《Flink详解》系列（已完结），共包含以下101010篇文章：【大数据】Flink详解（一）：基础篇（架构、并行度、算子）【大数据】Flink详解（二）：核心篇Ⅰ（窗口、WaterMark）【大数据】Flink详解（三）：核心篇Ⅱ（状态State）【大数据】Flink详解（四）：核心篇Ⅲ（Checkpoint、Savepoint、Exactly-Once）【大数据】Flink详解（五）：核心篇Ⅳ（反压、序列化、内存模型）【大数据】Flink详解（六）：源码篇Ⅰ（作业提交、Local方式、YARN方式、K8s方式）【大数据】Flink详解（七）：源码篇Ⅱ（作业图、执行图、调度、作业生命周期、T
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
FlinkCDC的概览和使用1.什么是CDC2.什么是FlinkCDC3.FlinkCDC前生今世3.1FlinkCDC1.x3.2FlinkCDC2.x3.3FlinkCDC3.x4.FlinkCDC使用5.Debezium标准CDCEvent格式详解1.什么是CDCCDC（ChangeDataCapture，数据变更抓取）是一种用于跟踪数据库中数据更改的技术。它用于监视数据库中的变化，并捕获这些变化，以便实时或定期将变化的数据同步到其他系统、数据仓库或分析平台。CDC技术通常用于数据复制、数据仓库更新、实时报告和数据同步等场景。CDC可以捕获数据库中的以下类型的数据变化：✅插入（Inser
这几天研究了一下Dinky，确实是一款很不错的软件，功能很强大，也很实用，可以极大的方便我们flinksql的开发工作，同时他也支持其他一些主流数据库的SQL,像starrocks。下面的连接为Dinky的链接:Dinky(dlink.top)Dinky号称基于Flink二次开发，没有侵入Flink,所以这一点就值得我们学习，为了了解Dinky我自己也搭建了一套Dinky环境，确实使用起来非常舒适 ，搭建过程也是比较容易，下面简单列一下搭建过程。1.Dinky环境搭建1. 解压到指定目录上传安装包并解压：tar-zxvfdlink-release-0.7.3.tar.gz-C/opt/modu
随着实时分析需求的不断增加,数据的时效性对于企业的精细化运营越来越重要。借助海量数据,实时数仓在有效挖掘有价值信息、快速获取数据反馈、帮助企业更快决策、更好的产品迭代等方面发挥着不可替代的作用。在这种情况下,ApacheDoris作为一个实时MPP分析数据库脱颖而出,它具有高性能和易用性,并且支持多种数据导入方式。结合ApacheFlink,用户可以从MySQL等上游数据库快速导入来自Kafka和CDC(ChangeDataCapture)的非结构化数据。ApacheDoris还提供了亚秒级的分析查询能力,可以有效满足多维分析、仪表盘、数据服务等多种实时场景的需求。挑战通常,实时数据仓库要保证
Apache Flink核心概念之一是流(无界数据)批(有界数据)一体。流批一体极大的降低了流批融合作业的开发复杂度。在过去的几个版本中，Flink流批一体逐渐成熟，Flink1.15版本中流批一体更加完善，后面我们也将继续推动这一方向的进展。目前大数据处理的一个趋势是越来越多的业务和场景采用低代码的方式进行数据分析，而FlinkSQL则是这种低代码方式数据分析的典型代表。越来越多的用户开始采用FlinkSQL来实现他们的业务，这也是Flink用户和生态快速增长的重要原因之一。ApacheFlink作为数据处理生态中的重要一环，可以与许多其他技术结合在一起支持各类用户场景。在当下云原生的背景下
MVFEnd-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLiDARPointClouds论文网址：MVF论文代码：简读论文这篇论文提出了一个端到端的多视角融合(Multi-ViewFusion,MVF)算法,用于在激光雷达点云中进行3D目标检测。论文的主要贡献有两个:提出了动态体素化(DynamicVoxelization)的概念。相比传统的硬体素化(HardVoxelization),动态体素化可以完整地保留原始点云信息,消除体素特征的不确定性,为不同视角的特征融合奠定基础。设计了多视角特征融合的网络架构。该架构从鸟瞰图和透视图透视图(Persp
【Flink-1.17-教程】-【五】Flink中的时间和窗口（1）窗口（Window）1）窗口的概念2）窗口的分类2.1.按照驱动类型分2.2.按照窗口分配数据的规则分类2.2.1.滚动窗口（TumblingWindow）2.2.2.滑动窗口（SlidingWindow）2.2.3.会话窗口（SessionWindow）2.2.4.全局窗口（GlobalWindow）3）窗口API概览4）窗口分配器4.1.时间窗口4.2.计数窗口5）窗口函数5.1.增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFunction）5.2.全窗口函数（fullwindowfunctions）5.
前言 接着上次写剩下的查询继续学习。FlinkSQL查询环境准备：#1.先启动hadoopmyhadoopstart#2.不需要启动flink只启动yarn-session即可/opt/module/flink-1.17.0/bin/yarn-session.sh-d#3.启动flinksql的环境sql-client./sql-client.shembedded-syarn-session记得第二步：启动yarn-seesion！！！注意：我们写SQL的时候尽量避免关键字，比如函数名（avg、sum）！1、分组窗口聚合 分组窗口起始就是我们之前学过的滑动窗口、会话窗口、滚动窗口，
目录一、Flink应用分析1.1Flink任务生命周期1.2Flink应用告警视角分析二、监控告警方案说明2.1监控消息队中间件消费者偏移量2.2通过调度系统监控Flink任务运行状态2.3引入开源服的SDK工具实现2.4调用FlinkRestApi实现任务监控告警2.5定时去查询目标库最大时间和当前时间做对比2.6自定义指标Reporter的SDK2.7任务日志告警2.8运行任务探活三、总结前言:Flink作为一个高性能实时计算引擎，可灵活的嵌入各种场景，许多团队为了实现业务交付，选择了Flink作为解决方案；但是随着Flink应用的增多且出现线上事故，对Flink任务异常的监控告警成为迫切
