文章目录前言一、读题分析二、使用步骤1.导入配置文件到pom.xml2.代码部分三、重难点分析总结前言本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项赛题（其他暂不透露）题目：使用Flink消费Kafka中ProduceRecord主题的数据，统计在已经检验的产品中，各设备每五分钟生产产品总数，将结果存入Redis中，key值为“totalproduce”，value值为“设备id，最近五分钟生产总数”。注：ProduceRecord主题，生产一个产品产生一条数据；change_handle_state字段为1代表已经检验，0代表未检验；时间语义使用ProcessingTime。提示：以下是本篇文章
一、HBaseShell操作1、基本操作1）进入HBase客户端命令行[root@bigdata1hbase]$bin/hbaseshell2）查看帮助命令hbase(main):001:0>help3）查看当前数据库中有哪些表hbase(main):002:0>list2、表的操作1）创建表hbase(main):002:0>create'student','info'2）插入数据到表hbase(main):003:0>put'student','1001','info:sex','male'hbase(main):004:0>put'student','1001','info:age','
异常现象1按照以下方式设置backend目录和checkpoint目录，fsbackend目录有数据，checkpoint目录没数据env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(PropUtils.getValueStr(Constant.ENV_FLINK_CHECKPOINT_PATH));env.setStateBackend(newFsStateBackend(PropUtils.getValueStr(Constant.ENV_FLINK_STATEBACKEND_PATH)));原因我以为checkpoint和fsbackend要同时
一、版本信息Flink：1.16.1二代码实现pom文件如下projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">modelVersion>4.0.0modelVersion>groupId>com.wysgroupId>artifactId>flinka
【Flink-Kafka-To-RocketMQ】使用Flink自定义Sink消费Kafka数据写入RocketMQ1）准备环境2）代码实现2.1.主程序2.2.conf2.2.1.ConfigTools2.3.utils2.3.1.DBConn2.3.2.CommonUtils2.4.function2.4.1.MqSinkFunction2.5.resources2.5.1.appconfig.yml2.5.2.log4j.properties2.5.3.log4j2.xml1）准备环境这里的maven依赖比较冗余，推荐大家都加上，后面陆续优化。projectxmlns="http://m
一、什么是状态无状态计算的例子：例如一个加法算子，第一次输入2+3=5那么以后我多次数据2+3的时候得到的结果都是5。得出的结论就是，相同的输入都会得到相同的结果，与次数无关。有状态计算的例子：访问量的统计，我们都知道Nginx的访问日志一个请求一条日志，基于此我们就可以统计访问量。如下，/api/a这个url第一此访问的时候，返回的结果就是count1，但当第二次访问的时候，返回的结果变成了2。为什么Flink知道之前已经处理过一次helloworld，这就是state发挥作用了，这里是被称为keyedstate存储了之前需要统计的数据，keyby接口的调用会创建keyedstream对ke
随着大数据应用的不断深入，企业不再满足离线数据加工计算的时效，实时数据需求已成为数据应用新常态。伴随着实时分析需求的不断膨胀，传统的数据架构面临的成本高、实时性无法保证、组件繁冗、运维难度高等问题日益凸显。为了适应业务快速迭代的特点，帮助企业提升数据生产和应用的时效性、进一步挖掘实时数据价值，实时数仓的构建至关重要。本文将分享如何基于ApacheDoris和ApacheFlink快速构建一个极速易用的实时数仓，包括数据同步、数据集成、数仓分层、数据更新、性能提升等方面的具体应用方案，在这之前，我们先可以先了解一下传统的数据架构如何设计的、又存在哪些痛点问题。#实时数仓的需求与挑战上图所示为传统
Flink系列之：ElasticsearchSQL连接器一、ElasticsearchSQL连接器二、创建Elasticsearch表三、连接器参数四、Key处理五、动态索引六、数据类型映射一、ElasticsearchSQL连接器Sink:BatchSink:StreamingAppend&UpsertModeElasticsearch连接器允许将数据写入到Elasticsearch引擎的索引中。本文档描述运行SQL查询时如何设置Elasticsearch连接器。连接器可以工作在upsert模式，使用DDL中定义的主键与外部系统交换UPDATE/DELETE消息。如果DDL中没有定义主键，那
WhatisState虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口算子）。这些操作称为有状态的(stateful)。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式(eventpatterns)时，状态(state)将存储迄今为止遇到的事件序列。当每分钟/小时/天聚合事件时，状态(state)保存待处理的聚合。当通过流中的数据点训练机器学习模型时，状态(state)保存模型参数的当前版本。当需要管理历史数据时，状态(state)允许有效访问过去发生的事件。Flink需要了解状态(state)，以便使用检查点(checkpoint)和
背景在使用flink进行集成测试时，我们会使用MiniClusterWithClientResource类，但是当我们断点导致在某个方法执行的时间比较长时，会有错误发生，那么该如何解决这个错误呢？处理concurrent.TimeoutException:HeartbeatofTaskManagerwithid错误其实关键的配置是heartbeat.timeout，这个错误是JobManager抛出的，意思是和某个TaskManager的心跳中断超过了指定的时间，我们把这个参数配置到MiniClusterWithClientResource类中就可以了，代码如下所示：publicclassFl
