文章目录背景定义生成1. 生成时机2. 生成方式更新规则1. 单并行度2. 多并行度传播窗口触发时机分析1. 示例一2. 示例二3. 示例三如何设置最大乱序时间延迟数据处理1. 定义2. 触发条件3. 示例延迟数据重定向1. 定义2. 示例 背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件
FlinkBatchSQL1.10实践李劲松（之信）Flink中文社区Flink作为流批统一的计算框架，在1.10中完成了大量batch相关的增强与改进。1.10可以说是第一个成熟的生产可用的FlinkBatchSQL版本，它一扫之前Dataset的羸弱，从功能和性能上都有大幅改进，以下我从架构、外部系统集成、实践三个方面进行阐述。架构Stack首先来看下stack，在新的Blinkplanner
原创
2021-02-06 20:08:38
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阿里云研发工程师刘大龙（ 风离 ）， 在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。
# Flink Batch SQL 同步 MySQL 数据指南
Apache Flink 是一个流处理框架，但它也可以有效地用于批处理操作。本篇文章将详细介绍如何利用 Flink Batch SQL 同步 MySQL 数据。我们将分步骤进行讲解，并配合示例代码和可视化图示，帮助你更好地理解整个过程。
## 整体流程
为了更好地理解整个同步过程，我们先展示一个简化的步骤表格：
| 步骤 |
前言概念词就不多说了，我简单地介绍下 ， spring batch 是一个 方便使用的 较健全的 批处理 框架。为什么说是方便使用的，因为这是 基于spring的一个框架，接入简单、易理解、流程分明。为什么说是较健全的， 因为它提供了往常我们在对大批量数据进行处理时需要考虑到的 日志跟踪、事务粒度调配、可控执行、失败机制、重试机制、数据读写等。正文那么回到文章，我们该篇文章将会带来给大家的是什么？
### Hive SQL Overwrite
#### Introduction
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop for providing data summarization, query, and analysis. It provides a SQL-like language called
本文源码基于flink1.14平台用户在使用我们的flinkSql时经常会开启minaBatch来优化状态读写所以从源码的角度具体解读一下miniBatch的原理先看一下flinksql是如何触发miniBatch的优化的 主要就是这个Calcite的rule了，来具体看一下在对应的match方法中 会根据miniBatch的类型判断，是否需要添加一个Assigne
1. 背景B站的YARN以社区的2.8.4分支构建，采用CapacityScheduler作为调度器， 期间进行过多次核心功能改造，目前支撑了B站的离线业务、实时业务以及部分AI训练任务。2020年以来，随着B站业务规模的迅速增长，集群总规模达到8k左右，其中单集群规模已经达到4k+ ，日均Application（下文简称App）数量在20w到30w左右。当前最大单集群整体cpu使用率，峰值通常会
# Spark SQL Insert Overwrite: A Comprehensive Guide
## Introduction
In the world of big data processing, Spark SQL has emerged as a powerful tool for querying and manipulating structured and semi-st
我是王知无，一个大数据领域的原创作者。放心关注我，获取更多行业的一手消息。前言流式聚合（streaming aggrega...
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2022-04-26 15:43:15
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DataSet and DataStream 这里以WordCount为例，共同的编程套路如下所示：
1.获取执行环境(execution environment)
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
2.加载/创建初始数据集
// 读取输入数
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2020-03-07 23:06:00
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文章目录前言什么是spring batchSpring 组件使用场景架构 前言dblink（Database Link，数据库的链接像电话线一样是一个通道，要跨本地数据库访问另外一个数据库表中的数据时，本地数据库中就必须要创建远程数据库的dblink,通过dblink本地数据库可以像访问本地数据库一样访问远程数据库表中的数据。）要转换成文件加载方式，所以要改用spring batch。什么是sp
文章目录执行模式（批处理/流处理）什么时候可以/应该使用 BATCH 执行模式？配置BATCH执行模式Execution Behavior（执行行为）任务调度和网络shuffle批执行模式状态后端/状态Order of Processing(处理顺序)Event Time / Watermarks(时间时间 / 水印)Processing Time(处理时间)故障恢复重要注意事项检查点 执行模式
一、SpringBatch概述官网介绍：SpringBatch是一个轻量级、全面的批处理框架，旨在支持开发对企业系统的日常操作至关重要的健壮的批处理应用程序。 Spring Batch 提供了处理大量记录所必需的可重用功能，包括日志记录/跟踪、事务管理、作业处理统计、作业重启、跳过和资源管理。它还提供更高级的技术服务和功能，将通过优化和分区技术实现极高容量和高性能的批处理作业。简单和复杂的大批量批
在Blink的流式任务中，State相关的操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈。实时计算部-查询和优化团队开发了MiniBatch功能，大幅降低了State操作的开销。假设数据流在短时间内累计有N条数据（分布在M个key上）开启minibatch的前后对比：操作state由2N次转变为2M次MiniBatch的一个典型场景-无限流上的GroupBy在Blink-SQL中，通常会使用无限流的Group
1.概述痛点：假如我们在FLink的WebUI Metrics页面发现有一个SubTask每秒处理的数据明显比其他低，又或者在CheckPoint页面，发现有一个SubTask的CheckPoint时间明显比较长。有时候定位问题需要到TaskManager所在机器找到相应的Java进程使用jmap分析进程的内存使用或者jstack分析线程信息。现在问题来了，如果你知道某个SubTask已经有问题了
执行模式(批处理/流处理)DataStream API 支持不同的运行时执行模式，您可以根据用例的要求和作业的特点从中选择。DataStream API 有一种 "经典 "的执行行为，我们称之为 STREAMING 执行模式。这应该用于需要连续增量处理并预计无限期保持在线的非绑定作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为BATCH执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架，如MapR
# Spark SQL中的INSERT OVERWRITE INTO DIRECTORY
在使用Spark SQL进行数据处理和分析时，有时候我们需要将处理后的结果数据存储到HDFS或其他文件系统中。Spark SQL提供了INSERT OVERWRITE INTO DIRECTORY语句，可以将查询结果直接写入指定目录，覆盖已有数据。
## INSERT OVERWRITE INTO DIR
# 实现“spark sql insert overwrite into directory 格式”教程
## 1. 流程概述
在这个任务中，我们将教会小白如何使用Spark SQL实现将数据插入（overwrite）到指定目录（directory）中的操作。以下是整个操作的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession实例 |
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flink-cdc解析要想深入学习，先去哥的GitHub上去下载源码：https://github.com/BaronND/flink-cdc-connectors起源背景数据库的更改对于客户端来说是没有感知的，你需要开启线程去查询，才知道数据有没有更新，但是就算是查询，如果是直接select * from ....,这样获取的结果还要和上次获取的结果对比，才知道数据有没有发生变化，耗时大。要想实
