作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在数据处理过程中，作为流处理系统的ApacheFlink是当前最热门的开源框架之一。相对于其他的一些框架（比如SparkStreaming、Storm），Flink提供了更高的计算效率、更低的延迟以及更灵活的数据处理能力。但是，由于其基于流处理模式而非批处理模式，因此也会带来一些新的性能优化挑战。因此，如何提升Flink流处理任务的性能，成为Flink的一个重要课题。在本文中，我将从以下几个方面介绍Flink流处理应用性能优化的基本知识、方法论以及典型案例。希望能够给读者提供一些参考。2.性能优化概述2.1数据模型及其特点在Flink中，数据是按照事件流（E
文章目录前文（1）什么是CDC（2）Flink-CDC是什么（3）Flink-CDC特性CDC与Flink毕业版本Springboot项目整合Flink-CDC（1）说明（2）引入依赖（3）接入springboot项目创建监听类实现ApplicationRunner自定义数据读取解析器变更对象自定义sink交由spring管理前文（1）什么是CDCCDC:全称是ChangeDataCapture，即数据变更捕获技术，具体的含义是通过识别和捕获对数据库中的数据所做的更改（包括数据或数据表的插入、更新、删除；数据库结构的变更调整等），然后将这些更改按发生的顺序完整记录下来，并实时通过中间技术桥梁（
Flinkcdc介绍及使用FlinkCDC读取mysql及jdbc连接参数配置、官方案例1.Flinkcdc介绍2.常见cdc开源方案3.Flinkcdc使用案例3.1Mysql开启binlog3.2Flinkcdc读取mysql及jdbc连接参数配置3.2.1MavenPOM文件3.2.2FlinkCDC代码4.补充1.Flinkcdc介绍CDC的全称是ChangeDataCapture，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为CDC。目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC技术的应用场景非常广泛；Flink的cdc是基于
文章目录SQL时区问题一、SQL时区解决的问题
星光下的赶路人star的个人主页 将自己生命力展开的人，他的存在，对别人就是愈疗文章目录1、时间语义1.1Flink中的时间语义1.2哪种时间语义更重要2、水位线（Watermark）2.1事件时间和窗口2.2什么是水位线1.3水位线和窗口的工作原理1.4生产水位线1.4.1生成水位线的总体原则1.4.2水位线生成策略1.4.3Flink内置水位线1.4.4自定义水位线生成器1.5水位线的传递1.6迟到数据的处理1.6.1推迟水印推进1.6.2设置窗口延迟关闭1.6.3使用测流接受迟到的数据1、时间语义1.1
Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta
一、说明在实际应用中，我们往往会关注，到底有多少不同的用户访问了网站，所以另外一个统计流量的重要指标是网站的独立访客数（UniqueVisitor，UV）。二、数据准备packagecom.lyh.flink06;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublicclassUserBehavior{privateLonguserId;privateLongitemId;privateInt
文章目录一、时间定义二、水位线(Watermark)1、概念2、水位线特征3、生成水位线3.1水位线生成策略（WatermarkStrategies）3.2Flink内置水位线生成器3.3自定义水位线策略4、水位线的传递三、窗口(Window)1、概念2、窗口分类2.1驱动类型分类2.2窗口分配数据规则3、API概述3.1按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）3.2代码中窗口API的调用4、窗口分配器(（WindowAssigners)4.1时间窗口4.2计数窗口4.3全局窗口5、窗口函数(WindowFunctions)5.1增量聚合函数(incrementalaggreg
文章目录一、执行环境（ExecutionEnvironment）1、创建执行环境2、执行模式(ExecutionMode)3、触发程序执行二、源算子（Source）1、数据源类准备2、从集合中读取数据3、从文件中读取数据4、从Socket中读取数据5、从Kafka中读取数据6、自定义源算子(source)三、转换算子(Transformation)1、基本转换算子1.1映射(map)1.2过滤(filter)1.3扁平映射(flatMap)2、聚合算子（Aggregation）2.1按键分区（keyBy）2.2简单聚合（sum/min/max/maxBy/minBy）2.3归约聚合（reduc
Flink源码分析系列文档目录请点击：Flink源码分析系列文档目录简介Flink的特点是高吞吐低延迟。但是Flink中的某环节的数据处理逻辑需要和外部系统交互，调用耗时不可控会显著降低集群性能，这时候怎么办？为了解决这个问题，Flink引入了AsyncFunction系列接口。使用这些异步接口调用外部服务的时候，不用再同步等待结果返回，只需要将数据存入队列，外部服务接口返回时会更新队列数据状态。在调用外部服务后直接返回处理下一个异步调用，不需要同步等待结果。下游拉取数据的时候直接从队列获取即可。使用方法在讲解AsyncFunction使用方法之前，我们先“伪造”一个耗时的外部系统调用。调用p
