文章目录前言一、自定义FlinkSourceFunction定时读取数据库二、java代码实现总结前言Source是Flink获取数据输入的地方，可以用StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)将一个source关联到你的程序。Flink自带了许多预先实现的sourcefunctions，不过你仍然可以通过实现SourceFunction接口编写自定义的非并行source，也可以通过实现继承RichSourceFunction类编写自定义的sources。Flink提供了多种预定义的streamsource：基于文件、套接字、集合等
一步一个脚印，一天一道大数据面试题。在实时处理中，状态管理是十分常用的。比如监控某些数据是否一直快速增长。那就需要记录到之前的状态，数值。那作为最热门的实时处理框架，Flink对状态管理是有一套的。那就是状态后端，拿来管理，储存Flink里状态的东西，默认是用MemoryBackend。Flink默认有3个Backend-MemoryStateBackend将状态存储在内存中。不设置的话，默认用的就是这种。很不稳定，如果程序中断停止，存在内存中的状态就会消失，重启不能正常恢复，处理状态。所有一般不推荐，只推荐自己测试时用。-FsStateBackend将状态存储在FileSystem，如本地文
《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、IntervalJoinFlinkSQL语法篇（六）：TemporalJoinFlinkSQL语法篇（七）：LookupJoin、ArrayExpansion、TableFunctionFlinkSQL
1.版本说明本文档介绍的各种flinksql的语法基于flink-1.13.x，flink版本低于1.13.x的用户，在sql运行出错误时，需要自行去flink官网查看对应版本的语法支持。另外，flink新版本支持的语法，文档中会进行特殊标注，说明对应语法在flink哪个版本开始支持，但凡是没有特殊标注的，均支持flink-1.13.x及以上版本。2.hivecatalogsqlCREATECATALOGmyhiveWITH('type'='hive','default-database'='mydatabase','hive-conf-dir'='/opt/hive-conf');--SQL
目录Flink容错机制一，检查点：二，保存点：Flink容错机制一，检查点： 在出现故障时，我们将系统重置回正确状态，以确保数据的完整性和准确性。在流处理中，我们采用存档和读档的策略，将之前的计算结果进行保存。这样，在系统重启后，我们可以继续处理新数据，而无需重新计算。 更重要的是，在有状态的流处理中，任务需要保持其之前的状态，以便继续处理新数据。为了实现这一目标，我们将之前某个时间点的所有状态保存下来，这个“存档”被称为“检查点”。 检查点是Flink容错机制的核心。它关注的是故障恢复的结果：在故障恢复后，处理的结果应与故障发生前完全一致。因此，有时将checkpoint称
1.背景介绍Flink是一种流处理框架，可以处理大规模数据流，实现实时计算和数据分析。HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。Flink和HBase之间的集成可以实现流处理和存储的高效结合，提高数据处理能力。本文将介绍Flink的HBase连接器与查询器，涉及其背景、核心概念、算法原理、代码实例和未来发展趋势。1.1Flink的HBase连接器与查询器的背景Flink的HBase连接器与查询器是Flink与HBase之间的一种紧密耦合的集成，可以实现流处理和存储的高效结合。Flink可以将流处理结果直接存储到HBase中，实现实时数据处理和存储。同
《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、IntervalJoinFlinkSQL语法篇（六）：TemporalJoinFlinkSQL语法篇（七）：LookupJoin、ArrayExpansion、TableFunctionFlinkSQL
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。最大亮点是流处理，最适合的应用场景是低时延的数据处理。场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。环境搭建：①、安装flinkhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/try-flink/local_installation/②、安装NetcatNetcat（又称为NC）是一个计算机网络工具，它可以在两台计算机之间建立TCP/IP或UDP连接。用于测试网络中的端口，发送文件等操作。进行网络
文章目录物理执行图一、Task二、ResultPartition三、ResultSubpartition四、InputGate五、InputChannel物理执行图JobManager根据ExecutionGraph对作业进行调度，并在各个TaskManager上部署任务。这些任务在TaskManager上的实际执行过程就形成了物理执行图。物理执行图并不是一个具体的数据结构，而是描述了流处理任务在集群中的实际执行情况。它包含的主要抽象概念有：Task、ResultPartition、ResultSubpartition、InputGate、InputChannel。一、TaskExecutio
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第13天啦！学习了flink高级特性和新特性之ProcessFunctionAPI和双流join，主要是解决大数据领域数据从数据增量聚合的问题，以及快速变化中的流数据拉宽问题，即变化中多个数据源合并在一起的问题，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！"文章目录Flink学习笔记四、Flink高级特性和新特性2.Proces
