目录背景实现方法一   Virtual Key方法二   算子状态方法三   无状态的snapshot引言Flink可以说是当下最流行的分布式流数据处理引擎。但我最近在尝试基于Flink实现数据的“微批处理”的过程中却屡屡碰壁,结果并不完美,但也对于Flink的keyBy,snapshot等机制有了更进一步的的体会,聊以记录下。背景需要优化的流处理作业(下称作业)中的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据要了解大数据,我们就要先了解什么是数据?数据就是指人们的行为,人们的某个行为都被称为是一项数据,这些数据可以用来对生活中各种各样的事物进行分析,而我们进行分析所需要的技术就是我们所学的大数据的一系列的技术栈所谓大数据,就是指将现在的数据进行处理,并得出一定结果的技术其中,大数据的核心工作就是从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中发掘出高质量的结果由此延伸而出的大数据核心工作就是:数据存储            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、二、常见问题排查1、数据反压 背压(Backpressure)机制排查点击JobName点击某个算子点击Backpressure查看,状态为HIGH时,则存在数据反压问题注:若流程为A->B->C->D->E->F ,BCDEF出现反压(即这里status为high),则表示A处理流程导致 B->C->D->E->F 相继慢查看背压:当DA            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要:MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下,用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。华为云社区《【云小课】EI第47课 MRS离线数据分析-通过Flink作业处理OBS数据》,作者:Hello EI 。MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下,用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。Fl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink对接OBS方案 有两种方案可供选择仿distributehdfs方案:逻辑简单代码量少,约束少,强约束2.Truncate接口有一个强约束:并行文件桶才支持,对象桶不支持(obs方面在大数据场景下主推并行文件桶,不再推对象桶) 仿s3方案:逻辑复杂且可能有约束和场景限制 仿distributehdfs方案 (1)DLI同事要判断一下风险点StreamingFileSink:OBS内部已经            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 练习讲解(此处自己没跑通,以后debug)  题目见flink---实时项目---day02kafka中的数据,见day02的文档GeoUtilspackage cn._51doit.flink.day07;
import ch.hsr.geohash.GeoHash;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink CDC Oracle 完整踩坑指南1. flink-cdc同步oracle表的增量数据试用环境:**Oracle:**11.2.0.4.0(RAC 部署)**Flink:**1.12.0通过 Flink 集群方式部署使用。完整代码实现:package com.nari.cdc.job;
/**
 * 同步oracle指定表 发送到kafka
 *
 * @author gym
 *            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            序言基于最新的v1.14.4 梳理下批流统一的用法cuiyaonan2000@163.com参考资料:概念与通用 API | Apache FlinkCatalog标识符由三个部分组成:catalog 名称、数据库名称以及对象名称。如果 catalog 或者数据库没有指明,就会使用当前默认值Table 可以是虚拟的(视图 VIEWS)也可以是常规的(表 TABLES)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录数仓架构离线数仓实时数仓Hive 实时化Hive streaming sinkHive streaming source实时数据关联 Hive 表Hive 增强Hive Dialect 语法兼容向量化读取简化 Hive 依赖Flink 增强Flink Filesystem connector引入 Max Slot简介: Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓,给离线            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录0. 相关文章链接1. 流读(Streaming Query)2. 增量读取(Incremental Query)3. 限流0. 相关文章链接 Hudi文章汇总 1. 流读(Streaming Query)        当前表默认是快照读取,即读取最新的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink读取csv文件遇到中文乱码今天用了项目的数据集来探索Flink的API,但是发现输出的中文乱码.因为对Flink不太熟,先确定了Flink默认读取文件的编码就是UTF-8,但贼心不死又去确认了一遍System.out.println(env.readCsvFile("E:\\Project\\a09\\data\\station.csv").getCharset());
//UTF-8用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要:基于Flink1.14.4 + Iceberg0.13.2 , 使用FlinkStream API 操作Iceberg,包含使用catalog 类型为hadoop 以及hive的表的创建、批量读取、流式读取、追加、覆盖、修改表结构、小文件合并,分别就DataStream<Row 及DataStream<RowData 两种输入类型进行数据的输入转换。1. 官方文档官方地址:htt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            KafkaConnector使用方法引言Flink通过Kafka Connector提供从Kafka读取数据和向Kafka写入数据的功能,并通过Checkpoint机制实现了Exactly-Once的操作语义,在保证数据读取和写入准确性的同时能够查询对应的offset信息。KafkaConsumner基本使用篇Flink通过KafkaConsumer从Kafka的一个(或多个)Topic中读取数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、前提背景准备Flink在1.11之后就已经支持从MySQL增量读取Binlog日志的方式。pom文件如下:<properties>
    <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
    <scala.version>2.11.12</scala.version>
    &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、任务调度  Flink是通过task slot的来定义执行资源的,为优化资源的利用率,Flink通过slot共享,可以将多个连续的task任务组成的一个pipeline放在一个slot中运行。当任务并行度>1时,并行任务中的每个pipeline就会分配到一个slot去执行,这样就会有一个问题,若是任务的并行度大于集群中slot的个数了,会咋办?首先,毫无疑问的一点是集群中的slot中都会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要:本文由阿里云 Flink 团队郭伟杰老师撰写,旨在向 Flink Batch 社区用户介绍 Flink DataStream API 批处理能力的演进之路。内容主要分为以下三个部分:批处理语义和性能优化Batch API 功能增强总结最近在和一个朋友闲聊时,他问了一个很有意思的问题:Flink 是如何在流处理引擎上支持批处理能力的?鉴于 Flink 已经成为了流处理领域的事实标准,可能很多人            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark是一个强大的分布式计算框架,而Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列系统。在实际开发中,我们经常需要将Kafka中的数据读取到Spark中进行处理。下面我将向你介绍如何使用Spark读取Kafka的数据批。
首先,我们需要明确整个流程的步骤,如下表所示:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二 | 创            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            首先要实现的是实时热门商品统计,我们将会基于 UserBehavior 数据集来进行分析。 项目主体用 Java 编写,采用 IDEA 作为开发环境进行项目编写,采用 maven 作为项目构建和管理工具。首先我们需要搭建项目框架。1、创建 Maven 项目1.1 项目框架搭建打开 IDEA,创建一个 maven 项目,命名为 UserBehaviorAnalysis。由于包含了多个模块,我们可以以            
                
         
            
            
            
            # Flink MySQLSource 批流实现教程
## 1. 整体流程
下面是使用 Flink 实现 MySQLSource 批流的整体流程。你可以按照这个流程一步一步进行操作。
```mermaid
journey
    title Flink MySQLSource 批流实现流程
    section 创建 Flink 项目
    section 添加 Flink SQL 和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-10 11:38:23
                            
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