DBLog算法原理DBLog这个算法的原理分成两个部分，第一部分是分chunk，第二部分是读chunk。分chunk就是把一张表分为多个chunk（桶/片）。我可以把这些chunk分发给不同的并发的task去做。例如：有reader1和reader2，不同的reader负责读不同的chunk。其实只要保证每个reader读的那个chunk是完整的，也能跟最新的Binlog能够匹配在一起就可以了。在读chunk的过程中，会同时读属于这个chunk的历史数据，也会读这个chunk期间发生的Binlog事件，然后来做一个normalize。首先是chunk的划分。一张表，它的ID字段是主键PK。通过
Bitmap是一种经典的数据结构，用于高效地对大量的二进制数据进行压缩存储和快速查询。Doris支持bitmap数据类型，在Flink计算场景中，可以结合FlinkdorisConnector对bitmap数据做计算。社区里很多小伙伴在是DorisFlinkConnector的时候，不知道怎么写Bitmap类型的数据，本文将介绍如何使用FlinkDorisConnector如何将bitmap数据写入Doris中。前置准备Doris2.0.1的环境Flink1.16，同时将DorisFlinkConnector的Jar包放在/lib下面。创建Doris表CREATETABLE`page_view
常用处理函数处理函数概述基本处理函数ProcessFunction介绍使用示例按键分区处理函数KeyedProcessFunction介绍定时器Timer和定时服务TimerService使用示例其他窗口处理函数ProcessWindowFunction介绍ProcessAllWindowFunction介绍使用示例流的合并处理函数CoProcessFunction介绍使用示例流的联结处理函数窗口联结JoinFunction间隔联结ProcessJoinFunction迟到数据的处理广播流处理函数KeyedBroadcastProcessFunctionBroadcastProcessFunc
作者：禅与计算机程序设计艺术随着互联网和移动互联网的普及，海量的数据需要实时地被处理分析，而传统的关系型数据库已经无法满足需求。为了能够快速高效地对海量数据进行查询分析、数据采集、数据预处理等操作，分布式数据库应运而生。其中一种分布式数据库GoogleBigTable就是目前流行的一种分布式列存储数据库。BigTable是一个高性能、可扩展的持久性存储系统，它将数据按照行键值分成不同的表格（ColumnFamily），并通过硬盘上的多个文件存储在不同服务器上。另外，BigTable中的每一个单元格可以存放多版本的数据，也就是说，同一个单元格可以保存多个历史版本的数据。相比于传统的关系型数据库，
本教程将介绍如何使用FlinkCDC来实现这个需求，在FlinkSQLCLI中进行，只涉及SQL，无需一行Java/Scala代码，也无需安装IDE。系统的整体架构如下图所示：环境篇1、准备一台Linux 2、准备教程所需要的组件下载flink-1.13.2并将其解压至目录flink-1.13.2tarzxvfflink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz✓flink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz链接：百度网盘请输入提取码提取码：az82下载下面列出的依赖包，并将它们放到目录flink-1.13.2/lib/下：✓flink-sql-connector-m
文章目录一、PostgreSQL作为数据来源（source），由flink读取1.postgre安装与配置2.flink安装与配置3.flinkcdcpostgre配置3.1postgre配置（forflinkcdc）3.2flinkcdcpostgres的jar包下载4.flinkcdcpostgre测试二、Tidb作为数据去向（sink），由flink写入1.tidb安装与配置2.flinkcdctidb的jar包下载3.flinkcdctidb测试三、用FlinkSQLClient同步PostgreSQL到Tidb操作系统：ubuntu-22.04，运行于wsl2【注意，请务必使用wsl
星光下的赶路人star的个人主页 大鹏一日同风起，扶摇直上九万里文章目录1、容错机制1.1检查点（CheckPoint）1.1.1检查点的保存1.1.2从检查点恢复状态1.1.3检查点算法1.1.3.1检查点分界线（barrier）1.1.3.2分布式快照算法（Barrier对齐的精准一次）1.1.3.3分布式快照算法（Barrier对齐的至少一次）1.1.3.4分布式快照算法（非Barrier对齐的精准一次）1.1.4检查点配置1.1.4.1启用检查点1.1.4.2检查点储存1.1.4.3其它高级配置1.1
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介概述近年来，云计算和大数据领域迎来了蓬勃发展的时代。在云计算和大数据的驱动下，人们对于如何高效、快速地分析海量数据产生了更大的关注。ApacheFlink是一款开源的分布式流处理框架，其SQL接口——FlinkSQL（翻译过来的意思是flink流处理SQL)，通过SQL的方式支持用户对实时数据进行复杂的查询、聚合、join等操作。其广泛的生态系统也吸引着许多业界人士的目光。基于此，滴滴出行数据平台团队基于FlinkSQL实现了一套数据分析平台，用于业务数据接入、特征计算、模型训练、监控告警等功能。通过FlinkSQL的高性能处理能力及易用性，提升了平台的响应
背景本文主要是具体说说Flink中的clean操作的实现杂说闲谈在flink中主要是CleanFunction函数：@Overridepublicvoidopen(Configurationparameters)throwsException{super.open(parameters);this.writeClient=FlinkWriteClients.createWriteClient(conf,getRuntimeContext());this.executor=NonThrownExecutor.builder(LOG).waitForTasksFinish(true).build(
6.1时间语义6.1.1Flink中的时间语义对于一台机器而言，时间就是系统时间。但是Flink是一个分布式处理系统，多台机器“各自为政”，没有统一的时钟，各自有各自的系统时间。而对于并行的子任务来说，在不同的节点，系统时间就会有所差异。我们知道一个集群有JobManager，作为管理者，是不是让它统一向所有TaskManager发送同步时钟信号就行了呢？这也是不行的。因为网络传输会有延迟，而且这延迟是不确定的，所以JobManager发出的同步信号无法同时到达所有节点；想要拥有一个全局统一的时钟，在分布式系统里是做不到的。另一个麻烦的问题是，在流式处理的过程中，数据是在不同的节点间不停流动的
