Flink 1.11 Table&Sql预览概述之前就和大家说过要做一期Flink 1.11的超前点映版，加上Flink 1.11 release在即，所以这次的内容就和大家简单分享一些Table&Sql方面的新特性就像标题一样，还是会在Zeppelin中演示，由于两个项目都没release，所以我自己编了下，不过大家用的时候可能有点问题，可以钉钉联系我解决，钉钉号是rnodvmd
flink1.11的blink planner数据流向：csv->mysql->flink流加工->mysql工程目录StreamSql类。单纯用flinkSql做数据处理。package com.test.demo02_table;
import com.test.demo02_table.Sensor;
import org.apache.flink.api.common.
Flink SQL 一般按照窗口统计，统计的指标值用状态存储，窗口关闭之后，数据输出到sink表，就很少会用到这些数据。由于统计的粒度非常的细，Flink SQL 任务中的状态就会非常大，导致 HDFS 上面的存储占用过大。Flink SQL 中支持状态空闲时间的设置，如果某个 Key 的状态在一定 时间没有被更新， Flink 会自动清理该状态。
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Apache Flink 社区很荣幸的宣布 Flink 1.11.0 版本正式发布！超过 200 名贡献者参与了 Flink 1.11.0 的开发，提交了超过 1300 个修复或优化。这些修改极大的提高了 Flink 的可用性，并且增强了各个 API 栈的功能。其中一些比较重要的修改包括：核心引擎部分引入了非对齐的 Checkpoint 机制。这一机制是对 Flink 容错机制的一个重要改进，它可
实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题，实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。虽然关于实时数仓的架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异，但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。本文会分享基于Flink SQL从0到1搭建一个实时数仓的demo，涉及数据采集、存储、计算、可视化整个处理流程。通过本文你可以了解到：实时数仓的基本架构实时数仓的数据处理流
Flink1.11引入了CDC的connector，通过这种方式可以很方便地捕获变化的数据，大大简化了数据处理的流程。Flink1.11的CDC connector主要包括：MySQL CDC和Postgres CDC,同时对Kafka的Connector支持canal-json和debezium-json以及changelog-json的format。本文主要分享以下内容： CDC简介 Flink提供的 table format 使用过程中的注意点 mysql-cdc的
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2021-06-10 19:58:07
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使用flink1.11版本时，报错：No ExecutorFactory found to execute the application 查找maven下载的依赖，发现没有下载flink-clients的依赖，估计是flink-streaming-java中没有该依赖，需要手动在pom文文件中加入
原创
2022-01-10 14:33:57
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Flink TaskManager启动日志INFO [] - Loading configuration property: tas
原创
2022-11-18 15:57:00
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Flink1.11引入了CDC的connector，通过这种方式可以很方便地捕获变化的数据，大大简化了数据处理的流程。Flink1.11的CDC connector主要包括：MySQL CDC和Postgres CDC,同时对Kafka的Connector支持canal-json和debezium-json以及changelog-json的format。本文主要分享以下内容： CDC简介 Flink提供的 table format 使用过程中的注意点 mysql-cdc的
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2021-06-10 19:58:08
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文章目录八、Flink SQL 编程8.1 Table API①创建表的执行环境②将流转成动态表 ——> fromDataStream③使用TableAPI对动态表进行操作，返回一个结果表④ 1 将动态表转换成流，输出 ——> toAppendStream \ toRetractStream④ 2 将动态流写入文件系统 ——> executeInsert1）、把文件系统抽象成T
一. 报错信息 Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: No ExecutorFactory found to execute the application. at org.apache.flink.core.exec ...
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2021-06-26 23:43:00
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2评论
问题：我在Flink1.11版本，使用filesystem connector的时候，读取csv文件并输出到另外一个csv文件遇到了些问题，问题如下：问题1：sink 的path指定具体输出文件名，但是输出的结果是 文件夹形式问题2：在flink1.11的文档中没有找到csv的 ignore-first-line 忽略第一行这个配置测试数据11101322000220200517145507667060666706;911101412000220200515163257249700624970;
原创
2022-01-07 16:45:18
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问题：我在Flink1.11版本，使用filesystem connector的时候，读取csv文件并输出到另外一个csv文件遇到了些问题，问题如下：问题1：sink 的path指定具体输出文件名，但是输出的结果是 文件夹形式问题2：在flink1.11的文档中没有找到csv的 ignore-first-line 忽略第一行这个配置测试数据11101322000220200517145507667060666706;911101412000220200515163257249700624970;
原创
2021-06-21 15:52:37
1089阅读
实时数仓|基于Flink1.11的SQL构建实时数仓探索实践
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2021-06-13 21:29:48
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Flink（七）Flink SQL一.SQL基础1.基础架构2.表环境2.1 表环境的作用2.2 创建表环境3.创建表3.1 表的ID3.2 DDL2.3 流转换成表4.表的查询4.1. 执行 SQL 进行查询4.2 调用 Table API 进行查询5.输出表5.1 executeInsert()5.2 表转换成流5.3 动态表和持续查询二.时间窗口 SQL1.事件时间1.1 DDL中定义1.
作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。同时 Checkpoint 相关的 metrics 也是诊断 Flink 应用健康状态最为重要的指标，成功且耗时较短的 Checkpoint 表明作业运行状况良好，没有异常或反压。然而，由于 Checkpoint 与反压的耦合，反压反过来也会作用于 Checkpo
原创
2021-12-14 11:20:43
248阅读
7 月 6 日，Apache Flink 1.11 正式发布。从 3 月初进行功能规划到 7 月初正式发版，1.11 用将近 4 个月的时间重点优化了 Flink 的易用性问题，提升用户的生产使用体验。 SQL 作为 Flink 中公认的核心模块之一，对推动 Flink 流批一…
原创
2022-09-28 16:09:39
85阅读
简介： SQL 作为 Flink 中公认的核心模块之一，对推动 Flink 流批一体功能的完善至关重要。在 1.11 中，Flink SQL 也进行了大量的增强与完善，开发大功能 10 余项，不仅扩大了应用场景，还简化了流程，上手操作更简单。作者 | 李劲松，Apache Flink Committer，阿里巴巴技术专家7 月 6 日，Apache Flink 1.11 正式发布。从 3 月初进行
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2020-08-14 17:03:16
496阅读
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2021-06-10 20:23:19
159阅读
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2021-06-10 20:24:04
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