1实时流式计算1.1概念一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。流式计算就相当于上图的右侧扶梯，是可以源源不断的产生数据，源源不断的接收数据，没有边界。1.2应用场景日志分析网站的用户访问日志进行实时的分析，计算访问量，用户画像，留存率等等，实时的进行数据分析，帮助企业进行决策大屏看板统计可以实时
前言 最近在假期实训，但是实在水的不行，三天要学完SSM，实在一言难尽，浪费那时间干什么呢。SSM之前学了一半，等后面忙完了，再去好好重学一遍，毕竟这玩意真是面试必会的东西。 今天开始学习Flink最后一部分FlinkSQL，完了还有不少框架得学：Kafka、Flume、ClickHouse、Hudi、Azkaban、OOzie...有的算是小工具，不费劲，但是学完得复习啊，这么多东西，必须赶紧做个小项目练练手。FlinkSQL 到现在我们学完了底层API（也就是process）和核心API（这里由于Flink现在已经流批一体，所以我们只学习DataStream就好了），然后
《Flink详解》系列（已完结），共包含以下101010篇文章：【大数据】Flink详解（一）：基础篇【大数据】Flink详解（二）：核心篇Ⅰ【大数据】Flink详解（三）：核心篇Ⅱ【大数据】Flink详解（四）：核心篇Ⅲ【大数据】Flink详解（五）：核心篇Ⅳ【大数据】Flink详解（六）：源码篇Ⅰ【大数据】Flink详解（七）：源码篇Ⅱ【大数据】Flink详解（八）：SQL篇Ⅰ【大数据】Flink详解（九）：SQL篇Ⅱ【大数据】Flink详解（十）：SQL篇Ⅲ😊如果您觉得这篇文章有用✔️的话，请给博主一个一键三连🚀🚀🚀吧（点赞🧡、关注💛、收藏💚）！！！您的支持💖💖💖将激励🔥博主输出更多优质
在Flink的多层API中，处理函数是最底层的API，是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权基本处理函数主要是定义数据流的转换操作，其所对应的函数类为ProcessFunction处理函数的功能和使用对于常用的转换算子来说：MapFunction只能获取到当前的数据；AggregateFunction中除数据外，还可以获取到当前的状态（以累加器Accumulator形式出现）；RichMapFunction提供了获取运行时上下文的方法ge
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
在Flash世界中，存在表示实时流连接和流(NetConnection和NetStream)的对象的概念。通过FlashAPI，这些对象可用于将文本元数据注入(inject)实时流(NetStream.send())。然后可以在Flash查看应用程序的查看端使用ActionScript代码中的监听器监听此数据。您可以通过此功能通过视频流传递函数调用并监听它们并在客户端执行它们。AppleHTTPLiveStreaming领域是否存在这个概念？ 最佳答案 是的，元数据由id3taggenerator生成到文件中，并使用mediafil
git下载报错：curl:(92)HTTP/2stream1wasnotclosedcleanly:PROTOCOL_ERROR(err1)解决方法sudogitconfig--systemhttp.versionHTTP/1.1下载速度有提升
jvm内存优化内存优化netty优化akka优化并行度优化对象重用checkpoint优化网络内存调优状态优化flink数据倾斜优化flink背压jvm内存参数调优Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（GarbageCollection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的YARN的ContainerGC日志，如果频繁出现FullGC，需要优化GC。GC的配置：在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：-Xloggc:/
Flink系列之：背压下的检查点一、Checkpointingunderbackpressure二、缓冲区Debloating三、非对齐Checkpoints四、对齐Checkpoint的超时五、限制六、故障排除一、Checkpointingunderbackpressure通常情况下，对齐Checkpoint的时长主要受Checkpointing过程中的同步和异步两个部分的影响。然而，当Flink作业正运行在严重的背压下时，Checkpoint端到端延迟的主要影响因子将会是传递CheckpointBarrier到所有的算子/子任务的时间。这在checkpointingprocess)的概述中
报错 Couldnotreadfromcommandline.Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.client.SqlClientException:Couldnotreadfromcommandline. atorg.apache.flink.table.client.cli.CliClient.getAndExecuteStatements(CliClient.java:221) atorg.apache.flink.table.client.cli.CliClient.executeInteractive(CliClient.ja
