checkPoint保存数据如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint。首先区分一下两个概念 
  state:一个具体的task/operator的状态【state数据默认保存在java的堆内存中】checkpoin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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一 安装环境与安装
您需要一台具有以下功能的计算机:
Java 8 or 11
Python 3.6, 3.7 or 3.8
使用Python Table API需要安装PyFlink,它已经被发布到 PyPi,您可以通过如下方式安装PyFlink:
$ python -m pip install apache-flink
安装PyFlink后,您便可以编写Python Table A            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            依赖管理 依赖文件 table_env.add_python_file(file_path) 依赖存档(打包)文件 table_env.add_python_archive("py_env.zip", "myenv") # the files contained in the archive fil            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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DataStream API Tutorial #
Apache Flink offers a DataStream API for building robust, stateful streaming applications. It provides fine-grained control over state and time, which allows for the impleme            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            来源:https://developer.aliyun.com/article/769981 http://bubuko.com/infodetail-3554826.html 1 开发环境依赖 PyFlink作业的开发和运行需要依赖Python 3.5/3.6/3.7 版本和Java 8或者Jav            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            来源:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/deployment/cli/#submitting-pyflink-jobs Currently, users are able to submit a            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            部署flink-sql下载连接器-更多连接器自己去官网查 !注意 把 上面截图jar包放在flink-1.12.0/lib 目录下启动本地集群 ./bin/start-cluster.sh 启动客户端 ./bin/sql-client.sh embedded 进入flink-sql 命令行 选择展示样式: SET execution.result-mode=table; SET execution            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PyFlink 核心功能介绍文章概述:PyFlink 的核心功能原理介绍及相关 demo 演示。作者:程鹤群(军长)(Apache Flink Committer,阿里巴巴技术专家),是 Flink 社区的一名 PMC ,现在在阿里巴巴的实时计算团队。2015年加入阿里巴巴搜索事业部,从事主搜离线相关开发。2017年开始参与 Flink SQL 相关的开发,2019年开始深入参与 PyFlink            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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   具体定义请参考官方文档: 
  https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/dev/table/overview/ 
  本文主要针对实际使用中比较常用的api进行整理,大多数例子都是官网,如有歧义可与官方对照。 
 一、 创建 TableEnvironmentTableEnvironment 是 T            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录WindowWindow的作用Window的类型滚动窗口(Tumbling Window)滑动窗口SlidingWindow会话窗口SessionWindowFlink的内置窗口分配器Tumbling time windows 滚动时间窗口Sliding time windows 滑动时间窗口Tumbling count windows 滚动窗口Sliding count windows            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            想要了解任何Apache下的平台框架,我们可以首先通过官网进行学习,下面介绍一下PyFlink的安装步骤。PyFlink的安装与配置 文章目录PyFlink的安装与配置1 下载安装1.1 安装Maven1.2 安装Flink:2 编程实现wordcountReference 1 下载安装系统: CentOS 环境依赖:Java 1.8+(1.8.0_252) Maven 3.x(3.2.5)最好使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            01 UDAF 聚合函数的使用自定义聚合函数(UDAF),将多条记录聚合成一条记录。其输入与输出是多对一的关系,即将多条输入记录聚合成一条输出值。需要注意的是:当前聚合函数仅在流模式下的 GroupBy 聚合和 Group Window 聚合中支持通用的用户定义聚合功能;对于批处理模式,当前不支持该模式,需要使用向量化聚合函数。1.1 UDAF 的处理逻辑聚合函数的处理过程以累加器 accumul            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性、高吞吐、低延迟等优势,本文简述flink在windows和linux中安装步骤,和示例程序的运行。首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html我们可以选择Flink与Scala结合版本,这里我们选择最新的1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概念我们已经了解了 Flink 中事件时间和水位线的概念,那它们有什么具体应用呢?当然是做基于时间的处、计算了。其中最常见的场景,就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中,我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流,不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来,就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录【Connector】1、增加 MQTT source & sink【CLI】1、flink help 提示信息缺少 run-application ✅2、run-application 提示信息缺少 yarn-application【Deployment/Yarn】1、on Yarn 支持上传的资源来自于本地或者hdfs2、通过匹配前缀的方式覆盖 hadoop / yarn             
                
         
            
            
            
            # PyFlink on YARN: A Comprehensive Guide
Apache Flink is a powerful open-source stream processing framework that is widely used for real-time analytics, event-driven applications, and machine learnin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            计算引擎1) Flink 和 Spark 对比通过前面的学习,我们了解到,Spark和Flink都支持批处理和流处理,接下来让我们对这两种流行的数据处理框架在各方面进行对比。首先,这两个数据处理框架有很多相同点:都基于内存计算;都有统一的批处理和流处理APl;都支持类似SQL的编程接口;都支持很多相同的转换操作,编程都是用类似于Scala Collection APl的函数式编程模式;都有完善的错            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在数据处理领域,`PySpark` 和 `PyFlink` 是两个非常流行的框架。本文旨在帮助读者了解如何在这两个框架之间进行有效的转换,尤其是在处理大规模数据时。我们将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等多个重要方面。
## 环境准备
首先,我需要确保具有适当的软硬件环境。下面是我的软硬件要求:
- **软件要求**:
  - Python 3.x 
  - P            
                
         
            
            
            
            任务异步化打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面。于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容。我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器。有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情。更多的时候,服务器做的            
                
         
            
            
            
            Joins Inner Join 官网说明:和 SQL 的 JOIN 子句类似。关联两张表。两张表必须有不同的字段名,并且必须通过 join 算子或者使用 where 或 filter 算子定义至少一个 join 等式连接谓词。先创建2个表,两个表的字段是相同的,我想验证下,是不是必须两个表列名得不同orders1 = table_env.from_elements(
    [
                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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