前言概念词就不多说了，我简单地介绍下 ， spring batch 是一个 方便使用的 较健全的 批处理 框架。为什么说是方便使用的，因为这是 基于spring的一个框架，接入简单、易理解、流程分明。为什么说是较健全的， 因为它提供了往常我们在对大批量数据进行处理时需要考虑到的 日志跟踪、事务粒度调配、可控执行、失败机制、重试机制、数据读写等。正文那么回到文章，我们该篇文章将会带来给大家的是什么？
本文源码基于flink1.14平台用户在使用我们的flinkSql时经常会开启minaBatch来优化状态读写所以从源码的角度具体解读一下miniBatch的原理先看一下flinksql是如何触发miniBatch的优化的 主要就是这个Calcite的rule了，来具体看一下在对应的match方法中 会根据miniBatch的类型判断，是否需要添加一个Assigne
1. 背景B站的YARN以社区的2.8.4分支构建，采用CapacityScheduler作为调度器， 期间进行过多次核心功能改造，目前支撑了B站的离线业务、实时业务以及部分AI训练任务。2020年以来，随着B站业务规模的迅速增长，集群总规模达到8k左右，其中单集群规模已经达到4k+ ，日均Application（下文简称App）数量在20w到30w左右。当前最大单集群整体cpu使用率，峰值通常会
阿里云研发工程师刘大龙（ 风离 ）， 在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。
FlinkBatchSQL1.10实践李劲松（之信）Flink中文社区Flink作为流批统一的计算框架，在1.10中完成了大量batch相关的增强与改进。1.10可以说是第一个成熟的生产可用的FlinkBatchSQL版本，它一扫之前Dataset的羸弱，从功能和性能上都有大幅改进，以下我从架构、外部系统集成、实践三个方面进行阐述。架构Stack首先来看下stack，在新的Blinkplanner
原创
2021-02-06 20:08:38
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2023 年 2 月 8 日，我们组织了首场 Flink Batch 社区开发者会议。虽然是第一次举办社区会议，有诸多准备不周的地方，但会议当天仍然非常火热，参与的听众有 100 多人，可以比拟一场 Meetup，让我们感受到了用户对 Flink Batch 的期待和关注。完整的会议视频和会议资料可以点击**「阅读原文」**查看。之后我们也会定期组织社区会议，下一场会议将于 2 月 22 日举办（
原创
2023-05-17 21:54:11
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DataSet and DataStream 这里以WordCount为例，共同的编程套路如下所示：
1.获取执行环境(execution environment)
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
2.加载/创建初始数据集
// 读取输入数
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2020-03-07 23:06:00
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一、SpringBatch概述官网介绍：SpringBatch是一个轻量级、全面的批处理框架，旨在支持开发对企业系统的日常操作至关重要的健壮的批处理应用程序。 Spring Batch 提供了处理大量记录所必需的可重用功能，包括日志记录/跟踪、事务管理、作业处理统计、作业重启、跳过和资源管理。它还提供更高级的技术服务和功能，将通过优化和分区技术实现极高容量和高性能的批处理作业。简单和复杂的大批量批
文章目录前言什么是spring batchSpring 组件使用场景架构 前言dblink（Database Link，数据库的链接像电话线一样是一个通道，要跨本地数据库访问另外一个数据库表中的数据时，本地数据库中就必须要创建远程数据库的dblink,通过dblink本地数据库可以像访问本地数据库一样访问远程数据库表中的数据。）要转换成文件加载方式，所以要改用spring batch。什么是sp
文章目录执行模式（批处理/流处理）什么时候可以/应该使用 BATCH 执行模式？配置BATCH执行模式Execution Behavior（执行行为）任务调度和网络shuffle批执行模式状态后端/状态Order of Processing(处理顺序)Event Time / Watermarks(时间时间 / 水印)Processing Time(处理时间)故障恢复重要注意事项检查点 执行模式
1.概述痛点：假如我们在FLink的WebUI Metrics页面发现有一个SubTask每秒处理的数据明显比其他低，又或者在CheckPoint页面，发现有一个SubTask的CheckPoint时间明显比较长。有时候定位问题需要到TaskManager所在机器找到相应的Java进程使用jmap分析进程的内存使用或者jstack分析线程信息。现在问题来了，如果你知道某个SubTask已经有问题了
执行模式(批处理/流处理)DataStream API 支持不同的运行时执行模式，您可以根据用例的要求和作业的特点从中选择。DataStream API 有一种 "经典 "的执行行为，我们称之为 STREAMING 执行模式。这应该用于需要连续增量处理并预计无限期保持在线的非绑定作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为BATCH执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架，如MapR
在Blink的流式任务中，State相关的操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈。实时计算部-查询和优化团队开发了MiniBatch功能，大幅降低了State操作的开销。假设数据流在短时间内累计有N条数据（分布在M个key上）开启minibatch的前后对比：操作state由2N次转变为2M次MiniBatch的一个典型场景-无限流上的GroupBy在Blink-SQL中，通常会使用无限流的Group
一、SpringBatch概述Spring Batch 是一个轻量级的，完善的批处理框架，旨在帮企业建立健壮，高效的批处理应用。Spring Batch是Spring的子项目，使用java语言并基于Sping框架为基础开发，使得已经使用Spring框架的开发者或者企业更容易访问和利用企业服务.Spring Batch提供了大量可重用的组件，包括了日志，追踪，事物，任务作业统计，任务重启，跳过，重复
一：首先查看seatunnel提交任务到flink集群的时候的shell脚本start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh，查看最后会调用一个类FlinkStarter，如下图所示这个类主要调用SeaTunnelFlink这个类，并且生成相应的shell脚本二：跟着相应的类走，最后会调用FlinkExecution，这个类的execute方法，其中这个方法里面会对
各种大数据框架近几年发展得如火如荼，比如Hadoop, MapReduce,Hive, Hbase, Storm, Spark, Flink, Kylin 等，各个框架的角色是怎么样的？如何配合起来使用？本文将从时间顺序上逐个说明。首先要介绍一下Hadoop，现在Hadoop分为3部分，分别是HDFS，Yarn和Mrv2近几年大数据潮流的推进，是需求和技术相互促进的结果，对大数据需求最强烈公司非G
所有这些框架(Kafka Streams，ksqlDB，Flink，Spark)对于特定的用例和需求都是很棒的。决策选择真的很难，因为涉及许多因素。以下是一些常见问题和准则，可帮助您做出正确的决定：您是否已在另一个项目中使用这些框架之一？已经经历过？然后评估它是否也适用于您的下一个项目。学习曲线要简单得多(但也要了解这些项目的技术折衷)。您是否已经使用Kafka进行消息传递/数据提取(例如，导入H
flink-cdc解析要想深入学习，先去哥的GitHub上去下载源码：https://github.com/BaronND/flink-cdc-connectors起源背景数据库的更改对于客户端来说是没有感知的，你需要开启线程去查询，才知道数据有没有更新，但是就算是查询，如果是直接select * from ....,这样获取的结果还要和上次获取的结果对比，才知道数据有没有发生变化，耗时大。要想实
# Flink Batch SQL 同步 MySQL 数据指南
Apache Flink 是一个流处理框架，但它也可以有效地用于批处理操作。本篇文章将详细介绍如何利用 Flink Batch SQL 同步 MySQL 数据。我们将分步骤进行讲解，并配合示例代码和可视化图示，帮助你更好地理解整个过程。
## 整体流程
为了更好地理解整个同步过程，我们先展示一个简化的步骤表格：
| 步骤 |
1. MyBatis入门1.1 概述 MyBatis是一个优秀的持久层框架，它对jdbc的操作数据库的过程进行封装，使开发者只需要关注 SQL 本身，而不需要花费精力去处理注册驱动、创建Connection、创建Statement、手动设置参数、结果集检索及映射等繁杂的过程代码。历史进程 MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache softwar
