目录1、CDC 简介1.1、什么是CDC1.2、CDC的种类1.3、Flink-CDC2、Flink CDC 网址3、运行原理5、简要安装6、开发案例7、扩展 1、CDC 简介1.1、什么是CDCCDC 是 Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间
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2023-09-03 20:45:34
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## Flink MySQL重试机制
在大数据处理中，Apache Flink是一个非常流行的分布式数据流处理框架。它能够快速、可靠地处理大规模的数据集。与此同时，MySQL是一种常用的关系型数据库，用于存储结构化数据。在实际应用中，经常需要将Flink与MySQL进行集成，以实现数据的读取、写入和更新。
然而，由于网络或数据库本身的问题，Flink与MySQL之间的连接可能会出现故障。为了确
原创
2023-12-20 06:42:00
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Flink的RestartStrategy故障恢复原理与配置RestartStrategy 简介RestartStrategy，重启策略，在遇到机器或者代码等不可预知的问题时导致 Job 或者 Task 挂掉的时候，它会根据配置的重启策略将 Job 或者受影响的 Task 拉起来重新执行，以使得作业恢复到之前正常执行状态。Flink 中的重启策略决定了是否要重启 Job 或者 Task，以及重启的
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2024-05-22 18:43:12
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一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确。例如，要对最近一小时登录的用户计数。在系统经理故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？在流处理中，一致性可以分为三个级别：at-most-once(最多一次)： 这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，技术结果可能丢失。at
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2024-04-22 15:02:04
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最少一次：断了之后 重新执行 再去重严格一次：根据检查点，再执行一次-------------------------------------------------------------------------------------------Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对数据进行count,su
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2024-07-14 17:22:49
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背景：前段时间写了个 Flume实时采集日志到 Kafka（极简版），其中我们是使用 exec source执行 tail命令来监控采集日志的，但这样做会存在一些问题：如果agent进程突然挂了，下次重启采集任务，会导致日志文件内容重复采集，虽然进程挂了这种事情不常发生，当我们还是要尽量避免因此带来的负面影响！一、方案选择和一些朋友交流过Flume断点续传问题，他们往往是自己修改source源码，
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2024-05-23 18:42:48
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一：Runtime、Checkpoint1：异步io得重试api机制FLIP-232: Add Retry Support For Async I/O In DataStream API - Apache Flink - Apache Software Foundation重试是针对某一个异步function得重试，重试有两个超时时间。 现在重试暂时没有实现状态管理重试中得retryQu
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2024-05-24 12:27:29
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本文由知识星球小伙伴 范瑞 投稿，原文地址：https://www.jianshu.com/p/8d6569361999本文主要为了让你搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once，如果看完之后，你有什么不懂的，可以留言看完本文，你能 get 到以下知识介绍 CheckPoint 如何保障 Flink 任务的高可用CheckPoint 中的状态简介如何实现全域一致
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2024-05-04 22:53:34
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一、状态编程 Flink 内置的很多算子，数据源 source，数据存储 sink 都是有状态的，流中的数据都是 buffer records，会保存一定的元素或者元数据。例如 : ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据，ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等。1，算子状态(operator state) 算子状态的作用范围限定为算
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2024-07-29 23:13:13
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Flink on YARN是否具有重试机制，已经成为许多开发者在使用Apache Flink时亟待探讨的问题。作为一个分布式流处理框架，Flink在大数据环境中广泛应用，而YARN则用于管理资源。本文将综合分析Flink在YARN上运行时的重试机制，从多个方面进行阐述。接下来，我们将探索相关技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
### 背景描述
在大规模数据处理系统中，任务的可靠
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启 集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。 如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。 常用的重启： 1.策略固定间隔 (
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2023-11-15 16:27:40
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1、Failure Rate Restart Strategy 说明故障率重启策略，flink提供的一种比较"智能"的重启策略；即当任务的失败率上升到一定的程度时，flink认为本次任务最终是失败的；也可以理解为，在该策略中，flink关注的点是任务的失败率，失败率计算公式如下：失败率 = 失败次数/时间区间“失败次数”对restart-strategy.failure-rate.max-fail
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2024-02-15 14:48:36
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1.flink cdc简介Flink 1.11 引入了 CDC. Flink CDC 是一款基于 Flink 打造一系列数据库的连接器。Flink 是流处理的引擎，其主要消费的数据源是类似于一些点击的日志流、曝光流等数据，但在业务场景中，点击流的日志数据只是一部分，具有更大价值的数据隐藏在用户的业务数据库中。Flink CDC 弥补了 Flink 读取这些数据的缺陷，能够通过流式的方式读取数据库中
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2024-08-09 20:38:28
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# MySQL乐观锁重试机制详解
在现代分布式系统中，处理并发数据修改时经常会遇到“脏读”，即多个事务对同一数据的修改。为了解决这个问题，乐观锁是一种有效的策略。本文将为刚入行的小白详细介绍如何在MySQL中实现乐观锁重试机制，并通过代码示例及流程图进行分析。
## 1. 介绍乐观锁
乐观锁是一种通过数据版本控制来实现的同步机制，通常在数据更新之前，它不会对数据加锁。相反，它会假设没有其他事
# MySQL 乐观锁重试
在并发访问数据库时，为了避免出现数据不一致的情况，我们可以使用乐观锁来保证数据的正确性。乐观锁是通过在更新数据时检查数据版本号或时间戳来实现的，如果数据在更新期间被其他事务修改了，就会导致更新失败，此时需要重新尝试。
## 乐观锁的实现
在 MySQL 中，我们可以通过在更新语句的 where 条件中增加版本号或时间戳的判断来实现乐观锁。下面是一个简单的示例：
原创
2024-03-28 05:42:36
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-------------------------------------------------------------------------------------------Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对数据进行count,sum,max等操作,这些中间的结果(即是状态)是需要保存的,因为要不断的更新,这些
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2024-04-19 08:20:43
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Flink提交任务的方式有两种，第一种是自带的UI页面，但是这种提交方式很少有团队正式使用，因为这种方式的资源分配是按照task为单位，设置任务并行度的，而不是可以灵活的根据提交任务时的参数来改变所占资源大小的continer，一个task拥有多少计算资源已经在配置文件中写死了，且使用时一个并行度就代表占用一个task，它的好处就在于你能够明确的把控资源的使用频率，缺点就是不够灵活。自己手搭过原生
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2023-07-18 13:17:37
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什么是保存点?保存点和检查点的区别在哪 保存点是数据流的执行状态（一致的？）,是通过检查点机制创建的。利用保存点可以停止和恢复，fork，或者更新任务。保存点由两部分组成:一个可靠存储上的文件路径（例如 hdfs，s3.。。），里面保存了二进制文件（通常比较大），还有一个元数据文件（相对小一些）。 可靠存储中的文件保存了job运行状态镜像的网络数据。保存点的元数据文件包括了（主要）可靠存储中全部文
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2024-03-15 07:58:06
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目录1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景：1.2 自定义连接器实现1.3 自定义连接器实现注意事项2 SourceFunction和ParallSourceFunction中定义了有两个方法2.1 Run()2.2 Cancel()2.3 代码示例3 自定义函数读取Mysql数据源3.1 代码示例 1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景： 我将读取到的kafka的数据和mysql
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2023-07-14 17:07:51
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前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议，其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937)，但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准，一是传统的流式SourceFunction与批式
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2023-08-18 16:47:18
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