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
一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。FlinkCDC于2023年12月7日重磅推出其全新的3.0版本，3.0版本的发布对FlinkCDC而言具有里程碑的意义，自此FlinkCDC从捕获数据变更的Flink数据源正式迈向为以Flink为基础的端到端流式ELT数据集成框架。在该版本中，社区首先支持实时同步MySQL数据至ApacheDor
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
目录相关背景和问题解决思路分析资源调度优化实践资源冗余申请黑名单机制故障节点感知策略异常节点处理机制规避慢节点场景其他优化后续规划相关背景和问题在计算规模方面，目前我们有7w多作业，部署在1.7w台机器上，高峰期流量达到每秒9亿条。在部署方式上，目前我们主要还是在Yarn上使用Session模式部署作业。大量的作业和机器也带来很多资源相关的问题，我们把问题分成两类。一类是硬件问题，比如磁盘故障、机器宕机、内存故障导致的机器卡顿等等。另一类是软件问题，包括磁盘IO被打满、作业间相互竞争影响等等。这两类问题，都会影响作业的部署和运行。对于作业部署，最典型的问题就是，资源被调度到宕机节点，导致资源不
前言 最近在假期实训，但是实在水的不行，三天要学完SSM，实在一言难尽，浪费那时间干什么呢。SSM之前学了一半，等后面忙完了，再去好好重学一遍，毕竟这玩意真是面试必会的东西。 今天开始学习Flink最后一部分FlinkSQL，完了还有不少框架得学：Kafka、Flume、ClickHouse、Hudi、Azkaban、OOzie...有的算是小工具，不费劲，但是学完得复习啊，这么多东西，必须赶紧做个小项目练练手。FlinkSQL 到现在我们学完了底层API（也就是process）和核心API（这里由于Flink现在已经流批一体，所以我们只学习DataStream就好了），然后
《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【大数据】Flink详解（二）：核心篇Ⅰ【大数据】Flink详解（三）：核心篇Ⅱ【大数据】Flink详解（四）：核心篇Ⅲ【大数据】Flink详解（五）：核心篇Ⅳ【大数据】Flink详解（六）：源码篇Ⅰ【大数据】Flink详解（七）：源码篇Ⅱ【大数据】Flink详解（八）：SQL篇Ⅰ【大数据】Flink详解（九）：SQL篇Ⅱ【大数据】Flink详解（十）：SQL篇Ⅲ😊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
在Flink的多层API中，处理函数是最底层的API，是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权基本处理函数主要是定义数据流的转换操作，其所对应的函数类为ProcessFunction处理函数的功能和使用对于常用的转换算子来说：MapFunction只能获取到当前的数据；AggregateFunction中除数据外，还可以获取到当前的状态（以累加器Accumulator形式出现）；RichMapFunction提供了获取运行时上下文的方法ge
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
jvm内存优化内存优化netty优化akka优化并行度优化对象重用checkpoint优化网络内存调优状态优化flink数据倾斜优化flink背压jvm内存参数调优Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（GarbageCollection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的YARN的ContainerGC日志，如果频繁出现FullGC，需要优化GC。GC的配置：在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：-Xloggc:/
Flink系列之：背压下的检查点一、Checkpointingunderbackpressure二、缓冲区Debloating三、非对齐Checkpoints四、对齐Checkpoint的超时五、限制六、故障排除一、Checkpointingunderbackpressure通常情况下，对齐Checkpoint的时长主要受Checkpointing过程中的同步和异步两个部分的影响。然而，当Flink作业正运行在严重的背压下时，Checkpoint端到端延迟的主要影响因子将会是传递CheckpointBarrier到所有的算子/子任务的时间。这在checkpointingprocess)的概述中
