TableAPI和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSetAPI）还是流处理（DataStreamAPI），在上层应用中都可以直接使用TableAPI或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。需要说明的是，TableAPI和SQL最初并不完善，在Flink1.9版本合并阿里巴巴内部版本Blink之后发生了非常大的改变，此后也一直处在快速开发和完善的过程中，直到Flink1.12版本才基本
前言说明：本文档只讨论数据源为kafka的情况实现kafka和doris的精准一次写入flink的kafka连接器已经实现了自动提交偏移量到kafka，当flink中的数据写入成功后，flink会将这批次数据的offset提交到kafka，程序重启时，kafka中记录了当前groupId消费的offset位置，开始消费时将会从上一次消费的位置开始消费，可以保证数据的至少一次(atleastonce)，写入端如果需要做到精准一次(exactlyonce)可以通过事务控制或者幂等性保证。从kafka到kafka实现精准一次当从kafkatopic1写入kafkatopic2时（不一定是同一个kaf
可能出现的3种报错--报错1Failedtogetmetadatafortopics[...].org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Call--报错2Causedby:org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Timedoutwaitingtosendthecall.Call:fetchMetadataHeartbeatmustbesetlowerthanthesessiontimeout--报错3Timedoutwaitingforanodeassignment.Call:des
watermark时间语义和watermark注意:数据进入flink的时间：如果用这个作为时间语义就不存在问题，但是开发中往往会用处理时间作为时间语义这里就需要考虑延时的问题。如上图，数据从kafka中获取出来，从多个分区中获取，这时候时间肯定有乱序,这时候就需要使用事件时间。场景：游戏连续过五关，给予奖励地铁里面玩游戏，连过三关断网了，二分钟过了八关。这时候是用处理时间还是事件时间呢？处理时间的优势：牺牲一定的数据准确性，没有延迟packagecom.atguigu.apitest.window;/**importcom.atguigu.apitest.beans.SensorReadin
分析&回答1.开发者模式 在idea中运行Flink程序的方式就是开发模式。2.local-cluster模式 Flink中的Local-cluster(本地集群)模式,单节点运行，主要用于测试,学习。3.Standalone模式 独立集群模式，由Flink自身提供计算资源。4.Yarn模式把Flink应用提交给Yarn的ResourceManagerFlink会根据运行在JobManger上的job的需要的slot的数量动态的分配TaskManager资源Yarn又分3种模式4.1Session-ClusterSession-Cluster模式需要先启动Flink集群，
问题描述flink运行jar包任务，运行几个小时或者1天以后，任务就会挂掉！！！第一个错误是2023-02-0123:43:08,083INFOorg.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph[]-Window(TumblingEventTimeWindows(60000),EventTimeTrigger,getHvcDownLine)->Sink:Unnamed(1/1)(8672ad64cfc4ddce37756e60242432be)switchedfromRUNNINGtoFAILEDon11.11.1.102:40227-
启动一个任务通常我们会使用bin/flinkrun-tyarn-per-job-ccom.xxx.xxx.WordCount/WordCount.jar方式启动任务；我们看一下flink文件中到底做了什么，以下是其部分源码#Convertrelativepathtoabsolutepathbin=`dirname"$target"`#getflinkconfig."$bin"/config.shif["$FLINK_IDENT_STRING"=""];thenFLINK_IDENT_STRING="$USER"fiCC_CLASSPATH=`constructFlinkClassPath`lo
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）20、FlinkSQL
1.概述一个Flink任务运行的时候报错，任务总是自动莫名其妙的中断这里主要看到命令行中有这样一句话RECEIVEDSIGNAL15:SIGSIGTERM.Shuttingdownasrequested.2.命令解释2.1kill-15kill命令默认的信号就是15，也就是kill-15,被称为优雅的退出。当使用kill-15时，系统会发送一个SIGTERM的信号给对应的程序。当程序接收到该信号后，具体要如何处理是自己可以决定的。这时候，应用程序可以选择：1、立即停止程序2、释放响应资源后停止程序3、忽略该信号，继续执行程序因为kill-15信号只是通知对应的进程要进行"安全、干净的退出"，程
Flink是一个分布式系统，要求有效地分配和管理计算资源以执行流式应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，如HadoopYARN和Kubernetes，但也可以设置为作为standalone甚至库运行。本节概述了Flink的体系结构，并描述了其主要组件如何交互以执行应用程序以及从故障中恢复。Flink集群解析Flink运行时由两种类型的进程组成：一个JobManager和一个或多个TaskManager。Client不是运行时和程序执行的一部分，而是用于准备数据流并将其发送到JobManager。之后，Client可以断开连接（分离模式），或者保持连接以接收进度报告（附加模式）。Clien
