Flink 优化总结3第6章 FlinkSQL调优FlinkSQL官网配置参数：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/dev/table/config.html设置空闲状态保留时间Flink SQL新手有可能犯的错误，其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆炸。列举两个场景：FlinkSQL的regular
概述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。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Ja
Flink SQL是一种基于Apache Flink的查询引擎，它允许开发人员使用SQL语句来查询和处理数据流和批处理数据。在使用Flink SQL时，我们常常需要与外部存储系统进行交互，比如MySQL数据库。本文将介绍如何使用Flink SQL来更新MySQL数据库的部分数据。
在使用Flink SQL更新MySQL的数据之前，我们需要首先配置Flink连接到MySQL。可以使用Flink提供
前言如果要列举Flink SQL新手有可能犯的错误，笔者认为其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆炸。2021年的第一篇技术文，时间很紧张，聊聊这个简单的话题吧。为什么要设置如果我们在数据流上进行分组查询，分组处理产生的结果(不仅仅是聚合结果)会作为中间状态存储下来。随着分组key的不断增加，状态自然也会不断膨胀。但是这些状态数据基本都有时效性，不必永久保留。例如，使用Top-N语法进行去
Flink从1.5.0开始支持广播状态(Broadcast State)。广播状态可以用来解决如下问题: 一条流需要根据规则或配置处理数据，而规则或配置又是随时变化的。此时，就可将规则或配置作为广播流广播出去，并以Broadcast State的形式存储在下游Task中。下游Task根据Broadcast State中的规则或配置来处理常规流中的数据。场景举例:动态更新计算规则: 如事件流需要根据
大家好，我是勾叔，今天邀请《大数据技术与架构》作者王知无继续和大家分享Flink的架构模型。Flink 的分层模型 Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，上图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。对于我们开发者来说，大多数应用程序不需要上图中的最低级别的 Low-level 抽象，而是针对 Core API 编程， 比如 DataStrea
背景适用于配置化操作流，无需终止流式程序实现配置，并且以广播流的形式在流式程序中使用；实现MySQL_Source配置信息动态定时更新；实现MySQL_Source广播流，此处使用最常用的keyby广播流KeyedBroadcastProcessFunction；摘要关键字MySQL_Source、Flink广播流；设计MyJdbcSource日常创建一个继承源富函数的类；初始化单连接；配置更新时
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2023-07-26 10:52:02
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背景描述：从kafka消费的数据落到Hbase中，源表的数据量较大，因此采用了mutator缓存1000条，或者累积1秒后，一起put。避免短时间内大量访问hbase regionServer，把hbase 干废了。由于mutator的flush操作是在invoke()方法中触发的，而invoke方法只在数据达到sink算子时，才会被触发。因此在夜间数据比较稀疏时，数据的时效性取决于两条数据到达的
1、dataStreaming中的broadcast把元素广播给所有的分区，数据会被重复处理dataStream.broadcast()2、机器级别的广播广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks。 广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都
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2023-08-05 13:21:30
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目录CDC 简介step 1 配置 mysql 开启binlog step 2 flink 测试 mysql cdcStep 3 flink cdc 实时ETL 实例endCDC 简介 Change Data Capture 变更数据捕获，我们可以通过 CDC 得知数据源表的更新内容（包含Insert Upd
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2023-08-18 16:35:22
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总是被项目经理问：为什么你的Flink代码占用我这么多的集群资源啊？集群受不了，优化一下吧，程序员一听到优化的痛疼症，你懂的……今天我们就讲解一个比较基础，且容易被人忽略的基础优化Flink程序的方法。Flink和Spark一样，都有支持广播变量这定义。广播变量，可以理解成为日常的广播，是一个公共的变量。广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点，可以直
Flink SQL 通过jdbc连接表的DDL语句create table deal_mysql(
tenant_id String,
shop_id String,
pay_amt decimal(19, 2),
pay_qty double,
sku_code String,
category_code_b string,
write_time timestamp,
dt Date,
prim
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2023-09-18 00:06:31
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在Flink中，同一个算子可能存在若干个不同的并行实例，计算过程可能不在同一个Slot中进行，不同算子之间更是如此，因此不同算子的计算数据之间不能像Java数组之间一样互相访问，而广播变量Broadcast便是解决这种情况的。如下代码所示：val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val ds1 = env.fromEle
Flink 支持广播变量，就是将数据广播到具体的 taskmanager 上，数据存储在内存中，这样可以减缓大量的 shuffle 操作；比如在数据 join 阶段，不可避免的就是大量的 shuffle 操作，我们可以把其中一个 dataSet 广播出去，一直加载到 taskManager 的内存中，可以直接在内存中拿数据，避免了大量的 shuffle，导致集群性能下降；广播变量创建后，它可以运行
广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks； 广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的； 一句话解释，可以将广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获
## 使用 Flink 广播流连接 MySQL 数据库
### 背景介绍
Apache Flink 是一个用于流式处理和批处理的开源框架，可以实现高效且可伸缩的数据处理。在实际的应用场景中，有时需要将 Flink 流处理作业与外部数据库进行连接，以便获取或更新数据。本文将介绍如何在 Flink 中使用广播流连接 MySQL 数据库，并提供相应的代码示例。
### 流程图
```mermai
本文主要分享 Flink connector 相关内容，分为以下三个部分的内容：第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑，对社区反馈的问题进行答疑。一.Flink Streaming ConnectorFlink 是新一代流批统一的计算引擎，它需要从不同的第三方存
前言在实时计算作业中，往往需要动态改变一些配置，举几个栗子：实时日志ETL服务，需要在日志的格式、字段发生变化时保证正常解析；实时NLP服务，需要及时识别新添加的领域词与停用词；实时风控服务，需要根据业务情况调整触发警告的规则。那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广
Flink 作为有状态计算的流批一体分布式计算引擎，会在运行过程中保存很多的「状态」数据，并依赖这些数据完成任务的 Failover 以及任务的重启恢复。那么，请思考一个问题：如果程序升级迭代调整了这些「状态」的数据结构以及类型，Flink 能不能从旧的「状态」文件（一般就是 Savepoint 文件）中恢复？数据类型上一篇我们介绍过 Flink 内置的一些用于状态存储的集合工具，如 ValueS
## 使用 Flink 更新 MySQL 数据
在大数据处理中，Apache Flink 是一个非常强大的流处理引擎，可以帮助我们实现实时的数据分析和处理。在一些场景下，我们需要将处理过的数据存储到 MySQL 数据库中，并且可能需要定期更新数据库中的数据。本文将介绍如何使用 Flink 更新 MySQL 数据的方法。
### 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装好了 Flink 和
