一个StateBackEnd 包括以下几个部分： 1.CheckPointStreamFactory 构造流用于写出Checkpoint 数据 不同的StateBackEnd会有不同的实现,返回不同的CheckpointStateOutputStream实现，比如 FsStateBackEnd 就会构造文件流, 而MemoryStateBackEnd就会构造ByteArraOutputStream
# Flink Interval Join Redis实现指南
## 简介
本文将向你解释如何使用Flink和Redis实现"flink interval join redis"的功能。我们将通过一系列步骤来实现这个任务，并提供相关的代码和解释。
## 概述
"flink interval join redis"的功能可以帮助我们在Flink中使用Redis作为数据源进行关联查询。具体来说，我
原创
2023-09-28 05:26:58
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大家好，我是小寒~在上一篇文章，我们分享了 FLink 中时间和窗口的相关技术细节，今天我们来分享一下 FLink 中的状态管理相关的内容。状态管理状态在 FLink 中叫作 State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。对于流计算而言，事件待续不断地产生，如果每次计算都是相互独立的，不依赖于上下游的事件，则是无状态计算。
如果计算常要依赖于之前或者后续的事件，则是有状态的计算。 State 是实
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2024-03-22 21:59:34
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Flink Join一、Fink IntervalJoin1、简要说明Flink 中基于 DataStream 的join，只能实现在同一个窗口的两个数据流进行Join。但是实际中会存在数据乱序或者延时情况，导致两个流的数据进度不一致。无法在同一个窗口内Join。Flink 基于 KeyedStream 提供interval join机制 ，intervaljoin 连接两个KeyedStream
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2024-08-12 14:46:26
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序本文主要研究一下flink KeyedStream的intervalJoin操作实例DataStream<Integer> orangeStream = ...
DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream
.keyBy(<KeySelector>)
.intervalJoin(gr
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2024-07-23 14:21:39
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在有些场景下，我们要处理的时间间隔可能并不是固定的。比如，在交易系统中，需要实时地对每一笔交易进行核验，保证两个账户转入转出数额相等，也就是所谓的“实时对账”。两次转账的数据可能写入了不同的日志流，它们的时间戳应该相差不大，所以我们可以考虑只统计一段时间内是否有出账入账的数据匹配。这时显然不应该用滚动窗口或滑动窗口来处理——因为匹配的两个数据有可能刚好“卡在”窗口边缘两侧，于是窗口内就都没有匹配了
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2024-02-27 09:40:25
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依赖在我上几篇文章有// 每 1000ms 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(1000);
// 高级选项：
// 设置模式为精确一次 (这是默认值)
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 确认 checkpoints
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2023-12-09 22:11:00
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说什么
JOIN 算子是数据处理的核心算子，前面我们在《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN，在《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作，在《Apache Flink 漫谈系列 - Temporal Table JOIN》又介绍了单流与版本表的JOIN，本篇将介绍在UnBound
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2021-08-09 18:05:37
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Flink checkPoint容错机制配置flink版本：flink1.13.11. checkpointimport org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.runtim
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2024-08-19 23:43:20
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本篇要解决的问题：Flink是使用Java的序列化方式吗？Java序列化方式有什么问题？Java中是用Class描述类型，Flink也是用Class描述吗？请解释以下Java类型擦除。Flink中为什么使用Lambda表达式实现flatMap需要通过returns指定类型呢？new ArrayList()和new ArrayList(){}的区别是什么？类型和序列化类型和序列化是每一个计算引擎非常
1、检查点（checkpoint）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。下图是一个奇偶求和的例子，sum_even表示偶数求和，sum_odd表示奇数求和，数据源是1-9的数字。从图中可以看出，source偏移量为5，表示已经读
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2023-10-14 14:44:18
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一、介绍一下 Apache Commons Cli，有一个感官的认识我们在使用一些开源项目时，会敲一些命令，有简单的，比如 hadoop version；有复杂的，比如 flink run … ，hdfs dfs -ls ，等等。一般这些命令后面有很多的参数，特别是在往 Yarn 上提交 Flink 任务时，后面要设置很多属性。这些命令实际上最终还是会启动虚拟机来执行的，如果你用 vi 看过这些命
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2024-03-15 11:50:44
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Flink支持Exactly-Once级别的准确行，这是一个很高的要求，一般的高吞吐量系统只支持At-least-Once级别的。Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows 这篇论文是Checkpointing 机制的理论基础，这个机制的思想来源于K.MANI CHANDY和LESLIE LAMPOR
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2024-04-24 11:31:01
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目录前言一、Graph的重要概念二、StreamGraph的构建总结前言 Flink中Graph的构建贯穿了整个作业的生命周期，从最初的解析代码中的算子、计算逻辑，到后期的资源申请、资源分配，都有Graph的身影，在接下来几节分析中，我们来看看Flink中StreamGraph的构建，以及StreamGr
目录 7.1 基本处理函数（ProcessFunction）7.1.1 处理函数的功能和使用7.1.2 ProcessFunction 解析7.1.3 处理函数的分类7.2 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）7.2.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）7.2.2 KeyedProcessFunction 的使用7.3 窗口处理函数7.3
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2024-03-24 12:24:09
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Prefactoring——防患于未然，在项目开始前预先进行思考，三思而后行。
Prefactoring——Introduction Introduction听到有人说《Prefactoring》是一本好书：“能提升数十年的功力”，虽然过于夸张，但也说明这本书还是值得一读的，不然怎么会得了JOLT大奖呢？如作者所言，读本书需要一定的开发经验的积
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2024-08-21 13:43:39
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区间树
可以统计某个区间对应的重复的区间package com.jwetherell.algorithms.data_structures;
import java.security.InvalidParameterException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.Itera
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2023-07-04 11:22:00
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Flink 系列文章
1、Flink 专栏等系列综合文章链接
(文章目录)
本文主要介绍Flink 的常用的operator interval join 及详细示例。
如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。
本文除了maven依赖外，没有其他依赖。本文maven依赖参考【flink番外篇】2、flink的23种算子window join 和interval jo
原创
2023-12-07 10:19:41
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flink 的23种算子，数据倾斜，数据分区，window join， interval join
原创
2023-12-20 10:05:42
139阅读
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$intervalprovides an excellent service for timed operations in your AngularJS apps. It has the advantage over setInterval in "normal" Javascript in th...
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2014-11-22 06:49:00
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