目录1.Flink+Kafka保证精确一次消费相关问题？2.你们的Flink怎么提交的？使用的per-job模式吗？3.了解过Flink的两阶段提交策略吗？讲讲详细过程。如果第一阶段宕机了会怎么办？第二阶段呢？4.你是如何通过Flink实现uv的？5.Flink中的双流join怎么实现？6.Flink的checkpoint文件是保存在哪里,可以选择哪些？7.Flink维表关联怎么做的（应该是开发必做，建议提前准备）8.Flink数据倾斜是怎么解决的？9.Flink如何处理乱序数据?10.Flink内存溢出怎么办？11.Flink试过哪些优化？12.Flink的重启策略怎么设置的?13.Flin
flink是什么 是一个框架和分布式处理引擎，在无边界和有边界数据流上纪念性有状态的计算主要特性 1.批流统一 批处理：数据全部访问完成后进行操作 有界、持久、大量，适合访问全套记录才能完成的工作，一般用于离线统计 流处理：来一条数据处理一条数据 无界、实时，不需要操作整个系统 无界流(Datastream)：只有开始，没有结束，要以特定的顺序获取，并且获取后立即处理 有界流(DataSet)：开始结束都有，数据全部获取后执行，可以被排序 2
第一章、Flink的容错机制第二章、Flink核心组件和工作原理第三章、Flink的恢复策略第四章、Flink容错机制的注意事项第五章、Flink的容错机制与其他框架的容错机制相比较目录第一章、Flink的容错机制Ⅰ、Flink的容错机制1.概念：Ⅱ、 状态的一致性：1.一致性级别：2.端到端的状态一致性Ⅲ、Flink容错机制的配置参数1.checkpoint.interval：2.checkpoint.timeout：3.checkpoint.max-concurrent-checks：4.checkpoint.min-pause-between-checkpoints：5.checkpoi
Debezium系列之：FlinkSQL消费Debezium数据格式，同步数据到下游存储系统一、Debezium二、依赖三、使用DebeziumFormat四、可用元数据五、Format参数六、重复的变更事件七、消费DebeziumPostgresConnector产生的数据八、数据类型映射一、DebeziumDebezium是一个CDC（ChangelogDataCapture，变更数据捕获）的工具，可以把来自MySQL、PostgreSQL、Oracle、MicrosoftSQLServer和许多其他数据库的更改实时流式传输到Kafka中。Debezium为变更日志提供了统一的格式结构，并
文章目录LookupJoin（维表Join）LookupJoin（维表Join）LookupJoin定义（支持Batch\Streaming）：LookupJoin其实就是维表Join，比如拿离线数仓来说，常常会有用户画像，设备画像等数据，而对应到实时数仓场景中，这种实时获取外部缓存的Join就叫做维表Join。
华为南京，终于开到我了[掉小珍珠了]2022，互联网大厂不太平22本科，很菜，望批评指正牛客成就值出炉，帮你一眼识别大神华为上海青浦研究所现状滴滴数据分析面试8~10|数科部日常实习Offer华为云签约礼24校招-阿里1688事业部java华为上海青浦研究所现状自动驾驶C++后端技术栈招前端实习生-北京快手一天吃透Redis面试八股文待遇好、强度低的硬件类公司和军工所推荐！23届被字节裁员之后的事题解|使用子查询与JOINSELECTfilm.title,film.descriptionFROM(SELECTcategory.category_id,category.name 题解|#判断闰年
Flink系列之：UpsertKafkaSQL连接器一、UpsertKafkaSQL连接器二、依赖三、完整示例四、可用元数据五、键和值格式六、主键约束七、一致性保证八、为每个分区生成相应的watermark九、数据类型映射一、UpsertKafkaSQL连接器ScanSource:Unbounded、Sink:StreamingUpsertModeUpsertKafka连接器支持以upsert方式从Kafkatopic中读取数据并将数据写入Kafkatopic。作为source，upsert-kafka连接器生产changelog流，其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说，数据记录
文章目录1Kafka1.1Kerberos安全模式的认证与环境准备1.2创建一个测试主题1.3消费主题的接收测试2Flink1.1Kerberos安全模式的认证与环境准备1.2Flink任务的开发3HDFS与Hive3.1Shell脚本的编写思路3.2脚本测试方法4DolphinScheduler该需求为实时接收对手Topic，并进行消费落盘至Hive。在具体的实施中，基于华为MRS3.2.0安全模式带kerberos认证的Kafka2.4、Flink1.15、Hadoop3.3.1、Hive3.1，调度平台为开源dolphinscheduler。本需求的完成全部参考华为官方MRS3.2.0开
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
用户注册汇总表需求分析统计各窗口的注册用户数，写入Doris思路分析读取kafka用户注册主题数据转换数据结构string->JSONObject->javaBean使用user_info表中的数据代表用户注册设置水位线开窗聚合写入Doris具体实现创建用户注册统计类继承BaseApp,设置端口，并行度，kafka消费者组，kafka主题（Topic_user_register）启动zookeeper,HDFS,kafka,maxwell等框架测试能够收到数据stream.print()数据清洗过滤，并且转换数据结构为javaBeanJSONObject.parseObject(value);
