文章目录一. 情况说明二. 日志查看分析1. checkpoint 完成不了2. 组件通讯时心跳超时3. taskManager报内存溢出三、故障与性能调优分析1. checkpoint2. 组件通讯时心跳超时3. 数据倾斜4. 扩大运行内存扩大TaskManager的内存所以基本思路是在调大taskmanager的内存同时，提高Managed Memory的fraction，同时将slot数量
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2024-03-26 14:29:09
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文章目录零 处理函数回顾一 CoProcessFunction的使用1 CoProcessFunction使用2 实时对账（1）使用离线数据源（批处理）（2）使用高自定义数据源（流处理）二 基于时间的双流 Join1 基于间隔的 Join（1）正向join（2）反向join2 基于窗口的 Join 零 处理函数回顾Flink 提供了 8 个 Process Function：ProcessFun
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2024-05-23 12:57:39
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官网持续查询中的join ： https://site.douban.com/108880/widget/notes/4611554/note/249729366/Flink 官网上介绍的双流join，有两种：Regular Joins 和 Time-windowed Joins以下内容翻译自官网：Regular Joins常规 join 是最通用的 join 类型，其中任何新记录或对
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2024-03-05 09:43:35
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目录1. 双流Join介绍2. Window Join2.1. Tumbling Window Join2.2. Sliding Window Join2.3. Session Window Join3. Interval Join4. 案例一5. 案例二1. 双流Join介绍介绍文章网址：Apache Flink 1.12 Documentation: J
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2024-06-13 22:37:06
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基本概念双流Join是Flink面试的高频问题。一般情况下说明以下几点就可以hold了：Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。Window Join又可以根据Window的类型细分出3种： Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Widnow Join。Windows类型的join都是利用window
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2023-08-25 18:20:29
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简介之前文章中提到JoinedStream与CoGroupedStream，例如下列代码：dataStream.join(otherStream)
.where(0).equalTo(1)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))
.apply { ... }由于joinedStream与coGroupedS
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2024-05-04 22:50:36
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1、StateTtlConfig 配置项1）TTL的更新策略（默认是OnCreateAndWrite）StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite-仅在创建和写入时更新StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite-读取时也更新StateTtlConfig.UpdateType.Disabled：状态不过期2）数据在过期但还
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2024-02-08 06:09:02
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之前研究了SparkSQL中Join的原理，这次来研究下Flink中的双流Join的原理。 Flink中的Join分为Window Join 和 Interval join两种。前者是将数据缓存在Window中，然后再进行Join，所以感觉本质上其实和SparkSQL中的Join一样，算
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2023-10-07 16:55:56
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Flink Interval Join，Temporal Join，Lookup Join区别Interval Join 间隔关联Interval Join 多用于事件时间，如双流join中一条流关联另一条流在指定间隔时间内的记录，使用方法如下：SELECT *
FROM Orders o, Shipments s
WHERE o.id = s.order_id
AND o.order_time
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2024-03-15 08:31:23
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目录1 介绍2 Window Join3 Interval Join4 代码演示5 代码演示 1 介绍 双流Join是Flink面试的高频问题。一般情况下说明以下几点就可以hold了： ⚫ Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。 ✓ Window Join又可以根据Window的类型细分出3种：Tumbling Win
原创
2021-09-13 22:42:31
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# Flink双流Join与MySQL存储的实现
Apache Flink 是一个分布式处理引擎，具有强大的数据流处理能力。Flink 提供了多种流处理的强大功能，例如窗口、状态、事件时间处理等。在许多数据处理场景中，我们需要处理多个数据流并进行关联，这就涉及到双流Join操作。而将处理后的结果存储到数据库（如MySQL）中，既支持数据的持久化，也便于后续查询与分析。
## 1. Flink双
官网持续查询中的join：https://site.douban.com/108880/widget/notes/4611554/note/249729366/Flink官网上介绍的双流join，有两种：RegularJoins和Time-windowedJoins以下内容翻译自官网：RegularJoins常规join是最通用的join类型，其中任何新记录或对join输入两侧的任何更改都是可见的
原创
2021-02-08 09:51:59
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最终的合流无法显示，是因为orderWide没有重写方法toString并且此合流后的数据还没有sink，仅仅是消费kafka，因此重写方法后,默认之前的kafka offset已经提交，对于同一消费组不会再重复消费，所以需要修改消费组再重新运行。@Override
public String toString() {
return JSON.toJSONStr
原创
2023-04-26 18:25:57
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大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料117篇原创内容公众号概述在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join，分别是：join()coGroup()i
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2024-05-04 15:23:33
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1 概念（1）定义 复合事件处理（Complex Event Processing，CEP）是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更复杂的复合事件
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2024-02-14 21:57:51
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TimeCharacteristic env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); 此处可以取以下三类值：Event Time事件时间，事件(Event)本身的时间，即数据流中事件实际发生的时间，通常使用事件发生时的时间戳来描述，这些事件的时间戳通常在进入流处理应用之前就已经存在了，事件时间反映了事件真实的发生时间。所
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2024-03-18 10:55:04
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1-Flink中双流Join介绍注意:双流Join是Flink面试的高频问题Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。Window Join又可以根据Window的类型细分出3种： Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Widnow Join。 Windows类型的join都是利用window的机制，先
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2023-11-15 16:56:33
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》简介之前文章中提到JoinedStream与CoGroupedStream，例如下列代码：dataStream.join(otherStream) .where(0).equalTo(1) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))) .apply { ... }由于joinedStream与
原创
2021-06-10 20:21:28
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来源：https://mp.weixin.qq.com/s/mO2h_HNzx2rwFnOXlRDAJQ 简介 之前文章中提到JoinedStream与CoGroupedStream，例如下列代码： dataStream.join(otherStream) .where(0).equalTo(1)
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2020-12-04 17:57:00
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜一、背景事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维...
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2021-11-01 14:29:48
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