Flink流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在Flink内部，我么需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们；或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。为了有效地做到这一点，Flink需要明确知道应用程序所处理的数据类型。并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。Flink支持非常完善的数据类型，数据类型描述信息都是由TypeInformation定义，比较常用的TypeInformation有BasicTypeInfo、TupleTypeInfo、CaseClassTypeInfo、PojoTypeInfo类等。TypeInformatio
基于FlinkSQLCDCMysqltoMysql数据同步FlinkCDC有两种方式同步数据库：一种是通过FlinkSQL直接输入两表数据库映射进行数据同步，缺点是只能单表进行同步；一种是通过DataStream开发一个maven项目，打成jar包上传到服务器运行。本方案使用FlinkSQL方法，同步两表中的数据。其中Flink应用可以部署在具有公网IP的服务器上，同时可以连接其他局域网中服务器的数据进行同步工作，如不需要操作管理页面，则不对服务器IP有要求。一、服务器部署Flink将Flink压缩包解压到服务器指定位置Flink下载地址，点击进入二、配置Flink1.配置端口号进入到根目录\
Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataStream进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源（datasource），而读取数据的算子就是源算子（sourceoperator）。所以，source就是我们整个处理程序的输入端。在Flink1.12以前，旧的添加source的方式，是调用执行环境的addSource()方法：DataStreamString>stream=env.addSource(...);方法传入的参数是一个“源函数”（sourcefunction），需要实现SourceFunction接口。从Flink1.12开始，主要使用流批统一的新Source架构：Dat
写在前面书接上文【Flink实时数仓】需求一：用户属性维表处理-FlinkCDC连接MySQL至Hbase实验及报错分析http://t.csdn.cn/bk96r我隔了一天跑Hbase中的数据，发现kafka报错，但是kafka在这个代码段中并没有使用，原因就是我在今天的其他项目中添加的kafka依赖导致了冲突。错误全文+--------+|result|+--------+|OK|+--------+1rowinset[WARN]2023-07-2312:48:34,083(0)-->[main]org.apache.flink.runtime.webmonitor.WebMonitorU
Flink系列文章一、Flink专栏本专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。本专栏的文章编号可能不是顺序的，主要是因为写的时候顺序没统一，但相关的文章又引入了，所以后面就没有调整了，按照写文章的顺序进行编号。但一个专题的顺序号是统一的，不存在编号跳跃情况。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。1、Flink1.12.7或1.13.5详细介绍及本地安装部署、验证2、Flink1.13.5二种部署方式(Standalone、StandaloneHA)、四种提交任务方式（前两种及session和per-job）验证详细步骤11、Flink配置flink-co
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
背景2023年双11高峰之际，实时平台有一个消费Kafka写hudi的FlinkSQL类型的实时任务，每天Kafka流入的高峰时段有近350万/分钟的流入量，而任务的消费速率平均在230万/分钟左右，这导致任务写hudi遇到较严重性能瓶颈和消息积压，对业务造成影响。任务的具体积压情况如下图1所示。图1任务消费积压图（X轴是时间，单位分钟，Y轴是消息数量）针对上述情况，我们对任务进行了分析和优化，解决了此任务写hudi的性能问题，满足了高峰的要求。具体分析处理方法我们继续看。2问题排查和处理首先我们进入任务的FlinkWebUI页面，查看到任务在没有做checkpoint时的执行图，没有发现明显
🦄 个人主页——🎐开着拖拉机回家_Linux,大数据运维-CSDN博客 🎐✨🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁感谢点赞和关注，每天进步一点点！加油！目录一、DataSophon是什么1.1DataSophon概述1.2架构概览1.3设计思想二、解压新旧组件安装包三、修改安装包中文件和目录四、重新生成安装包3.1重新打包3.2生成加密码3.3生成md5加密文件五、删除已装的组件包flink(ALL)六、修改service_ddl.json七、修改env环境变量(ALL)7.1修改环境变量配置参数(ALL)7.2重启manager服务八、重新安装服务九、测试验证一、DataS
11.7函数11.7.1系统函数标量函数只有数值大小，没有方向的量，行变行比较函数逻辑函数算数函数字符串函数时间函数聚合函数多行变一行count(),sum(),rank(),row_number()11.7.2自定义函数(UDF)分类标量函数，聚合函数：多对一表函数，表聚合函数：一对多，多对多调用流程注册函数tableEnv.createTemporarySystemFunction("MyFunction",MyFunction.class);createTemporarySystemFunction属于系统函数，全局的，如果不需要可以用它createTemporaryFunction使用
一、端到端精准一次先来讲讲状态一致性状态一致性概念：一致性其实就是结果的正确性。对于分布式系统而言，强调的是不同节点中相同数据的副本应该总是“一致的”。而对于Flink来说，多个节点并行处理不同的任务，我们要保证计算结果是正确的，就必须不漏掉任何一个数据，而且也不会重复处理同一个数据。流式计算本身就是一个一个来的，所以正常处理的过程中结果肯定是正确的；但在发生故障、需要恢复状态进行回滚时就需要更多的保障机制了。状态一致性分类：最多一次（AT-MOST-ONCE）当任务发生故障时，最简单的做法就是直接重启，别的什么都不干；既不恢复丢失的状态，也不重放丢失的数据。每个数据在正常情况下会被处理一次，
