序号作者版本时间备注1HamaWhite1.0.02022-11-22增加文档一、基础信息1.1 组件版本Flink: 1.13.0JDK： 1.8Mysql: 8.0.15com.ververica:flink-connector-mysql-cdc:2.0.0org.apache.flink:flink-connector-jdbc_2.11:
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2024-10-23 17:54:51
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介绍如何迁移Flink任务到实时计算 Flink 中来。内容主要分为以下几部分： 如何迁移 多 jar 配置文件 state 复用 通常用户在线下主要使用 Flink run，这会造成一些问题，比如：同一个配置因版本而变化；无法快速切换不同版本；无法从之前的作业恢复。那么如何从线下迁移到线上呢？本文将通过下面四部分来向大家介绍。一、如何迁移：从 Flink run 到流计算平台如下图的线下命令
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2024-03-19 10:52:20
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# 使用 Java 连接远程 Flink 的指南
Apache Flink 是一个分布式数据处理引擎，适用于批处理和流处理。与其他数据处理框架相比，Flink 以其高吞吐量、低延迟和状态处理能力而闻名。今天，我们将探讨如何使用 Java 连接远程 Flink，并将展现一个代码示例。
## 为什么选择 Flink？
Flink 的优势在于其流处理模型能够实时处理数据，并且具有丰富的 API 供
原创
2024-10-26 07:22:20
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yarn集群搭建，参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理，flink的任务直接提交到hadoop集群1、hadoop集群启动，yarn需要运行起来。确保配置HADOOP_HOME环境变量。2、flink on yarn的交互图解
3、flink运行在yarn模式下，有两种
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2023-10-21 14:22:34
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连接池配置不当可能导致性能问题和连接资源耗尽。在Spring Boot中，使用连接池是管理与Redis的连接的重要组成部分。以下是连接池配置不当可能引发的问题：连接泄漏： 如果没有正确配置连接池，连接在使用后没有释放，可能导致连接泄漏，最终导致连接资源耗尽。连接过多： 连接池配置过大可能导致创建过多的连接，占用过多的系统资源，降低系统性能。连接过少： 连接池配置过小可能导致连接不足，影响系统的并发
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2024-09-14 19:03:11
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# Flink连接远程的YARN
Apache Flink是一个强大的大数据处理引擎，广泛用于流处理和批处理。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中资源管理的关键组件，能够有效地管理各种计算框架的资源。本文将介绍如何将Flink连接到远程的YARN集群，并提供相关的代码示例。
## 为什么使用Flink和YARN
Flink与YA
# Flink 远程连接 HBase 实现指南
在大数据开发的领域，Apache Flink 作为一款高效的数据流处理框架，常常与 HBase 这样的分布式 NoSQL 数据库结合使用，以满足不同的数据存储和处理需求。本篇文章将为刚入行的小白提供一份详细的指南，教会你如何在 Flink 中远程连接 HBase。
## 一、实现步骤概览
首先，我们可以制定一个简单的流程图来概括实现 Flink
在Flink流式程序设计中，经常需要与外部系统进行交互，很多时候外部系统的性能会成为任务整体吞吐的瓶颈，通常的解决方案会通过提高任务并发度增加对外部系统并发访问，如此会带来Flink额外的资源管理负载以及整体cpu利用率不高的问题。 对于Flink与外部存储交互的场景，可以通过Flink 异步IO和单并发度多线程的机制提高任务吞吐能力，而不
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2024-03-31 09:24:32
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Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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2024-01-31 00:57:56
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基于Flink1.8版本，分析Flink各节点之间的RPC实现：介绍RPC相关的主要接口RPC节点之间的通信方式Flink老版本处理Rpc时，各节点通过继承FlinkActor接口，接收Actor消息，根据消息类型进行不同的业务处理。此种方式将流程业务和具体通信组件耦合在一起，不利于后期更换通信组件(如使用netty)，因此Flink引入了RPC调用，各节点通过GateWay方式回调，隐藏通信组件
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2024-04-01 10:00:17
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如何使用Python3连接远程Flink
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python3连接远程Flink。首先，让我们看一下整个过程的步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------- |
| 1 | 安装requests库 |
| 2 | 获取Flink的JobManager地址 |
| 3 | 使用requests库发送RE
原创
2024-05-01 05:34:40
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一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join，不过使用join只能实现内连接，如果要实现左右连接或者外连接，则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明，基于数据时间实现订单及支付数据的关联，超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据，首列为订单id，付款成功则类型为pay（第二列），且生成支
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2023-11-19 07:28:12
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文章目录前言数据流处理hive基本信息获取流、批判断写入格式判断构造分区提交算子详解StreamingFileWriter简述StreamingFileSink分区信息提交提交分区算子分区提交触发器分区提交策略总结 前言前段时间我们讲解了flink1.11中如何将流式数据写入文件系统和hive [flink 1.11 使用sql将流式数据写入hive]，今天我们来从源码的角度深入分析一下。以便朋
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2023-08-21 10:44:44
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Flink快速上手前言一、Flink版WordCount1.创建Maven项目2.批处理WordCount3.流处理WordCount 前言开始进入Flink的学习，这里先做一个Flink的入门demo，类似于java里的hello world一、Flink版WordCount1.创建Maven项目创建一个maven项目，导入以下依赖：<?xml version="1.0" encodin
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2024-04-23 20:24:21
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1.初识
Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码 被 复 制 并 捐 赠 给 了 Apache 软 件 基 金 会 ， 参 加 这 个 孵 化 项 目 的 初 始 成 员 是Stratosphere
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2024-04-03 14:08:58
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一、ProcessFunction介绍 从之前的文章我们知道，转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如我们常用的MapFunction转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Leve
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2024-05-02 21:33:08
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Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制。什么是window在流式数据中，数据是连续的。有时我们需要根据业务做一些聚合类的操作，例如过去五分钟内用户浏览量的计算。这五分钟就是一个窗口。 窗口
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2024-03-18 08:56:56
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首先，预祝大家2020年多福多寿，少宰少难！！！ 作为2020年的第一篇博文，再不写的话就对不起大家了！！！好，废话少说，今天这篇文章主要是解决你在做实时计算的时候，将数据sink到redis的种种问题 实时计算流程框架其实比较简单，目前比较流行的也就是kafka+flink+redis或者kafka+flink+hbase了前面kafka+flink的流程稍后会专门来写，本篇主要写flink s
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2023-07-11 17:23:00
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文章目录什么是flink组件有界和无界数据状态事件驱动的api流或批处理的api高级别的apiFlink运行程序多样化Flink的应用场景 什么是flink Apache Flink是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理 &nbs
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2023-09-22 22:32:27
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Timeout of 60000ms expired before the position for partition tv_log-1 could be determined
大概意思：消费kafka，在某个分区连接超时超时了60000ms这个时候首先要检查：C:\Windows\System32\drivers\etc\目录下的hosts是否添加了相应的映射信息。如果有，再逐一排查以下问题：
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2023-07-11 17:17:19
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