最近，社区提交了一个新的Proposal: 《Change threading-model in StreamTask to a mailbox-based approach》(来自Ververica的Stefan Richter, Piotr Nowojski)，用于改进当前StreamTask这一核心类的线程模型。这个Proposal可谓是千呼万唤始出来，从去年就开始讨论，之前一直
贴一个曾经开发过的小需求，主要是按照产品与时间的细粒度对业务指标进行实时统计几个月前的了，我使用的是阿里云的Stream Studio可以直接写Flink-SQL进行统计，近期我们将本地线上环境升级到了Flink-1.11.1社区版，Flink-SQL的语法基本与Blink一致，并且Flink-1.11.1社区增加了对Hive的交互支持。一个小小的不满，Flink-1.11.1社区版并不
1. Regular Joins历史数据也能关联上，进行关联的两个表长久保存在状态里，关联结果也是更新的 优点：可以保证两个表的数据一直可以关联上，数据不是同时到达的也可以关联上 缺点：两个表都缓存在状态中，会越来越大，每次进行checkpoint所需的时间就越长，最后导致flink反压，如果chenkpoint多次超时任务就会失败-- 创建学生表流表，数据再kafka中
CREATE TABLE
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2023-10-20 17:22:48
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目录 1.实时查询维表 2.预加载全量数据3.LRU 缓存4.广播变量1.实时查询维表 优点：维表数据实时更新，可以做到实时同步到。
缺点：访问压力大，如果失败会造成线程阻塞。实时查询维表是指用户在Flink算子中直接访问外部数据库。这种方式可以保证数据是最新的，但是当我们流计算数据过大，会对外部系统带来巨大的访问压力，比如：连接失败，连接池满等情况，就
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2023-08-04 11:56:56
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SQL是开发人员与数据分析师必备的技能，Flink也提供了Sql方式编写任务，能够很大程度降低开发运维成本，这篇是flink join的终极篇SQL Join, 首先介绍sql join使用方式、然后介绍global join带来的状态存储成本及解决方式、最后从源码角度分析sql join实现。一、SQL JOIN使用方式对于sql join可
在实际生产中，我们经常会有这样的需求，需要以原始数据流作为基础，然后关联大量的外部表来补充一些属性。例如，我们在订单数据中，希望能得到订单收货人所在省的名称，一般来说订单中会记录一个省的 ID，那么需要根据 ID 去查询外部的维度表补充省名称属性。在 Flink 流式计算中，我们的一些维度属性一般存储在 MySQL/HBase/Redis 中，这些维表数据存在定时更新，需要我们根据业务进行关联。根
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2023-09-22 08:30:18
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前言记不住那就写出来吧，感觉自己早晚一天会变成嘴炮。在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join，分别是：1、join()；2、coGroup()；3、intervalJoin(), 另外其实还有两个算子，c
一 介绍本节主题多表连接查询复合条件连接查询子查询首先说一下，我们写项目一般都会建一个数据库，那数据库里面是不是存了好多张表啊，不可能把所有的数据都放到一张表里面，肯定要分表来存数据，这样节省空间，数据的组织结构更清晰，解耦和程度更高，但是这些表本质上是不是还是一个整体啊，是一个项目所有的数据，那既然分表存了，就要涉及到多个表连接查询了，比如说员工信息一张表，部门信息一张表，那如果我想让你帮我查一
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2023-10-30 20:07:19
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# Flink MySQL CDC 多表数据同步的简单介绍
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，常用于实时数据处理和批处理。结合 MySQL 的变更数据捕获（Change Data Capture，CDC），我们可以实现对多张表的数据同步。在本文中，我们将讨论如何利用 Flink 的 MySQL CDC 进行多表数据同步，并提供代码示例以及简单的甘特图和关系图以帮助您理解。
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# Java与MySQL多表操作及Flink应用
在大多数实际应用中，数据通常存储在关系型数据库中，并且数据可能分散在多个表中。为了对这些数据进行有效的处理和分析，通常需要进行多表操作。本文将介绍如何使用Java语言与MySQL数据库进行多表操作，并结合Flink流处理框架进行数据处理。
## Java与MySQL多表操作
在Java中，我们可以使用JDBC（Java Database Co
Flink-1.12.1源码阅读之table1 调试2 main方法分析3 对大数据中sql的一些总结4 总结 Flink的核心工程之一便是table,虽然flink不像spark那样有sql专门为一个核心点,但是这个table其实就是sql,就是基于sql来执行流或批处理. Flink和hive一样,使用calcite来解析sql,同时加入了自己的一些额外的优化,至于calcite是如
# 实现“mysql flink 查多表”流程详解
作为一名经验丰富的开发者，你要教会刚入行的小白如何实现“mysql flink 查多表”。下面我将为你详细介绍整个过程，并给出每一步所需的代码及注释。
## 流程步骤
下面是实现“mysql flink 查多表”的流程步骤表格：
```mermaid
pie
title 实现“mysql flink 查多表”流程步骤
"步骤1" : 连接
目录1.基本程序结构2.创建表环境2.1 配置老版本 planner2.2 配置 blink planner3.在 Catalog 中注册表3.1 表的概念3.2 连接到文件系统（Csv 格式）3.3 连接到 Kafka4.代码示例1.基本程序结构 Table API 和 SQL 的程序结构，与
目录1 介绍1.1 场景描述1.2 Bucket和SubTask、PartFile2 案例演示3 File Sink介绍3.1 案例演示1 介绍https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/connectors/streamfile_sink.html1.1 场景描述StreamingFileSink是Flink1
文章目录将应用程序状态映射到数据集读取状态operator状态算子列表状态Operator Union List State广播状态使用自定义序列化程序键控状态窗口状态编写新的保存点operator state广播状态键控状态窗口状态修改保存点 Apache Flink 的状态处理器 API 提供了强大的功能来使用 Flink 的 DataStream API 读取、写入和修改保存点和检查点BA
概述之前所介绍的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。 在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它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，所以这一层接口就被叫作“
本课时主要讲解如何进行生产环境作业监控。在第 15 课时“如何排查生产环境中的反压问题”中提到过我们应该如何发现任务是否出现反压，Flink 的后台页面是我们发现反压问题的第一选择，其后台页面可以直观、清晰地看到当前作业的运行状态。在实际生产中，Flink 的后台页面可以方便我们对 Flink JobManager、TaskManager、执行计划、Slot 分配、是否反压等参数进行定位，对单个任
Flink学习3-API介绍Flink系列文章摘要本文主要是介绍Flink的不同层次(level)API抽象，学习怎么通过API高效处理有状态性的计算无界和有界的数据流。1 Flink多层APIFlink提供了三个不同层次的API，每种API在简洁和易表达间有自己的权衡，适用于不同的场景： 可以看到Flink一共有三个抽象层次的API，目测应该前两个会用的比较多，他们更加简洁但是表达性比较差。下面
文章目录0、认识1、创建执行环境2、执行模式3、触发程序执行4、关于executeAsync方法 0、认识DataStream API是Flink的核心层API。一个Flink程序，其实就是对数据源DataStream的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几部分构成：后面章节，分别对每一个环节的API做整理。1、创建执行环境Flink的程序可以在各种上下文环境中运行，比如本地JVM中执行，也可
本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享，对什么是 Metrics、如何使用 Metrics 两大问题进行了详细的介绍，并对 Metrics 监控实战进行解释说明。什么是 Metrics？Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是
