背景：近期项目需要，引入flink，研究了下flink，步步踩坑终于可以单独运行，也可发布到集群运行，记录下踩坑点。开发环境：idea+springboot(2.3.5.RELEASSE)+kafka(2.8.1)+mysql(8.0.26)。废话不多说，直接上可执行代码。以下代码实现了某个时间间隔，设备不上传数据，判断为离线的逻辑一、项目application创建/***flink任务提交application**@authorwangfenglei*/@SpringBootApplication(scanBasePackages={"com.wfl.firefighting.flink",
文章目录案例：实时处理电商订单信息需求一：统计商城实时订单实收金额需求二：将上面的最后计算的结果，存储到Redis中（Key为：totalprice）RedisSink自定义RedisMapper类需求三：使用侧边流，监控发现order_status字段为退回完成，将退回总额存入到Redis中，将order_status字段为取消订单的存入到MySQL中（Sink到MySQL的偷懒没有仔细写了，直接放在最后的代码里面了）。侧输出流案例：实时处理电商订单信息使用Flink消费Kafka中的数据，并进行相应的数据统计计算。数据格式为："3443","严致","13207871570","1449.
传统批次处理方法【1】持续收取数据（kafka等），以window时间作为划分，划分一个一个的批次档案（按照时间或者大小等）；【2】周期性执行批次运算（Spark/Stom等）；传统批次处理方法存在的问题：【1】假设计算每小时出现特定事件的转换次数（例如：1、2…），但某个事件正好处于1到2之间就尴尬了。需要将1点处理一半的结果带到2点这个批次中进行运算。而这个划分跟我们事件发生的时间也是有误差的。【2】在分布式多线程的情况下，如果接收到事件的顺序颠倒了，又该如何处理？理想方法累积状态：表示过去历史接收过的所有事件。可以是计数或者机器模型等等。我们要处理一个持续维护的状态时，最适合的方式就是状
文章目录一.重启策略种类（RestartStrategies）1.FixedDelayRestartStrategy2.FailureRateRestartStrategy3.FallbackRestartStrategy4.NoRestartStrategy二.故障恢复策略（FailoverStrategies）1.（全图恢复策略）RestartAllFailoverStrategy2.（基于region局部恢复策略）RestartPipelinedRegionFailoverStrategy三.各重启策略的适用场景1.失败率重启策略适用场景1.1.流式数据处理应用程序：1.2.应用程序容忍
前言总结Flink读写HBase版本Flink1.15.4HBase2.0.2Hudi0.13.0官方文档https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/connectors/table/hbase/Jar包https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-hbase-2.2/1.15.4/flink-sql-connector-hbase-2.2-1.15.4.jarSQL需要提前建好hbase表；如果没有对应的hbase
构建环境JDK1.8以上和Maven3.3.x可以构建Flink，但是不能正确地遮盖某些依赖项。Maven3.2.5会正确创建库。所以这里使用为了减少问题选择Maven3.2.5版本进行构建。要构建单元测试，请使用Java8以上，以防止使用PowerMock运行器的单元测试失败。克隆Git仓库我们可以从github上下载Flink代码了。github上flink的代码仓库链接。国内镜像地址链接。gitclonehttps://gitee.com/mirrors/apache-flink.git注意下载的时候可能会出现如下问题：fatal:badconfigvaluefor'http.postb
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
1.实时数仓Hologres特点专注实时场景：数据实时写入、实时更新，写入即可见，与Flink原生集成，支持高吞吐、低延时、有模型的实时数仓开发，满足业务洞察实时性需求。亚秒级交互式分析：支持海量数据亚秒级交互式分析，无需预计算，支持多维分析、即席分析、探索式分析、MaxCompute加速分析，满足所见即所得分析体验。统一数据服务出口：支持多维分析、高性能点查、数据检索等多个场景，支持负载隔离，简化数据架构，统一数据访问接口，实践分析服务一体化(HSAP)。开放生态：标准SQL协议，无缝对接主流BI和SQL开发框架，无需应用重写。支持数据湖场景，支持JSON等半结构化数据，OSS、DLF简易入
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
Flink系列TableAPI和SQL之：动态表、持续查询、将流转换成动态表、更新查询、追加查询、将动态表转换为流、更新插入流一、表和流的转换二、动态表三、持续查询四、将流转换成动态表五、更新查询六、追加查询七、将动态表转换为流八、更新插入流(Upsert)一、表和流的转换Flink中使用表和SQL基本上跟其他场景是一样的。不过对于表和流的转换，却稍显复杂。当我们将一个Table转换成DataStream时，有"仅插入流"(Insert-OnlyStreams)和"更新日志流"（ChangelogStreams）两种不同的方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新操作。这种麻烦其实是不可避免
