目录1.实时数仓的相关概述1.1实时数仓产生背景1.2实时数仓架构1.3传统数仓vs实时数仓2.基于Flink实现典型的ETL场景2.1维表Join■2.1.1预加载维表方案1：方案2：■2.1.2热存储关联■2.1.3广播维表■2.1.4Temporaltablefunctionjoin■2.1.5维表join的对比2.2双流Join■2.2.1离线Joinvs.实时Join■2.2.2RegularJoin■2.2.3IntervalJoin■2.2.4Windowjoin本文将从数仓诞生的背景、数仓架构、离线与实时数仓的对比着手，综述数仓发展演进，然后分享基于Flink实现典型ETL场景
报错日志这是flink-cluster-jobmanager-1报错日志2023-12-0723:34:26[ERROR]Theexecutionresultisempty.2023-12-0723:34:25StartingJobManager2023-12-0723:34:26[ERROR]CouldnotgetJVMparametersanddynamicconfigurationsproperly.2023-12-0723:34:26[ERROR]RawoutputfromBashJavaUtils:2023-12-0723:34:26INFO[]-Loadingconfigurati
【1】引入pom.xml依赖dependency>groupId>org.apache.flinkgroupId>artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.12artifactId>version>1.10.0version>dependency>【2】ES6Scala代码，自动导入的scala包需要修改为scala._否则会出现错误。packagecom.zzx.flinkimportjava.utilimportorg.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContextimportorg.apach
其他的哪些都是瞎扯淡flink1.7x版本的问题:使用Lambda->表达式出现异常org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException:Jobexecutionfaile解决问题:升级jdk版本为17flink1.7已经弃用jdk8了然后升完级运行出异常:异常信息Unabletomakefieldprivatefinalbyte[]java.lang.String.valueaccessible:modulejava.basedoesn在idea的vm处加上:--add-opensjava.base/java.lang=ALL-UNNAM
FlinkCDC1.0至3.0回忆录一、引言二、CDC概述三、FlinkCDC1.0：扬帆起航3.1架构设计3.2版本痛点四、FlinkCDC2.0：成长突破4.1DBlog无锁算法4.2FLIP-27架构实现4.3整体流程五、FlinkCDC3.0：应运而生六、FlinkCDC的影响和价值七、结语一、引言回想起2020下半年，刚从Storm/JStorm转到Flink完成了一些中间件重构，FlinkCDC就横空出世了，这对于实时采集侧简直是福音。当时便立即组织团队的小伙伴们，选择了几个下班前一小时的时间段，开始学习（云邪是多少学习FlinkCDC小伙伴的启蒙老师？）：不知不觉FlinkCDC
在实时数据处理领域，ApacheFlink已成为一个不可或缺的工具。它以其高吞吐量和低延迟处理能力而闻名。而在Flink的众多特性中，侧输出流（SideOutputs）提供了一种灵活的方式来处理复杂的数据流。本文将探讨如何在Flink的ScalaAPI中有效使用侧输出流。1.侧输出流的基本概念侧输出流是一种特殊类型的输出流，它允许您从主数据流中分离出特定的事件或数据。与主流相比，侧输出流用于处理异常数据、监控事件或分流特殊数据，从而使主数据流保持清晰和高效。2.ScalaAPI中实现侧输出流让我们通过一个简单的例子来了解如何在Flink的ScalaAPI中实现侧输出流：importorg.ap
在ApacheFlink中实现高效的TopN数据处理，尤其是涉及时间窗口和多条件排序时，需要精细地控制数据流和状态管理。普通计算TopN：1.定义数据源（Source）首先，我们需要定义数据源。这可能是Kafka流、文件、数据库或任何其他支持的数据源。valstream:DataStream[YourType]=env.addSource(...)2.定义业务逻辑（Transformation）接下来，我们需要根据业务需求对数据进行转换。这可能包括映射、过滤、聚合等操作。valtransformedStream:DataStream[YourTransformedType]=stream.ma
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
系列文章目录Flink1.17实战教程（第一篇：概念、部署、架构）Flink1.17实战教程（第二篇：DataStreamAPI）Flink1.17实战教程（第三篇：时间和窗口）Flink1.17实战教程（第四篇：处理函数）Flink1.17实战教程（第五篇：状态管理）Flink1.17实战教程（第六篇：容错机制）Flink1.17实战教程（第七篇：FlinkSQL）文章目录系列文章目录1.窗口1.1窗口的概念1.2窗口的分类1.2.1按照驱动类型分1.2.2按照窗口分配数据的规则分类1.3窗口API概览1.4窗口分配器1.4.1时间窗口1.4.2计数窗口1.5窗口函数1.5.1增量聚合函数（
本章重点介绍生产环境中最常用到的Flinkkafkaconnector。使用Flink的同学，一定会很熟悉kafka，它是一个分布式的、分区的、多副本的、支持高吞吐的、发布订阅消息系统。生产环境环境中也经常会跟kafka进行一些数据的交换，比如利用kafkaconsumer读取数据，然后进行一系列的处理之后，再将结果写出到kafka中。这里会主要分两个部分进行介绍，一是FlinkkafkaConsumer，一个是FlinkkafkaProducerFlink输入输出至Kafka案例首先看一个例子来串联下Flinkkafkaconnector。代码逻辑里主要是从kafka里读数据，然后做简单的处
