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

作者：李乐来源：IT阅读排行榜很多人都遇到过这么一道面试题：Redis是单线程还是多线程？这个问题既简单又复杂。说他简单是因为大多数人都知道Redis是单线程，说复杂是因为这个答案其实并不准确。难道Redis不是单线程？我们启动一个Redis实例，验证一下就知道了。Redis安装部署方式如下所示：//下载wgethttps://download.redis.io/redis-stable.tar.gztar-xzvfredis-stable.tar.gz//编译安装cdredis-stablemake//验证是否安装成功./src/redis-server-vRedisserverv=7.2.

flink的keyedstate是有有效期(TTL)的，使用和说明在官网描述的篇幅也比较多，对于三种清理策略没有进行横向对比得很清晰。全量快照清理(FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT)增量清理(INCREMENTAL_CLEANUP)rocksdb压缩清理(ROCKSDB_COMPACTION_FILTER)注意，三种状态清理策略不是互斥的，并不是三选一的问题，一般是全量快照清理配合另两个其中的一个来使用（需要根据不同的statebackend），可以看到StateTtlConfig.CleanupStrategies.strategies是一个集合来的。全量快照清理只发生在全量

尼恩说在前面在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，尼恩一直在指导大家改造简历、指导面试。指导很多小伙伴拿到了一线互联网企业网易、美团、字节、如阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、美团的面试资格，拿到大厂offer。前几天，指导了一个40岁老伙伴拿到年薪100Woffer，这个小伙伴的优势在：异地多活，在中间件的高可用（HA）。在其他的小伙伴的简历指导的过程中，尼恩也发现：异地多活的概念、异地多活的架构、非常重要。而且，异地多活的架构，本身就非常重要，3月份出了两个大的线上事故，B站刚崩，唯品会又崩了。9月份之后，大厂接二连三的P0级事故（高可用事故）语雀崩了、阿里云崩，阿里崩完、滴滴崩

1.窗口的概念Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流，数据流的数据是一直都有的，等待流结束输入数据获取所有的流数据在做聚合计算是不可能的。为了更方便高效的处理无界流，一种方式就是把无限的流数据切割成有限的数据块进行处理，这就是Flink中提到的窗口（Windows）。在Flink中，窗口就是用来处理无界流的核心。我们很容易把窗口想象成一个固定位置的框，数据源源不断的流过来，到某个时间点窗口该关闭了，就停止收集数据，触发计算并输出结果。例如，我们定义了一个时间窗口，每10秒统计一次数据，呢么就相当于把窗口放在那里，从0秒开始收集数据，到10秒时，处理当前窗口内所有的数据，输出一个结

1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面。1.1Flink的背景Flink是一个开源的流处理框架，由Apache软件基金会支持。它可以处理大量数据流，并提供实时分析功能。Flink的核心特点是高性能、低延迟和容错性。它可以处理各种数据源，如Kafka、HDFS、TCP流等。Flink还支持多种数据处理操作，如窗口操作、

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》了解图书详情，京东购书链接：https://item.jd.com/12677623.html，扫描左侧二维码进入京东手机购书页面。问题描述使用Flink向Hudi表中写入数据，使用SparkSQL的Shell查询Hudi表（使用的是HudiHMSCatalog统一管理和同步Hudi表的元数据），结果在Spark中只能查询到打开Shell之前表中的数据，之后通过Flink写入的数据不可见，但重新打开一个新的Spa

由面试题“Redis是否为单线程”引发的思考很多人都遇到过这么一道面试题：Redis是单线程还是多线程？这个问题既简单又复杂。说他简单是因为大多数人都知道Redis是单线程，说复杂是因为这个答案其实并不准确。难道Redis不是单线程？我们启动一个Redis实例，验证一下就知道了。Redis安装部署方式如下所示：//下载wgethttps://download.redis.io/redis-stable.tar.gztar-xzvfredis-stable.tar.gz//编译安装cdredis-stablemake//验证是否安装成功./src/redis-server-vRedisserve

Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第9天啦！学习了flink四大基石之Time的应用—>Watermark（水印，也称水位线），主要是解决数据由于网络延迟问题，出现数据乱序或者迟到数据现象，重点学习了水位线策略机制原理和应用，以及企业级的应用场景，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：转码之路，溯洄从之，道阻且长！希望自己继续努力，学有所成，让华丽的分割线，成为闪耀明天的起跑线！文章目录Flink学习笔记三、Flink高级API开发2.WaterMark2.1为什么需要WaterMark2.2多并行度与WaterMark2.3KeyB

报错：redis服务在window下启动，报错：CouldnotcreateserverTCPlisteningsocket127.0.0.1:6379:bind:操作成功完成。原因：6379端口已绑定。应该是因为上次服务没有关闭解决方法：①依次输入命令：redis-cli.exe（启动redis客户端，连接本机6379端口（127.0.0.1）并启动redis服务）shutdownexit②启动redis服务：redis-server.exeredis.windows.conf