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
FlinkWindow常见需求背景需求描述每隔5秒，计算最近10秒单词出现的次数——滑动窗口每隔5秒，计算最近5秒单词出现的次数——滚动窗口关于Flinktime种类TimeCharacteristicProcessingTimeIngestionTimeEventTimeWindowAssigner的子类SlidingProcessingTimeWindowsSlidingEventTimeWindowsTumblingEventTimeWindowsTumblingProcessingTimeWindows使用EventTime+WaterMark处理乱序数据示意图：使用onPeriodi
1.前言注册机制是一种在编程中常见的设计模式，它允许程序在运行时动态地将函数、类或其他对象注册到某个中心管理器中，以便随后可以使用这些注册的对象。在Python中，注册机制通常用于实现插件系统、扩展性架构以及回调函数的管理。通俗的说，当我们的项目中需要成批量的函数和类，且这些函数和类功能上相似或并行时，为了方便管理，我们可以把这些指定的函数和类整合到一个字典。我们可以用函数名或类名作为字典的key，也可用使用自定义的名字作为key，对应的函数或类作为value。构建这样一个字典的过程就是注册（Registry），Python引入注册器机制保证了这个字典可以自动维护，增加或删除新的函数或类时，不
学习文档：《Flink官方文档-DataStream-管理执行-执行配置》学习笔记如下：在StreamExecutionEnvironment中包含了ExecutionConfig，它允许在运行时设置作业特定的配置值。配置方法如下：StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();ExecutionConfigexecutionConfig=env.getConfig();以下是可用的配置选项：setClosureCleanerLevel()：closurecleaner用于删除
Flink中的双流ioin操作（双流连接）通常涉及大状态的处理，这可能导致一些性能和状态管理的挑战。以下是解决和调优Flink中双流ioin大状态的一些建议：解决方案：增大任务管理器的堆内存：对于处理大状态的任务，增加Flink任务管理器的堆内存可以提供更多的内存空间来存储状态，减缓状态溢出的可能性。使用RocksDB状态后端：将Flink配置为使用RocksDB作为状态后端，RocksDB可以更有效地处理大状态，并提供本地磁盘上的状态后端，减轻内存的压力。javaCopycodeStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.
【Flink-1.17-教程】-【二】Flink集群搭建、Flink部署、Flink运行模式1）集群角色2）Flink集群搭建2.1.集群启动2.2.向集群提交作业3）部署模式3.1.会话模式（SessionMode）3.2.单作业模式（Per-JobMode）3.3.应用模式（ApplicationMode）3.4.Standalone运行模式（了解）3.4.1.会话模式部署3.4.2.单作业模式部署3.4.3.应用模式部署3.5.YARN运行模式（重点）3.5.1.相关准备和配置3.5.2.会话模式部署3.5.3.单作业模式部署3.5.4.应用模式部署3.6.K8S运行模式（了解）3.7.
什么是Cep？在流式数据中（事件流），筛选出符合条件的一系列动作（事件）【复杂事件处理】什么是Flink-Cep？FlinkCep库Api【实时操作】官方文档什么是Pattern？Pattern就是Cep里的规则制定Pattern分为个体模式，组合模式（模式序列）和模式组模式组是将组合模式作为条件的个体模式Cep开发流程DataStream或Keyedstream定义规则(Pattern)将规则应用于KeyedStream，生成PatternStream将PatternStream，通过Select方法，将符合规则的数据输出代码实战依赖dependency>groupId>org.apache
CDH整合Flink(CDH6.3.0+Flink1.12.1)1准备环境Linux版本：CENTOS7.7.1908在自己的虚拟机上提前准备好，版本建议高点JAVA版本：jdk1.8.0_181-cloudera使用CDH带的JDK1.181版本即可，解压，配置环境变量exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-clouderaexportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/binMAVEN版本：apache-maven-3.6.3解压，配置环境变量，配置国内源tar-zxvfapache-maven-3.6.3-bin.tar.gz-C.ex
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
0、汇总========1.14.0========1.有界流支持Checkpoint；2.批执行模式支持DataStream和Table/SQL混合应用；3.新增HybridSource功能；4.新增缓冲区去膨胀功能；5.新增细粒度资源管理功能；6.新增DataStream的Pulsar连接器；========1.15.0========1.支持增量的Savepoint；2.保证作业级别的指标在Reactive模式下可以正常工作；3.为自适应调度器添加了异常历史记录；4.引入自适应批调度器，支持根据每个节点需要处理的数据量的大小自动决定批处理作业中各节点的并行度；5.支持跨源节点的Water
