在有效挖掘有价值信息、快速获取数据反馈、帮助企业更快决策、更好的产品迭代等方面发挥着不可替代的作用。在这种情况下,ApacheDoris作为一个实时MPP分析数据库脱颖而出,它具有高性能和易用性,并且支持多种数据导入方式。结合ApacheFlink,用户可以从MySQL等上游数据库快速导入来自Kafka和CDC(ChangeDataCapture)的非结构化数据。ApacheDoris还提供了亚秒级的分析查询能力,可以有效满足多维分析、仪表盘、数据服务等多种实时场景的需求。挑战通常,实时数据仓库要保证
Apache Flink核心概念之一是流(无界数据)批(有界数据)一体。流批一体极大的降低了流批融合作业的开发复杂度。在过去的几个版本中，Flink流批一体逐渐成熟，Flink1.15版本中流批一体更加完善，后面我们也将继续推动这一方向的进展。目前大数据处理的一个趋势是越来越多的业务和场景采用低代码的方式进行数据分析，而FlinkSQL则是这种低代码方式数据分析的典型代表。越来越多的用户开始采用FlinkSQL来实现他们的业务，这也是Flink用户和生态快速增长的重要原因之一。ApacheFlink作为数据处理生态中的重要一环，可以与许多其他技术结合在一起支持各类用户场景。在当下云原生的背景下
