目录（零）本文简介意外收获：（一）背景（二）探索梳理过程（三）源码改造（四）修改效果1、JOB状态2、Level5的dataFile总大小3、数据延迟4、关联率（五）未来展望：异步Compact（零）本文简介Paimon多流拼接/合并性能优化； 为解决离线T+1多流拼接数据时效性、Flink实时状态太大任务稳定性问题，这里基于数据湖工具ApachePaimon进行近实时的多流拼接。 使用Flink+Paimon基于ParmaryKeyTable（PartialUpdate）进行多流拼接的时候，跑一段时间有时会遇到周期性背压、checkpoint时间过长等情况，本文通过剖析源
大小写导致的问题错误的flink-cdc语句sql我们看一下oracle的数据库字段再看一下错误sql里面的内容flink报错内容正确的sql三级目录错误的flink-cdc语句sqlCREATETABLEt_wx_source_1(idString,nameString,ageString)WITH('connector'='oracle-cdc','hostname'='192.168.1.135','port'='1521','username'='flink','password'='XXXXX','database-name'='dbc','schema-name'='FLINK',
文章目录起源与发展flink在github上的现状实时计算VS离线计算实时计算离线计算实时计算常用的场景框架流处理流程flink电商场景下的业务图示例flink中一些重要特性有界数据和无界数据时间语义、水位线事件时间处理时间水位线flink窗口概念理想中的数据处理含有延迟数据的数据处理Flink存储桶概念窗口类型滚动窗口滑动窗口会话窗口全局窗口flink状态管理检查点（Checkpoint）检查点恢复数据过程下载安装入门Demo示例pom配置Demo代码打包到集群流运行时执行环境任务槽Slot扩展Demo时间窗口DemoTableApiDemo对迟到数据处理Demo起源与发展 F
1、背景当时，hive安装部署好，并没有这个问题，后面部署了FlinkOnYarn，就没有使用过hive了。2、问题（1）使用bin/hive的时候，会打印大量的INFO日志，不停的刷日志，sql语句这些能够正常执行（MR引擎或者Tez引擎都可以），但是其实无法正常使用。（2）info日志如下所示：（3）而后想通过启动hiveserver2服务，使用DataGrip去连接操作Hive，这样至少不用看见那烦人的INFO日志了。。。事实是，sql语句无法正常跑下去。。。3、解决办法出现这个问题的原因：环境变量配置了HADOOP_CLASSPATH导致的。vim/etc/profile.d/my_e
文章目录FlinkonYarn的三种部署方式介绍以及注意一、Pre-Job模式部署作业
代码内容packagecom.jin.demo;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;importorg.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;importorg.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;importorg.apache.flink.s
环境说明：flink1.15.2Oracle版本：OracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0-64bitProductionmysql版本：5.7windows11IDEA本地运行先上官网使用说明和案例：OracleCDCConnector—FlinkCDCdocumentation1.Oracle开启logarchiving(1).启用logarchiving a:以DBA用户连接数据库 sqlplus/assysdba b:启用logarchiving（会重启数据库） alte
在使用flink1.14.6版本cdc时出现报错:Causedby:org.apache.flink.runtime.client.JobInitializationException:CouldnotstarttheJobMaster.atorg.apache.flink.runtime.jobmaster.DefaultJobMasterServiceProcess.lambda$new$0(DefaultJobMasterServiceProcess.java:97)~[flink-dist_2.11-1.14.6.jar:1.14.6]atjava.util.concurrent.Co
在Flink中提供了StreamingFileSink用以将数据流输出到文件系统.这里结合代码介绍如何使用FileSink.首先FileSink有两种模式forRowFormat和forBulkFormatpublicstaticIN>DefaultRowFormatBuilderIN>forRowFormat(finalPathbasePath,finalEncoderIN>encoder){returnnewDefaultRowFormatBuilder>(basePath,encoder,newDateTimeBucketAssigner>());}publicstaticIN>Defa
使用flink1.13.0和CDC2.3.0的demopublicclassTMySqlCDC{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(newConfiguration());env.setParallelism(1);PropertiesdbProps=newProperties();dbProps.put("database.serverTimezone"
