一步一个脚印，一天一道面试题（有些难点的面试题不一定每天都能发，但每天都会写）什么是背压Backpressure在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。出现背压的原因上游数据突然增大比如数据源突然数据量增大多倍，下游处理速度跟不上。就像平时的小饭店能处理的很轻松，突然到了过年人多了很多，就会需要客人排队。网络，机器异常等这个也好理解，如果team里突然有人生病了，会导致效率低下。下游复杂度，并行度与上游算子不同可能下游算子需要处理更久，或者并行度比上游小，处理的没有上游快，进而可能导致背压。数据倾斜数据倾斜会导致任务分配不均匀，
第一种、计算量大，CPU密集性，导致TM内线程一直在processElement，而没有时间做CP【过滤掉部分数据；增大并行度】代表性作业为算法指标-用户偏好的计算，需要对用户在商城的曝光、点击、订单、出价、上下滑等所有事件进行比例计算，并且对各个偏好值进行比例计算，事件时间范围为近24小时。等于说每来一条数据，都需要对用户近24小时内所有的行为事件进行分类汇总，求比例，再汇总，再求比例，而QPS是1500，24小时1.5亿的累积数据，逻辑处理的算子根本无法将接收到的数据在合适的时间内计算完毕，这里还有个有趣的现象，为了提高处理性能，我将并行度翻倍，结果checkpoint的时间反而更长了，原
前言 CDC,ChangeDataCapture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。用户可以在如下的场景使用cdc：实时数据同步：比如将Postgresql库中的数据同步到我们的数仓中。数据库的实时物化视图。Postgresql数据库配置Postgresql参数修改#更改wal日志方式为logicalwal_level=logical#minimal,replica,orlogical#更改solts最大数量（默认值为10），flink-cdc默认一张表占
1.背景介绍在大数据时代，数据处理和分析的需求日益增长。为了更高效地处理和分析大量数据，许多大数据处理框架和工具已经诞生。ApacheFlink是一种流处理框架，它可以处理实时数据流，并提供了一系列高效的数据处理和分析功能。MySQL是一种关系型数据库管理系统，它广泛应用于各种业务场景中。在某些情况下，我们需要将Flink与MySQL集成，以实现更高效的数据处理和分析。本文将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答2.核心概念与联系在了解Flink与MySQL集成之前，我们
一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegendercreate_timeupdate_time1jack111男2023-06-0113:00:002023-06-0113:00:002jason222男2023-06-0113:00:002023
我们知道，尽管FlinkCDC可以越过Kafka，将关系型数据库中的数据表直接“映射”成数据湖上的一张表（例如Hudi等），但从整体架构上考虑，维护一个Kafka集群作为数据接入的统一管道是非常必要的，这会带来很多收益。在FlinkCDC之前，以Debezium+KafkaConnect为代表的技术组合都是将数据库的CDC数据先接入到Kafka中，然后再由后续的组件解析和处理。引入FlinkCDC后，我们同样可以沿用这种架构，对于FlinkCDC来说，这只不过是将原来某种格式的Sink表改成了以Kafka为Connector的Sink表，改动及其微小。同时，FlinkCDC本身的架构和使用方式
scan.startup.mode是Flink中用于设置消费Kafkatopic数据的起始offset的配置参数之一。scan.startup.mode可以设置为以下几种模式：earliest-offset：从最早的offset开始消费数据。latest-offset：从最新的offset开始消费数据。group-offsets：从消费者组的offset开始消费数据。timestamp：根据指定的时间戳开始消费数据。specific-offsets：根据指定的offset开始消费数据。 在Flink的配置文件（如flink-conf.yaml）中，，可以通过设置以下参数来
零.主要内容一.Flink提交1.Flink怎么提交?Local模式JobManager和TaskManager共用一个JVM,只需要jdk支持，单节点运行，主要用来调试。Standlone模式Standlone是Flink自带的一个分布式集群，它不依赖其他的资源调度框架、不依赖yarn等。充当Master角色的是JobManager。充当Slave/Worker角色是TaskManagerYarn模式Yarn模式生命周期资源隔离优点缺点main方法Session关闭会话,才会停止共用JM和TM预先启动，启动作业不再启动。资源充分共享资源隔离比较差，TM不容易扩展在客户端执行Per-jobJo
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
1.背景介绍在Flink中，数据序列化和反序列化是一个非常重要的过程。它们决定了Flink如何将数据从一个格式转换为另一个格式，以及如何在分布式环境中传输和存储数据。在本文中，我们将深入探讨Flink中的数据序列化和反序列化，并讨论其核心概念、算法原理、最佳实践和实际应用场景。1.背景介绍Flink是一个流处理框架，它可以处理大规模的、实时的、高速的数据流。为了实现高效的数据处理，Flink需要对数据进行序列化和反序列化。序列化是将数据从内存中转换为可以存储或传输的格式的过程，而反序列化是将数据从存储或传输的格式转换回内存的过程。Flink支持多种序列化框架，如Kryo、Avro、Protob
