集成背景我们当前集群使用的是ClouderaCDP，Flink版本为ClouderaVersion1.14，整体Flink安装目录以及配置文件结构与社区版本有较大出入。直接根据Streampark官方文档进行部署，将无法配置FlinkHome，以及后续整体Flink任务提交到集群中，因此需要进行针对化适配集成，在满足使用需求上，尽量提供完整的Streampark使用体验。集成步骤版本匹配问题解决首先解决无法识别Cloudera中的FlinkHome问题，根据报错主要明确到的事情是无法读取到Flink版本、lib下面的jar包名称无法匹配。修改对象：修改源码：（解决无法匹配clouderajar
文章目录使用flinksqlclientonyarnsession模式Per-JobCluster模式flinkrunflinkrunapplication-tyarn-application配置任务退出时保留Checkpoint从外部checkpoint恢复应用资料使用安装完hadoop3.3.4之后，启动hadoop、yarn将flink1.14.6上传到各个服务器节点，解压flinksqlclientonyarnhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/deployment/overview/Appli
Flink系列TableAPI和SQL之：表和流的转换一、表和流的转换二、将表(Table)转换成流(DataStream)三、将流转换成表四、支持的数据类型一、表和流的转换从创建表环境开始，历经表的创建、查询转换和输出，已经可以使用TableAPI和SQL进行完整的流处理了。不过在应用的开发过程中，我们测试业务逻辑一般不会直接将结果直接写入到外部系统，而是在本地控制台打印输出。对于DataStream非常容易，直接调用print()方法就可以看到结果数据流的内容了。但对于Table就比较悲剧，没有提供print()方法。在Flink中可以将Table再转换成DataStream，然后进行打印
摘要：本文整理自蚂蚁集团高级技术专家、蚂蚁集团流计算平台负责人李志刚，在FlinkForwardAsia2022平台建设专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：主要挑战架构方案核心技术介绍未来规划点击查看直播回放和演讲PPT一、主要挑战1.1金融场景业务特点介绍第一部分是时效性。金融场景追求时效性，特别是一些风控类的业务。首先，无论是宕机还是其他风险情况，对业务的影响需要在秒级以内。其次，业务逻辑经常变更，不能影响时效性。最后，金融业务上下游依赖特别复杂，需要保证时效性不受到影响。第二部分是正确性。金融数据在任何情况下，计算出来数据必须保证100%正确。不能因为出现任何故障或者其他问题导致数据出
Python3.6.9Flink1.15.2消费KafakaTopicPyFlink基础应用之kafka通过PyFlink作业处理Kafka数据1环境准备1.1启动kafka(1)启动zookeeperzkServer.shstart(2)启动kafkacd/usr/local/kafka/nohup./bin/kafka-server-start.sh./config/server.properties>>/tmp/kafkaoutput.log2>&1&或者./bin/kafka-server-start.sh-daemon./config/server0.properties(3)查看进
目录步骤安装第二步下载flink第三步安装flink-streaming-patform-web第四步配置flinkweb平台第五步运行demo在Flink学习的入门阶段，非常重要的一个过程就是Flink环境搭建，这是认识FLInk框架的第一步，也是为后续的理论学习和代码练习打下基础。今天加米谷大数据就为大家带来Flink环境搭建的步骤解析，帮助大家一步步来部署好Flink环境。步骤1、使用gitclone到本地后，使用IDEA打开项目2、修改数据库连接flink-streaming-web/src/main/resources/application.properties3、在本地数据库中创
Flink提供了基于JDBC的方式，可以将读取到的数据写入到MySQL中；本文通过两种方式将数据下入到MySQL数据库，其他的基于JDBC的数据库类似，另外，TableAPI方式的Catalog指定为HiveCatalog方式，持久化DDL操作。另外，JDBC连接器允许使用JDBC驱动程序从任何关系数据库读取数据并将数据写入其中。本文档介绍如何设置JDBC连接器以针对关系数据库运行SQL查询。如果DDL上定义了主键，则JDBCsink以upsert模式与外部系统交换UPDATE/DELETE消息，否则，它以append模式运行，不支持消费UPDATE/DELETE消息。默认提供exactly-
1.版本说明本文档内容基于flink-1.15.x，其他版本的整理，请查看本人博客的flink专栏其他文章。2.介绍FlinkSQL有一组丰富的本地数据类型可供用户使用。数据类型描述表生态系统中值的逻辑类型，它可用于声明操作的输入和/或输出类型。Flink的数据类型类似于SQL标准的数据类型，但也包含了关于值是否为空的信息，以便有效地处理标量表达式。数据类型的例子有:INTINTNOTNULLINTERVALDAYTOSECOND(3)ROW,myOtherFieldTIMESTAMP(3)>所有预定义的数据类型在下面列出。2.1.TableAPI中的数据类型java/scala：基于JVM的
Flink实现同时消费多个kafkatopic，并输出到多个topic1.说明2.依赖引用3.方案一：适用于==sinktopic==存在跨集群等kafka生产者配置信息不相同的情况3.1配置文件3.2java代码3.3运行图（ps:为了更好的展示循环中包含算子，将sink算子并行度设为了1，发生了rebalance）4.方案二：适用于输入及输出topic都用属于一个集群的场景4.1配置文件同上4.2Java代码5.业务使用场景：1.说明1）代码使用的flink版本为1.16.1，旧版本的依赖及api可能不同，同时使用了hutool的JSON工具类，两者均可自行更换；2）本次编写的两个方案，均
一.引言ProcessFunction原始执行状态为每个key注册一个较长时间TimeTimer并在这期间将所有对应key的数据都收集起来，到期完成触发。现在接到新的需求，要求判断数据类型，当特殊标识的数据到达后，需要将TimeTimer到期的时间提前。因此需要删掉当前key之前注册的老的TimeTimer，下面铺下自己踩坑的完整过程。二.情景复现1.数据源为了测试数据，我们自定义数据流，其中SourceInfo为CaseClass，包含了key、sendTime与isRealTime三个字段，前两个常规字段，ProcessFunction会根据先到的SourceInfo获取其SendTime
