Table API版本0.前提1.创建流和表执行环境2. 连接Source并创建Table 3.筛选Table对象中的数据4. 连接Sink并创建临时表5. 将Table对象写入临时表测试杠精打住SQL 版本最近有铁汁问我:一闪,你为嘛不用Flink SQL,要用Table API就是就像我对DStream API和CEP编程一样,虽然CEP编程能给我减少近一半的代码
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2024-05-28 17:17:33
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flink消费kafka 算是最常用的一种source了. FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(topics, new SimpleStringSchema(),properties); 那么当flink消费kafka数据的时候,该group针对的该topic 的offse
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2024-03-15 10:12:01
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目录一、Flink应用的EOS二、Flink实现EOS应用三、Flink中实现两阶段提交operator四、总结 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能：两阶段提交Sink，即TwoPhaseCommitSinkFunction。该SinkFunction提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑，自此Flink搭配特定source和
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2024-03-18 17:10:52
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本文是翻译作品，作者是Piotr Nowojski和Michael Winters。前者是该方案的实现者。原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能：两阶
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2024-02-24 00:53:42
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MySQL 事务提交 --不良好的事务习惯我们知道"事务"是数据库区别于文件系统的重要特性之一。MySQL的InnoDB引擎中的事务也完全符合ACID(原子性 一致性 隔离性 持久性)的特性。事务以及事务提交等一些内容不可避免的会出现在我们的日常工作当中。这篇文章我们就来简单的聊聊一些不良好的事务习惯。循环中提交事务我们先来比较两个存储过程CREATE PROCEDURE load1 (count
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2023-08-23 09:27:04
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开启Check Point时Checkpoint后，同步offset给kafka。未开启Check Point时enable.auto.commit: true auto.commit.interval.ms: 1500
原创
2021-09-11 10:42:45
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开启Check Point时Checkpoint后，同步offset给kafka。未开启Check Point时enable.auto.commit: true auto.commit.interval.ms: 1500
原创
2022-03-09 10:01:45
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drf 初始化配置一、初始化项目(推荐方案一)二、创建app三、重写用户模型四、配置五、数据迁移（把模型类转为数据库的表字段）六、整体结构和介绍七、解决用户模型重写后无法创建超级用户的问题 一、初始化项目(推荐方案一)方案一 方案二 django-admin startproject 项目名二、创建app先在根目录下创建apps包用来存放所有的app,可以在apps目录下创建app或者在根目录下创
目录Apache Flink 的 YARN Session 提交流程Apache Flink 的 Per-Job 提交流程Apache Flink 的 K8s Session 提交流程正文如图所示， Yarn Per-Job 模式提交作业与 Yarn-Session 模式提交作业只在步骤 1 ~ 3 有差异，步骤 4 ~ 10 是一样的。Per-Job 模式下， JobGraph 和集群的资源需求
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2023-09-06 14:12:15
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2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能：两阶段提交Sink，即TwoPhaseCommitSinkFunction。该SinkFunction提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑，自此Flink搭配特定source和sink（特别是0.11版本Kafka）搭建仅一次处理语义( exactly-once semantics)应用成为了可能。
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2024-05-12 15:37:06
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# 如何在 Docker 中默认提交 Flink 任务
在大数据处理领域，Apache Flink 是一种强大的流处理框架。结合 Docker，我们可以轻松部署 Flink 集群并提交任务。本文旨在指导新手如何在 Docker 中实现默认提交 Flink 任务的流程。
### 总体流程
我们可以将整个流程分为几个主要步骤，表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-09-07 05:18:54
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从用户的角度来说，位移提交分为自动提交和手动提交；从 Consumer 端的角度来说，位移提交分为同步提交和异步提交。1.开启自动提交位移的方法，Consumer 端有个参数 enable.auto.commit，把它设置为 true 或者压根不设置它就可以了，默认是true。启用了自动提交，Consumer 端还有个参数就派上用场了：auto.commit.interval.ms。它的默认值是
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2024-03-15 06:05:18
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位移主题(Offset Topic)__consumer_offsets是kafka内部的主题，这里使用位移主题指代__consumer_offsets。在上一章中我们讲过，老版本Consumer的位移管理依托于Apache Zookeeper的，自动的或手动的将位移提交给Zookeeper中保存。这种设计使得Kafka Broker不需要保存位移数据，减少了Broker端需要持有的状态空间，有利
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2024-06-05 05:23:37
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文章目录flink on yarnFlink on Yarn的两种运行方式第一种【yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务)】/bin/yarn-session.sh 命令分析：第二种【flink run -m yarn-cluster(开辟资源+提交任务)】/bin/flink run 命令分析：Flink在YARN上的恢复行为 flink on yarnFli
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2023-07-18 13:17:53
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假如同一个topic下有n个分区、n个消费者，每个分区会发送消息给对应的一个消费者，这样n个消费者就可以负载均衡地处理消息。同时生产者会发送消息给不同分区，每个分区分给不同的brocker处理，让集群平坦压力，这样大大提高了Kafka的吞吐量。
begin transaction之后：数据先写入broker的内存中（临时目录下的临时文件）precommit开始时：flush到磁盘，关闭该临时文件commit开始时：把precommit的文件移动到真实的目的路径下，在broker中开始对消费者可见。当然有延迟，比如1min做一次checkpoint，则每隔1min下游才能消费到数据------------------------------
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2023-09-05 10:13:32
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1. 自动提交。在InnoDB存储引擎中，Mysql默认采用了自动提交模式（AUTOCOMMIT）。如果没有显示的开启一个事务，每一个查询操作都会被当作一个事务执行提交操作。也就是说，每一个查询其实都在一个事务中执行，只是执行查询后，自动会提交事务。show VARIABLES like 'AUTOCOMMIT';可以查看自动提交事务的开启状态。1或者on表示开启，0或者off表示禁用。另外执行一
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2023-09-16 11:38:20
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Kafka 位移提交自动提交手动提交 Consumer 的消费位移 : 记录 Consumer 下一条消息的消费位移如 : Consumer 已消费 5 条消息 (位移: 0 - 4) , 此时 Consumer 位移 = 5 : 指向下一条消息的位移提交位移 (Committing Offsets) : Consumer 向 Kafka 汇报位移数据Consumer 能同时消费多个分区的数据，
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2024-03-18 08:06:12
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2021-09-15 23:10:00
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没错，这是基于下面几篇博客完成的功能：Flink基于MapState实时去重Flink接收kafka source数据Java通过UDP端口发送数据我也是在边开发边写博客呀（心累），这篇就是之前说的“flink对接kafka去重加细节优化”的博客，加入了优化部分，解决了kafka丢失数据的问题，当然UDP也会丢少量数据，大概不到千分之一吧，业务不允许的可以通过TCP发送，代码我也会加到下面。 等会
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2024-06-25 17:18:19
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