一、为什么要用FlinkonYarnHA模式默认情况下，Flink只有一个JobManager，这将导致单点故障，使用JobManagerHA，集群可以从单点故障中恢复，从而避免单点故障，我们可以在Standalone或FlinkonYarn集群下配置Flink集群HA（高可用性）。而FlinkonYarn的高可用性其实主要是利用Yarn的任务恢复机制实现的。生产环境推荐使用Yarn。首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于onYarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高集群的利用率。其次，Flink是大数据计
精准一次怎么保证？可以设置为以下2个对齐当有一个barrier比较快时，输入缓冲区阻塞，当另外一个barrier到来时，才进行备份，所以数据不会重复。优点：不会造成数据重复缺点：会造成数据积压，OOM不对齐当有一个barrier到来时，直接将barrier置到最后，然后将所有缓冲区的数据和状态进行备份，然后将kafka提交，然后将慢的barrier也置到最后，将所有缓冲区的数据和状态进行备份，然后将kafka提交。优点：加快了ck缺点：由于备份了大量数据，会造成IO压力大，磁盘存储压力大至少一次怎么保证？对齐当有一个barrier比较快时，输入缓冲区不阻塞，直接向下游流动，而barrier会等
文章目录1.环境信息2.安装3.配置4.新建用户并赋权5.发布表6.flinksql7.命令汇总1.环境信息类型版本/描述docker20.10.9Postgresql10.6初始化账号密码：postgres/postgres普通用户：test1/test123数据库：test_dbflink1.13.62.安装step1：拉取PostgreSQL10.6版本的镜像：dockerpullpostgres:10.6step2：创建并启动PostgreSQL容器，在这里，我们将把容器的端口5432映射到主机的端口30028，账号密码设置为postgres，并将pgoutput插件加载到Postgr
Flink系列之：动态发现新增分区一、动态发现新增分区二、FlinkSQL动态发现新增分区三、FlinkAPI动态发现新增分区为了在不重新启动Flink作业的情况下处理主题扩展或主题创建等场景，可以将Kafka源配置为在提供的主题分区订阅模式下定期发现新分区。要启用分区发现，请为属性partition.discovery.interval.ms设置一个非负值。一、动态发现新增分区flink程序增加自动发现分区参数：flink.partition-discovery.interval-millis是一个配置属性，用于设置Flink作业中的分区发现间隔时间（以毫秒为单位）。在Flink作业中，数据
文章目录多流转换分流基本合流操作联合（Union）连接（Connect）基于时间的合流——双流联结（Join）窗口联结（WindowJoin）间隔联结（IntervalJoin）窗口同组联结（WindowCoGroup）多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类：分流的操作一般是通过侧输出流（sideoutput）来实现；而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用u
在很多时候我们需要根据指定的时间戳来开始消费kafka中的数据但是由于flink没有自带的方法所以只能手动写逻辑来实现从kafka中根据时间戳开始消费数据使用OffsetsInitializer接口实现importorg.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;importorg.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;importorg.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.client
目录一、flinkcdc介绍1、什么是flinkcdc2、flinkcdc能用来做什么3、flinkcdc的优点二、flinkcdc基础使用1、使用flinkcdc读取txt文本数据2、DataStream的使用方式3、SQL的方式总结一、flinkcdc介绍1、什么是flinkcdcflinkcdc是一个由阿里研发的，一个可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的source组件。2、flinkcdc能用来做什么flinkcdc能感知数据库的所有修改、新增、删除操作，并以流的形式，进行实时的触发和反馈。如：你想监听一个表的数据是否有变动，并且需要把变动
摘要：本文整理自实时引擎研发工程师袁奎，在FlinkForwardAsia2022数据集成专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：小红书实时服务降本增效背景Flink与在离线混部实践实践过程中遇到的问题及解决方案未来展望点击查看原文视频&演讲PPT一、小红书实时服务降本增效背景1.1小红书Flink使用场景特点小红书的Flink特点包含以下三条：第一，云原生，复杂的多云、海内外架构。小红书从成立之初就将所有的技术体系全部搭建在公有云上，是真正意义上云的原住民。我们与多家云厂商都有合作，比如AWS，腾讯云，华为云，阿里云等等。经过多年的发展，业务数据也分布到了不同的云厂商下。云原生本身就会带来天然
FlinkCDC系列之：TiDBCDC导入Elasticsearch一、通过docker来启动TiDB集群二、下载Flink和所需要的依赖包三、在TiDB数据库中创建表和准备数据四、启动Flink集群，再启动SQLCLI五、在FlinkSQLCLI中使用FlinkDDL创建表六、Kibana查看ElasticSearch数据七、在TiDB增删改数据，观察ElasticSearch中的结果一、通过docker来启动TiDB集群gitclonehttps://github.com/pingcap/tidb-docker-compose.git替换目录tidb-docker-compose里面的do
