罗列Flink基础相关的题。1：请介绍一下 Flink。考察我们队 Flink 整体的掌握情况，我们应该从以下几个基本的概念入手。Flink 是大数据领域的分布式实时和离线计算引擎，其程序的基础构建模块是流（Streams）和转换（Transformations），每一个数据流起始于一个或多个 Source，并终止于一个或多个 Sink。数据流类似于有向无环图（DAG）。Fli
我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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flink学习总结1.Flink是什么？ Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于处理无界和有界数据流的状态计算。 2.为什么选择Flink？ 1.流数据更加真实的反映了我们的生活方式。 2.传统的数据架构是基于有限的数据集 3.Flink 可以做到 低延迟，高吞吐，结果的准确性和良好的容错性 3.Flink的主要特点： 1.事件驱动 2.基于流的
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2024-03-25 22:19:59
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背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3Flink 1
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2024-01-27 19:58:58
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Flink Streaming ConnectorFlink是新一代流批统一的计算引擎，它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来，进行处理，然后再写出到另外的存储引擎中。Connector的作用就相当于一个连接器，连接Flink计算引擎跟外界存储系统。Flink里有以下几种方式，当然也不限于这几种方式可以跟外界进行数据交换： 【1】Flink里面预定义了一些source和sink； 【2】Fli
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2024-08-07 08:42:48
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。1、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 E
在应用、运维flink集群/作业时，我们需要通过各种flink的运行指标来了解集群/作业的运行状态，必要的时候还会针对关键指标设置监控告警。Flink Web Ui虽然在界面上提供了运行指标入口，但在应用上还是有不少不便之处： 1、每次查看指标时都要重新筛选关注的指标，不能模板化保存。 2、可以查看的数据周期有限，无法进行指标回溯或跟踪。 3、未与监控工具集成，不能告警。 在生产应用时，我们一般把
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2024-04-22 10:48:36
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Flink数据下沉到Elasticsearch示例简介 当初做课程设计的时候，找到的flink接入elasticsearch的文章除了flink的文档示例之外版本都挺老的，所以自己按照flink的文档把原来的改造了一下。现在再更新最新版本，然后做一下整理。 最新版本flink1.12，scala2.12.7，elasticsearch7.10.1，kibana7.10.1。flink1.10更
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2024-03-07 13:06:48
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1、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍2、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector，我们今天就用他来做 Sink，将 Kafka 中的数据经过 Fl
经过上几篇的教程我相信你对Flink的认识已经很不错了，我们是时候去开始我们最喜欢的编程环节了！！那么我们在写一个Flink程序的第一步是干什么呢？什么？定义source。很正确，但是少了一点，在定义source前我们需要先获取Flink的执行环境，究竟是本地执行还是集群执行，然后再去定义source再去Transform与sink！！所以我们先开始我们的第一步。一、流处理环境获取1.1 getE
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2024-03-21 13:15:12
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调优好多次，次次都达不到理想状态，这次有不一样的收获，记录一下，以示庆祝！调优分两个大致的方向吧，一个是对 ELK 集群进行调优，其中包括 ES 的性能调优，Logstash 数据读入时调用 bulk API 时的一些参数调优。另一方面，对数据本身的 mappings，field 做调优，远比想象中效率要提高很多。应用场景KFK -> Logstash -> ES官方建议本文主要参考官
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2023-12-03 07:24:11
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector，我们今天就用他来做 Sink，将 Kafka 中的数据经过 Flink 处理后然后存
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2024-01-17 11:36:56
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文章目录Kafka的Exactly Once1.Kafka Producer1） 副本数据同步策略:2） ISR3） ack 应答机制4） 故障处理细节Exactly Once 语义（精准一次性）Producer 事务2.Kafka Consumer分析2.1消费方式：2.2、分区分配策略2.3、offsetConsumer 事务Flink的Exactly OnceCheckpoint机制che
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2024-02-02 14:11:24
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Flink 使用介绍相关文档目录Flink 使用介绍相关文档目录什么是CEPCEP的全称为Complex Event Processing，中文翻译为复杂事件处理。光看字面意思解释还是很难理解。究竟何为“复杂事件”？通常我们使用Flink处理数据流的时候，只是对每个到来的元素感兴趣，不关注元素之间的关系。即便是有也仅仅是使用有状态算子而已。现在有一种需求，我们需要关注并捕获一系列有特定规律的事件，
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2024-06-01 19:34:44
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## 用Java Flink写入Elasticsearch的完整流程
在大数据环境中，Flink是一个流处理框架，而Elasticsearch则是一个强大的搜索引擎。在这篇文章中，我们将讲解如何使用Java Flink将数据写入Elasticsearch的步骤。下面是我们将要讨论的流程:
| 步骤 | 描述 |
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背景做为阿里云的用户，您可能收到过这样的信息：“您好，我们在运维过程中发现您的云服务器所在的物理机硬件可能存在安全风险，系统会迁移云服务器至安全的物理机运行。。。。。。”。这时，您是否心中一颤，对自己的服务以及数据无比担心？当您提交工单并授权给阿里云为您重启并迁移实例的时候，等待结果的时候是否依然会忐忑不安？您的这种感觉，我们不会无动于衷，主动运维功能应运而生。主动运维这个功能，让您自己去决定解决
Doris版本：0.15.0-rc04 文章目录任务流程异常说明Stream Load介绍简单说明支持数据格式前置条件启动批量删除方式相关代码示例 任务流程异常说明当MySQL端批量进行Delete或Update操作，产生大量Binlog，进入到Flink实时同步任务中，Flink实时同步任务通过拼装INSERT INTO语句，批量执行数据同步，这时，就有可能会导致Doris的数据版本超过了最大的
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2024-03-27 06:56:14
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在处理“flink更新es java”的问题时，我们可以分步骤来逐步解决，确保每一步都清晰明了。这包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和迁移指南。
## 环境预检
首先，我们需要进行环境预检，以确保所有组件的兼容性。这包括软件和硬件的检查。
### 思维导图
这里的思维导图帮助我们梳理出环境预检的要点。
```mermaid
mindmap
root
环境预检
# Flink Sink Elasticsearch
Apache Flink is a stream processing framework that enables real-time data processing and analytics. One of the key features of Flink is the ability to integrate with variou
原创
2023-07-21 06:07:01
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一、风险洞察平台介绍以Clickhouse+Flink实时计算+智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台, 建立了全面的、多层次的、立体的风险业务监控体系，已支撑欺诈风险、信用风险、企业风险、小微风险、洗钱风险、贷后催收等十余个风控核心场景的实时风险监测与风险预警，异常检测算法及时发现指标异常波动，基于根因策略快速做到风险归因分析并生成风险报告，接入MQ主题500+、数据模型6000+、实时预警400
