问：数据工程师最期望数据怎么来？答：按顺序来。 MapReduce当初能用起来，就是因为Map阶段对所有数据都进行排序了，后面的Reduce阶段就可以直接用排序好的数据了。批处理的时候因为数据已经落地了，咱可以慢慢排序。但是流式数据都是一条一条过来的，这个时候数据到达的时间和出发时的顺序不一致会导致非常多的问题，这该咋整呢？Sparkstreaming对乱序支持很差，因为它其实是“
1.简介在分布式流处理引擎中，高吞吐 低延迟，是最核心的需求。 与此同时数据一致性在分布式应用中也很重要。（在精确场景下，精确一致性往往要求也很高） 2.flink的数据一致性flink如何保证计算状态的一致性。异步屏障快照机制，来实现数据的精确一致性。当任务崩溃或取消后，可以通过检查点或保存点，来实现恢复，实现数据流的重放，从而达到任务的一致性。（这种机制是不会牺牲系统性能
正文选择可以进行“数据重放”的数据源。先来举例，典型的**不能进行“数据重放”**的数据源例如socket 文本流， socket 服务器是不负责存储数据的，发送一条数据之后，我们只能消费一次，是“一锤子买卖”。对于这样的数据源，故障后我们即使通过检查点恢复之前的状态，可保存检查点之后到发生故障期间的数据已经不能重发了，这就会导致数据丢失。所以就只能保证 at-most-once 的一致性语义，相
序本文主要研究一下flink KeyedStream的reduce操作实例@Test
public void testWordCount() throws Exception {
// Checking input parameters
// final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
前言 终于忙完了四门专业课的期末，确实挺累啊。今天开始继续学习 Flink ，接着上次的内容。1、窗口 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
问题分析
假如我们自己写一个流式框架。我们该如何处理消息。正常情况下，我们看到消息按照顺序一个个发送，接受后按照顺序处理，这是没有什么问题的。然而也要考虑到一些特殊情况下，消息不在是按照顺序发送，产生了乱序，这时候该怎么处理？
核心问题讲解
（1）watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合win
键控流转换算子keyby若现做聚合操作，必须先分组，所以keyby很重要 keyby算子比较特殊，并不是一步具体的执行操作 不是真正意义上的 aoprete 它就是定义了一下两个任务之间 数据的传输模式 keyby 基于定义的key做分组 基于每个key的hashcode 进行一个重分区当同一个key进行重分区的时候必然会放入带同一个分区。当前分区一定有这个key的所有数据。同一个分区可以有多种k
Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶”，我们可以在其上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口化，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是键控流，而第二个片段指的是非键控流。正如人们所看到的，唯一的区别是keyBy(...)呼吁密钥流和window(...)成为windowAll(...)非
分区：分区（Partitioning）是将数据流划分为多个子集，这些子集可以在不同的任务实例上进行处理，以实现数据的并行处理。 数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次 murmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。 分组：分组（Grouping）是将具有相同键值的数据元素归类到一起，以便进行后续操作（如聚合、窗口计算等）。 key值
1 The Time针对stream数据中的时间，可以分为以下三种：Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion time：事件进入Flink的时间Processing Time：事件被处理时当前系统的时间 Flink中，默认Time类似是ProcessingTime ，可以在代码中设置： 1.1 tips(请认真思考下面的话，绝对震聋发溃！
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产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据 eventTime 决定 window 的运行，我们不能明确数据是否全部到
需知我们之前学习的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 MapFunction 这样的 map 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-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。 Process F
在Flink中有一类滚动聚合的算子（Rolling Aggregation）：sum()、min()、minBy()、max()、maxBy()其中，对于min()和minBy()，max()和maxBy()之间的区别，具体如下：1、处理的数据只有两个字段：即：只有分组字段和比较字段，如城市温度数据(city，temp)，其中city用来分组（keyBy），temp用来比较（min/minBy），
目录1、Flink使用WaterMark处理乱序事件2、累加器和计数器3、Window使用4、流的切分和合并5、任务链6、Flink消费kafka数据起始offset配置7、Flink消费kafka数据，消费者offset提交配置8、数据源9、数据存放10、运行时环境的区别11、keyedStream中进行聚合操作一.Flink使用WaterMark处理乱序事件[1]watermark是用于处理乱
flink sql - group by 字段 [不等于] 主键字段导致写入pg表死锁原因分析1、环境描述1、flink 1.13.2
2、3个并发度[3个taskmanager]，即任务会在三个节点[A、B、C节点]上跑
3、事实表join维度表2、找死锁sql在flink任务的taskmanager 上找到的死锁sql: 【没有找到 insert 相关的sql】数据库运维监控平台日志显示的死锁
Flink1. Flink 的容错机制（checkpoint）Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析一致性检查点（Checkpoints）Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份 拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输 入数据的时候从检查点恢复状态• 在执行流应用程
文章目录定时器（Timer）和定时服务（TimerService）KeyedProcessFunction 的使用 在 Flink 程序中，为了实现数据的聚合统计，或者开窗计算之类的功能，我们一般都要先用 keyBy 算子对数据流进行“按键分区”，得到一个 KeyedStream。也就是指定一个键（key），按照它的哈希值（hash code）将数据分成不同的“组”，然后分配到不同的并行子任务上
watermark的作用watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。 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产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或者说late
面试题如何保证消息的顺序性？面试官心理分析其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。面试题剖析我举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，日同步数据要达到上亿，就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去（mysql ->
物理分区 随机分区（shuffle） 轮询分区（Round-Robin） 重缩放分区（rescale）&n
