Flink流处理（开窗、水印、侧输出流） 目录Flink流处理（开窗、水印、侧输出流）一、Flink的window机制1.1 窗口概述1.2 窗口的分类1.2.1 基于时间的窗口1.2.2 基于元素个数的窗口1.3 Window Function二、Keyed vs Non-Keyed Windows三、Flik中的时间语义与WaterMark3.1 Flink中的时间语义3.1.1 处理时间(p
https://shimo.im/docs/kwqGkrTGPCDP8VcR/read https://www.bilibili.com/video/BV124411P7V9?from=search&seid=7160369370774006313 视频和笔记配合食用更佳。 ...
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2021-07-25 11:50:00
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作者：杨克特（鲁尼）导读：8月22日，Apache Flink 1.9.0 正式发布。早在今年1月，阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码。此次版本在结构上有重大变更，修改代码达150万行，接下来，我们一起梳理 Flink 1.9.0 中非常值得关注的重要功能与特性。Flink 1.9.0是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink
目录flink 数据源中的异常数据如何收集？jdbcSink写入clickhouse能保证exactly once吗？如何保证flink不重复消费kafka中的数据？flink根据什么判断是重启还是换了一个新的jar包？flink checkponit文件存在hdfs上，如何自动清理?flink 数据源中的异常数据如何收集？您可以使用Flink的侧输出（side output）机制来收集异常数据。
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2024-05-28 10:55:37
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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0 简介网络流控的概念与背景TCP 的流控机制Flink TCP-based 反压机制（before V1.5）Flink Cre...
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2021-09-06 09:38:16
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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背景适用于配置化操作流，无需终止流式程序实现配置，并且以广播流的形式在流式程序中使用；实现MySQL_Source配置信息动态定时更新；实现MySQL_Source广播流，此处使用最常用的keyby广播流KeyedBroadcastProcessFunction；摘要关键字MySQL_Source、Flink广播流；设计MyJdbcSource日常创建一个继承源富函数的类；初始化单连接；配置更新时
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2023-07-26 10:52:02
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摘要：今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。作者：大数据兵工厂 如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1 引子1.1 数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订
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2024-03-23 17:01:39
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Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
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2024-03-19 10:40:56
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8 多流转换8.1 分流简单实现对流三次filter算子操作实现分流// 筛选 Mary 的浏览行为放入 MaryStream 流中
DataStream<Event> MaryStream = stream.filter(new FilterFunction<Event>()
{
@Override
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2024-03-26 06:10:47
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Apache Flink
概述
Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理理解为是 第三代 大数据分析方案。
第一代 - Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独立计算引擎，使用难度大
第二代 - Spark RDD 静态批处理理(2014.2)、DSt
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2024-04-05 00:04:04
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Window Join窗口join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素连接在一起。可以试用WindowAssigner定义这些窗口，并根据两个流的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足连接条件的结果。代码如下streamA.join(streamB)
.where(<KeySelector
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2023-08-31 06:45:29
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基本知识TableSource提供了从外部系统（消息队列，KV存储，数据库，文件系统等）接入数据，之后注册到TableEnvironment中，然后可以通过Table API或者SQL进行查询。TableSink提供了将flink内部注册的Table中的数据写出到外部系统（Es ,Hbase ,消息队列数据库，文件系统等）。TableFactory用来创建TableSource 、TableSin
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2024-02-27 21:41:39
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状态管理1.状态的备份（checkpoint）1.Checkpoint是什么2.Checkpoint 学习路线3. 图解一致性检查点 （怎么存的）4. 从检查点恢复状态 （怎么恢复的）5. Flink检查点算法（原理）检查点分界线：barrierbarrier对齐 - 精准一次barrier非对齐 - 至少一次6. 全量Checkpoint & 增量Checkpoint7. Checkp
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2024-03-15 19:50:21
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2018-10-31 11:31:00
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2018-10-31 11:31:00
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一致性检查点（Checkpoints） Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前 ...
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2021-09-10 14:19:00
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Apache Flink 可实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序。Flink AP
原创
2021-12-30 10:32:23
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百度在边缘计算领域有了新的突破。11月29日，备受Flink开发者和使用者关注的盛会——Flink Forward Asia 2019火热开幕，展示Flink社区的最新动态和发展计划，以及国内外一线大厂围绕Flink生态的生产实践经验。百度智能云资深研发工程师、IoT 实时计算负责人在大会上发表了“基于Apache Flink的边缘流式计算”的主题演讲，并重点介绍了百度基于Flink自研的边缘流式
状态一致性： at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。 at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。 exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。 端到端（end-to-end）状态一致性： 内部保证：checkpoint source端：外部源重设数据 ...
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2021-09-14 10:58:00
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