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
0、汇总========1.14.0========1.有界流支持Checkpoint；2.批执行模式支持DataStream和Table/SQL混合应用；3.新增HybridSource功能；4.新增缓冲区去膨胀功能；5.新增细粒度资源管理功能；6.新增DataStream的Pulsar连接器；========1.15.0========1.支持增量的Savepoint；2.保证作业级别的指标在Reactive模式下可以正常工作；3.为自适应调度器添加了异常历史记录；4.引入自适应批调度器，支持根据每个节点需要处理的数据量的大小自动决定批处理作业中各节点的并行度；5.支持跨源节点的Water
都说IT今年很难，越是在这个时候越是要坚持，相信总能看到黎明与曙光。这不我准备整理一下教程，对自己也是一个学习、总结的过程，我相信待到经济复苏，IT仍然是热门。本文是我的第一篇付费文章，这是个开篇纵览，后面会深入讲解Flink理论与开发，不限于Flink这一个组件，后面也会有Spark、Clickhouse等等，代码也会配套同步到Gitee上面（Gitee地址见文末）。目录Flink架构流处理示例DataSources基本的streamsourceDataStreamTransformationsDataSinksFlink中的API容错处理迟到的数据本章教程对ApacheFlink的基本
基于FlinkCDC构建MySQL和Postgres的StreamingETL1.准备阶段1.1准备教程所需要的组件1.2下载Flink和所需要的依赖包1.3准备数据1.3.1在MySQL数据库中准备数据1.3.2在Postgres数据库中准备数据2.启动Flink集群和FlinkSQLCLI3.在FlinkSQLCLI中使用FlinkDDL创建表4.关联订单数据并且将其写入Elasticsearch中5.环境清理这篇教程将展示如何基于FlinkCDC快速构建MySQL和Postgres的流式ETL。本教程的演示都将在FlinkSQLCLI中进行，只涉及SQL，无需一行Java/Scala代码
一、Hologres+Flink，阿里云上众多客户实时数仓的首选随着大数据从规模化走向实时化，实时数据的需求覆盖互联网、交通、传媒、金融、政府等各个领域。实时计算在企业大数据平台的比重也在不断提高，部分行业已经达到了50%。Hologres+Flink通过众多的丰富企业级能力，替换开源复杂的各类技术组件，减少多种技术栈学习、多种集群运维、多处数据一致性维护等成本，让企业专注于业务，实现降本增效。小红书OLAP场景通过Hologres替换Clickhouse，查询性能大幅提升，在推荐场景下基于Hologres+Flink实时分析用户A/B分组测试结果，实时调整推荐策略，更新推荐模型。小迈科技通过
Flink底层原理作为大数据实时计算中不可或缺的一部分flink是大数据实时处理非常重要的一部分也对刚刚接触大数据学习的同学们是很难去理解的一部分所以首先用一个小小的例子让大家对Flink有初步的了解以WordCount为例，执行流程如下：1.创建socketnc-lk8888实时读取数据(socket只能被一个线程连接)DataStreamlines=env.socketTextStream("master",8888);2.DataStream创建task，从master中读取数据，任务数为1--taskA3.flatmap取出数据，前面设置并行度为二(env.setParalleli
FlinkSQL1、Sql命令行1、使用方式--1、启动一个flink集群，独立集群，yarn-session模式yarn-session.sh-d--2、启动sql命令行sql-client.sh--3、再流上定义表--再flink中创建表相当于创建一个视图（视图中不存数据，只有查询视图时才会去原表中读取数据）CREATETABLEabc(sidSTRING,nameSTRING,ageINT,sexSTRING,clazzSTRING)WITH('connector'='kafka','topic'='abc','properties.bootstrap.servers'='master:
曹操出行业务背景介绍曹操出行创立于2015年5月21日，是吉利控股集团布局“新能源汽车共享生态”的战略性投资业务，以“科技重塑绿色共享出行”为使命，将全球领先的互联网、车联网、自动驾驶技术以及新能源科技，创新应用于共享出行领域，以“用心服务国民出行”为品牌主张，致力于打造服务口碑最好的出行品牌。作为一家互联网出行平台，曹操主要提供了网约车、顺风车和专车等多种出行服务。其中，打车是我们的核心业务之一。整体业务过程大致如下:首先，用户在我们的平台上下单，然后曹操平台会给司机进行订单的派发，司机接到订单后，会进行履约服务。结束一次订单服务后，乘客会在平台上进行支付。在整个流程中，涉及到的数据将会在我
大数据开发离不开各种框架，我们通过学习ApacheHadoop、Spark和Flink之间的特征比较，可以从侧面了解要学习的内容。众所周知，HadoopvsSparkvsFlink是快速占领IT市场的三大大数据技术，大数据岗位几乎都是围绕它们展开。本文，将详细介绍三种框架之间的区别。1.数据处理Hadoop：为批处理而构建的Hadoop，它一次性在输入中获取大量数据集，对其进行处理并产生结果。批处理在处理大量数据时非常有效。由于数据的大小和系统的计算能力，输出会出现延迟。Spark：Spark也是Hadoop生态系统的一部分。它本质上也是一个批处理系统，但它也支持流处理。Flink：Flink
Flink报错：未找到ExecutorFactory来执行应用程序大数据处理是当前互联网时代的核心需求之一。ApacheFlink作为一种流式处理引擎，被广泛应用于大规模数据处理和实时分析场景中。然而，在使用Flink时，有时会遇到一些错误和异常。本文将详细探讨一种常见的错误：未找到ExecutorFactory来执行应用程序，并提供相应的源代码示例。错误描述：当尝试执行Flink应用程序时，可能会遇到以下错误信息：NoExecutorFactoryfoundtoexecutetheapplication。错误分析：这个错误通常是由于Flink无法找到适合执行应用程序的ExecutorFact
