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
【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
一、前言总体思路：source-->transform-->sink,即从source获取相应的数据来源，然后进行数据转换，将数据从比较乱的格式，转换成我们需要的格式，转换处理后，然后进行sink功能，也就是将数据写入的相应的数据库DB中或者写入Hive的HDFS文件存储。思路：pom部分放到最后面。二、方案及代码实现2.1Source部分Source部分构建一个web对象用于保存数据等操作，代码如下：packagecom.lzl.flink;importjava.util.Date;/***@authorlzl*@create2024-01-1812:19*@namepojo*/public
Flink中的JDBCSQLConnectorJDBC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数据。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。如果在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。引入依赖为了使用JDBC连接器，使用构建自动化工具（例如Maven或SBT）的项目和带有SQLJAR包的SQL客户端都需要以下依赖项。dependency>groupId>org.apache.flinkgroupId>arti
执行flinkcdc报错错误明细：io.debezium.DebeziumException:org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException:Cannotreadthebinlogfilenameandpositionvia'SHOWMASTERSTATUS'.Makesureyourserveriscorrectlyconfigured atcom.ververica.cdc.connectors.mysql.debezium.task.MySqlSnapshotSplitReadTask.execute(MySqlSnapshotSplitReadT
Flink系列之：JDBCSQL连接器一、JDBCSQL连接器二、依赖三、创建JDBC表四、连接器参数五、键处理六、分区扫描七、LookupCache八、幂等写入九、JDBCCatalog十、JDBCCatalog的使用十一、JDBCCatalogforPostgreSQL十二、JDBCCatalogforMySQL十三、数据类型映射一、JDBCSQL连接器ScanSource:BoundedLookupSource:SyncModeSink:BatchSink:StreamingAppend&UpsertModeJDBC连接器允许使用JDBC驱动向任意类型的关系型数据库读取或者写入数据。本文
Flink集群架构Flink集群是由一个JobManager和多个TaskManager组成的：Client用来提交任务给JobManager，JobManager分发任务给TaskManager去执行，然后TaskManager会以心跳的方式汇报任务状态。从架构图去看，JobManager很像Hadoop中的JobTracker，TaskManager也很像Hadoop中的TaskTracker。1JobClientJobClient不是Flink程序执行的内部部分，它是任务执行的起点。主要职责如下：提交任务,提交后可以结束进程,也可以等待结果返回；负责接受用户的程序代码，然后创建数据流，将
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
