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
学习Flink时都会有些疑惑，在双流join场景中Flink对某个流中迟到的数据是如何处理的？万一数据由于网络原因造成数据延迟很久才到达怎么办呢？确实，这个疑问不光在学习中会有，在面试过程中，也是一个高频的问题。一、什么是延迟数据大数据处理过程中 Join 的场景太多太多了，几乎所有公司的 APP 都会涉及到两条流数据之间的维度拼接，将表变宽等场景，避免不了进行多流 Join 操作。同时join场
一.简介Flink提供了抽象，允许程序员分配自己的时间戳并发出自己的水印。更具体地说，根据使用情况，可以通过实现AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks接口之一来实现。简而言之，第一个将定期发出水印，而第二个则根据传入记录的某些属性发出水印，例如，每当流中遇到特殊元素时。为了进一步简化此类任务的编程工作，Flin
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
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
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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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
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
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
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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业务场景我的实时订单流想要关联另一个流的维度数据，我们该如何设计。•A流：订单流，从binlog中获取下单数据，缺点是，表内维度数据缺少经纬度信息（举例）。•B流：用户流量信息，保存用户的经纬度信息（举例）以上场景，是我们在实时数据仓库开发中，会经常遇到实时关联维度数据的情况，我们该如何优雅的开发？通过唯一key做实时流关联，然后通过union把两个流做合并，通过flink的state做维度补全。
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
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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使用Flink实时消费kafka数据时候，涉及到offset的状态维护，为了保证Flink作业重启或者运行时的Operator级别的失败重试，如果要做到“断点续跑”，需要Flink的Checkpoint的支持。问题是，如果简单的开启Flink的Checkpoint机制，而不需要额外的编码工作，是否能达到目的？为回答该问题，本文首先要研究Flink的Checkpoint的处理机制，然后再看Flink
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
两个数据流都源源不断地发生变化，而且数据流之间存在着某种联系，那么就可以用双流join将两个数据流关联起来。这里用异步IO可以吗？异步IO主要针对其中一个流固定不变（如geo字典库），并一个流在变化。用广播状态可以吗？广播状态只适用于数据量少和数据量变化不频繁地情况。要实现两个数据流的关联，就需要创造两个数据流在同一时间能出现在同一个空间(同一subtask)的条件，而不是像两个流星一样转瞬即逝。
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
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
