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
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
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
之前使用Flink查询Redis数据的过程中，由于对数据一致性的要求并不是很高，当时是用MapFunction+ State的方案。先缓存一大堆数据到State中，达到一定数量之后，将批量Key提交到Redis中进行查询。 由于Redis性能极高，所以并没有出现什么问题，后来了解到了Flink异步IO机制，感觉使用异步IO机制实现会更加优雅一点。本文就是记录下自己对Flink异步IO的一个初步认识。异步算子主要应用于和外部系统交互，提高吞吐量，减少等待延迟。用户只需关注业务逻辑即可，消息顺序性和一致性由Flink框架来处理：图来自官网： 异步IO支持输出无序和有序，
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
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.
