1. Flink Barriers Flink分布式快照的核心元素是流barriers。 这些barriers被注入数据流并与记录一起作为数据流的一部分流动。 barriers永远不会超过记录，流量严格符合要求。 barriers将数据流中的记录分为进入当前快照的记录集和进入下一个快照的记录。 每个barriers都携带快照的ID，该快照的
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2024-07-24 12:47:22
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1、创建Flink源（1）安装httpd服务并创建flink目录注意事项：需要安装httpd服务生成 /var/www/html目录，如已存在则不用安装yum -y install httpd
service httpd restart
chkconfig httpd on
mkdir /var/www/html/flink（2）远程下载相关模块wget --no-check-certif
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2024-03-25 09:19:56
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ebackup的备份利用的是差异增量备份（增量备份） ，在备份模型里增量备份由于缺点是镜像恢复太慢，所以CBT就是优化的技术，提高增量备份和增量恢复的时间CBT（changing block tracing）基于快照技术（ROW），将虚拟机快照后变化的块数据进行记录放到CBT中备份：只备份变更的数据块，提高备份时间 恢复：只恢复变更的数据块，提高恢复时间内存位图以1bit大小的0和1记录虚拟机的每
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2023-12-18 19:08:34
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Apache Flink介绍俗话说知子莫若父，要想了解一门技术就要看官方的介绍。Flink官网对Flink的介绍是这样的：Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has
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2024-05-04 18:18:17
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# 教你如何实现springboot整合Flink实时同步MySQL
## 一、整体流程
首先，我们先来看一下整个实时同步MySQL的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ---------- |
| 1 | 通过Flink的SourceFunction读取MySQL中的数据 |
| 2 | 对读取到的数据进行处理 |
| 3 | 将处理后的数据写入到另一个MySQL表中 |
原创
2024-04-28 04:47:00
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摘要：本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享，本次分享核心讲解万亿级传输分发架构的落地，以及 AI 领域如何基于 Flink 打造一套完善的预处理实时 Pipeline。本次分享主要围绕以下四个方面：B 站实时的前世与今生Flink On Yarn 的增量化管道的方案Flink 和 AI 方向的一些工程实践未来的发展与思考一、B 站实时的前世与今生1. 生态场景辐射
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2024-07-24 12:51:34
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前面介绍了读取 state，这篇笔记介绍下 state 是如何触发写入的。1. Why考虑订阅 Kafka 写 HBase 的场景：写入 HBase 时，为了获取最大的写入性能，可能会先缓存到内存然后批量写入消费 Kafka 时，需要记录当前的 offsets，方便重启时继续消费。因此，就需要有数据同步的机制，在上传 kafka 的 offsets 前，确保 hbase 收到了全部数据并且将内存的
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2024-08-07 07:32:20
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提供离线数据与实时数据整合功能，支撑实时数据应用，实现离线数据和实时数据的关联计算。 通过广播变量将离线数据广播，数据存储在内存中，通过connect方法获取广播流数据，实现与实时数据的高效率整合，广播流数据随离线数据进行更新。 KafkaWithBroadcast import bean.Test ...
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2021-10-28 18:18:00
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Flink概述Flink是Apache的一个顶级项目，ApacheFlink是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreem
原创
2018-04-09 20:37:26
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文章目录flink DataStream API编程指南什么是DataStreamFlink程序的分解示例程序数据源Data SinksIterations（迭代器）Execution Parameters (执行参数)Fault Tolerance(容错)Controlling Latency(控制延迟) flink DataStream API编程指南flink中的DataStream程序是
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2024-03-25 20:46:28
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一、介绍Flink是分布式大数据处理框架，那么网络通信就离不开了，从目前来看，几乎所有的开源的大型软件，尤其是Java的，基本已经不再倾向于自己写底层网络通信，毕竟有很多可以使用的Rpc网络通信框架可以来完善使用，Flink也是如此，它是基本Akka Rpc这款Rpc通信框架的。二、分析1、服务端先看一下测试代码的最基础的通信代码（RpcEndPointTest.java）：public inte
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2024-03-19 19:45:11
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主要抽象Flink RPC 框架主要抽象了RpcService,RpcEndpoint,RpcGateway,RpcServer这几个接口，具体实现可以采用多种方式，比如：akka,nettyRpcService我理解为RPC框架的引擎，可以用来启动、停止、连接一个RpcEndpoint，以及执行某些异步任务或者周期性调度任务。主要方法:
connect:连接到一个RpcEndpoint,返回一个
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2023-12-10 10:34:31
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DEMOFlink RPC 众所周知底层是Akka，我先来写一个RPC 的用例RPC Gatewaypublic interface HelloGateway extends RpcGateway {
CompletableFuture<String> hello();
}RPC Endpoint也就是服务端执行的public class HelloRpcEndpoint
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2024-03-08 10:37:10
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Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。目录一、目标二、环境准备三、创建Flink Streaming工程四、增加kafka和kafka-
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2024-07-01 19:51:00
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flink中的rpc框架使用的akka。在本节并不详细讲述akka，而是就flink中rpc来讲述akka的部分内容。本节，我从AkkaRpcActor.handleRpcInvocation方法讲起。 看过hadoop、yarn、hive、hbase、presto的rpc框架，感觉flink的通信框架是最容易让人绕晕的。虽然之前也看过一点spark中akka的通信，但现在早已忘得一干二净。
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2024-02-08 14:51:49
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关系型程序的公共部分下面的代码段展示了Table&SQL API所编写流式程序的程序模式：val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//创建TableEnvironment对象
val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
//注册表
ta
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2024-06-27 06:37:44
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在当今数字化时代，数据以惊人的速度产生，企业需要能够实时处理这些数据，以获取有价值的信息并做出及时的决策。Kafka是一个高性能的分布式消息队列，而Flink是一个强大的实时计算引擎。将Kafka与Flink整合起来构建实时数据管道，可以让数据在产生后迅速得到处理和分析。本文的目的就是详细介绍如何实现这种整合，范围涵盖了从基础概念到实际项目的各个方面。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Kafka和Flink的核心概念以及它们之间的联系；接着阐述整合的核心算法原理和具体操作步骤；
Flink CDC（Flink Change Data Capture）是一种基于数据库日志的CDC技术，它实现了一个全增量一体化的数据集成框架。与Flink计算框架相结
原创
2024-07-30 11:45:19
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前言Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能，尤其是在 SQL 方面，这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能，以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为，读取Kafka的数据，然后去关联 HBase 维表的数据，最后在输出到 Kafka 中，虽然整体流程跑通，但是其中也遇到了很多坑，这里记录一下，和大家一
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2024-02-09 21:22:25
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Apache Beam程序向导4今天在集群上实验Beam On Spark的时候，遇到一个坑爹的问题，这个问题总结起来是一个java.lang.NoClassDefFoundError错误，具体错误如下图1所示图1 错误提示该错误提示SparkStreamingContext没有定义，这说明java虚拟机加载进来了SparkStreamingContext，也就是相应的代码包已经导入进来了，这个阶
原创
2017-02-22 12:53:54
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