Flink处理类型的方式比较特殊，包括它自己的类型描述，一般类型抽取和类型序列化框架。该文档描述这些概念并解释其机理。 Java API和Scala API处理类型信息的方式有根本性的区别，所以本文描述的问题仅与其中一种API相关一、Flink中对类型的处理一般处理类型时，我们并不干涉，而是让编程语言和序列化框架来自动处理类型。与之相反的，Flink想要尽可能掌握进出用户函数的数据类型的
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2023-07-11 17:44:57
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## Java读取Prometheus Metric
Prometheus是一种开源的监控系统和时间序列数据库，用于记录应用程序中的指标数据。在Java应用程序中，我们可以通过Prometheus Client Library来将应用程序的指标数据暴露给Prometheus。本文将介绍如何使用Java代码读取Prometheus Metric。
### 使用Prometheus Client
原创
2024-04-24 03:17:20
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本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享，对什么是 Metrics、如何使用 Metrics 两大问题进行了详细的介绍，并对 Metrics 监控实战进行解释说明。什么是 Metrics？Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是
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2024-05-10 22:39:34
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Flink -- StateFlink 中的状态有状态算子状态的分类按键分区状态 Keyed State支持的结构类型值状态 ValueState列表状态 ListState映射状态 MapState规约状态 ReducingState聚合状态 AggregatingState状态的生存时间算子状态 Operator State算子状态类型列表状态 ListState联合列表状态 UnionLi
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2024-09-11 13:04:42
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概述之前所介绍的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。 在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“
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2024-07-24 20:40:25
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Flink Metrics 简介Flink Metrics 是 Flink 集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC 以及任务运行组件（JM、TM、Slot、作业、算子）等相关指标。 Flink 一共提供了四种监控指标：分别为 Counter、Gauge、Histogram、Meter。 Flink 主动方式共提供了 8 种 Report。 使用
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2023-10-19 11:17:10
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前言今天本应放一首适合高考气氛的歌的，但是既然受疫情影响推迟了，还是老老实实写点技术相关的吧。对于实时的流式处理系统来说，我们需要关注数据输入、计算和输出的及时性，所以处理延迟是一个比较重要的监控指标，特别是在数据量大或者软硬件条件不佳的环境下。Flink早在FLINK-3660就为用户提供了开箱即用的链路延迟监控功能，只需要配置好metrics.latency.interval参数，再观察Tas
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2024-02-23 12:40:27
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Flink 接入最近更新时间：2022-08-22 14:02:28 我的收藏本页目录：操作场景前提条件操作步骤产品接入查看监控告警接入 在使用 Flink 过程中需要对 Flink 任务运行状态进行监控，以便了解 Flink 任务是否正常运行，排查 Flink 故障等。 Prometheus 监控服务对 push gateway 做了集成，支持 Fli
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2024-05-20 22:15:54
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Apache Kylin 是一个开源的分布式数据分析引擎，专为实现超大规模数据集的实时在线分析处理（OLAP）而设计。它能够在 Hadoop 上构建多维数据集（Cubes）并提供超快的查询响应时间。以下是对 Apache Kylin 技术的详细总结。概述 Apache Kylin：一个开源的分布式数据分析引擎，专为实现超大规模数据集的实时在线分析处理（OLAP）而设计。 由 eBay Inc. 开
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2024-06-12 22:36:38
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Flink是一个针对流数据和批处理的分布式处理引擎，近两年才真正的频繁出现在数据处理领域 。其实Flink在2014年就已经成为ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一，也许之前是被spark掩盖了光芒，spark在数据处理上的优势不可否认，但是个人经过对spark和flink的源码研读和项目实战后，更偏爱flink一些。在实时计算方面
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2024-05-29 18:36:42
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Flink Metrics简介Flink Metrics是Flink集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC以及任务运行组件（JM、TM、slot、作业、算子）等相关指标。Flink Metrics包含两大作用： （1）实时采集监控数据。在Flink的UI界面上，用户可以看到自己提交的任务状态、时延、监控信息等等 （2）对外提供数据手机接口。用户可
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2023-11-01 20:07:38
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一. 启动kafka生产者造数据二. 使用Flink connector kafka 映射kafka topic三. 使用 hudi connector 创建hudi表四. 将kafka表的数据写入到hudi表中五. 查询hudi表数据六. 在kafka的producer的发送数据,然后在客户端进行hudi表数据查询,发现数据都过来了.七. 在FlinkSQL客户端直接进行表关联7.1 启动kaf
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2023-09-25 03:12:40
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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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2023-07-18 13:10:21
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Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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2024-01-31 00:57:56
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flink1.12.0学习笔记第 7 篇-监控与优化 flink1.12.0学习笔记第1篇-部署与入门flink1.12.0学习笔记第2篇-流批一体APIflink1.12.0学习笔记第3篇-高级APIflink1.12.0学习笔记第4篇-Table与SQLflink1.12.0学习笔记第5篇-业务案例实践flink1.12.0学习笔记第6篇-高级特性与新特性flink1.12.0学习笔记第7篇-
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2023-12-04 12:19:04
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</dependency>使用的是 0.3 这个版本，该版本就包含上述3方CH jdbc包<!-- CH JDBC版本推荐使用 0.3, 0.4的版本是要 JDK 17 -->
<clickhouse-jdbc.version>0.3.2-patch11</clickhouse-jdbc.version>## 自定义Source
测试表映射实体
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2024-07-22 16:28:13
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# 如何使用 Java Flink 读取 MySQL Binlog
在现代数据处理中，实时数据流的处理变得愈发重要。Apache Flink 是一个强大且开源的流处理框架，可以用来处理实时数据流。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Java Flink 从 MySQL 二进制日志（binlog）中读取数据。
## 整体流程概述
为了从 MySQL 中读取 binlog，我们可以按照以下步骤进行
Flink + ClickHouse，实现海量数据查询处理就是这么快！
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Ocea
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2023-09-15 14:21:03
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Influxdb Java客户端Influxdb 的Docker版本目前最高是1.8.3. 官方最高版本是2.0.Note: We recommend using the new client libraries on this page to leverage the new read (via Flux) and write APIs and prepare for conversion to
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2023-05-25 15:05:18
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## Flink 读取文件Java实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Flink来读取文件。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 引入必要的依赖 |
| 第二步 | 创建执行环境 |
| 第三步 | 读取文件 |
| 第四步 | 处理数据 |
| 第五步 | 输出结果 |
| 第六步 | 执行任务 |
下面我将详细介绍每个
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2023-10-14 10:37:23
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