1.回撤流定义（RetractStream）Flink 的回撤流是指在 Flink 的流处理算法中，撤回已经发送到下游节点的数据。这是因为在实际应用场景中，有些错误数据可能会发送到下游节点，因此需要回撤流以保证数据的准确性。回撤流可以理解为流式场景下对数据进行更新，这里的更新数据并不是将发往下游的历史数据进行更改，要知道，已经发往下游的消息是追不回来的。更新历史数据的含义是，在得知某个Key（接在
接上篇博客，本篇文章介绍一下tableAPI的基本使用8、table api1、Scan, Projection, and Filter（1）filter，isNotNull()，and，lowerCase()，as，count()，avg()，end，startpackage com.flink.sql.environment.tableAPI;
import org.apache.flink
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2024-05-03 16:36:56
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Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple这是Jay Kreps在三月写的一篇文章，用来介绍Kafka Streams。当时Kafka Streams还没有正式发布，所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别。但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑，还
文章目录迟到数据概述实例 迟到数据概述官网给出的定义：Late elements are elements that arrive after the system’s event time clock (as signaled by the watermarks) has already passed the time of the late element’s timestamp. （迟到数
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2024-09-13 12:58:16
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根据业务逻辑动态生成水印，例如基于某些特殊事件的发生。
【尚硅谷Java版】Flink1.13 转换算子之基本转换算子一、基本转换算子 数据源读入数据以后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。一个Flink程序的核心，其实就是所有二点转换操作，他们决定了处理的业务逻辑。一、基本转换算子1、映射map
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2024-04-16 13:48:20
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1.什么是DataStream？DataStream是Flink中可以在数据流的基础上实现各种transformation操作的程序，（比如filtering,updating state,defining windows，aggregating）。这些数据流最初的来源可以有很多种，比如消息队列，socket流，文件等，计算的结果通过sinks途径返回，你也可以写这些数据到一个文件或者标准的输出系
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2024-04-24 10:02:51
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本章主要针对Flink Time中的Event Time、Ingestion Time、Processing Time以及Watermark进行详细讲解。
1 TimeStream数据中的Time（时间）分为以下3种。Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion Time：事件进入Flink的时间。Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。
原创
2022-03-25 14:48:20
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很多同行最近都在苦思冥想一个问题：RN从A页面传值到B页面简单，但是我怎么从B页面传值到A页面呢，头大了！下面我写了一个简单的示例，请各位同行参考下：首先分三个页面：index.android.js，first.js（简称A页面），next.js（简称B页面）一、我们知道从A页面到B页面，是在navigator里面把值放进去，作为B页面的参数，B页面通过属性值获得这个参数：下面这是index.an
本文记录我在使用flink过程中遇到的部分问题，后续遇到别的问题也在这里更新，文章长期更新。1.内存问题导致被yarn/k8s杀掉这种问题基本都是因为物理内存或者虚拟内存超过被yarn杀掉，可以看到如下日志:虚拟内存超标如果是虚拟内存超过了需要改yarn配置即可，比如设置yarn.nodemanager.vmem-check-enabled为false关闭虚拟内存检测或者增加yarn.nodema
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2024-02-28 11:50:06
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经常有人会问Flink如何处理背压问题。其实，答案很简单：Flink没用使用任何通用方案来解决这个问题，因为那根本不需要那样的方案。它利用自身作为一个纯数据流引擎的优势来优雅地响应背压问题。这篇文章，我们将介绍背压问题，然后我们将深挖Flink的运行时如何在task之间传输数据缓冲区内的数据以及流数据如何自然地两端降速来应对背压，最终将以一个小示例来演示它。什么是背压像Flink这样的流处理系统需
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2024-04-03 09:29:54
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Flink 处理迟到数据（★）处理迟到数据之前首先了解Lambda架构Lambda架构的实现是：一个批处理器、一个流处理器。流处理器首先实时输出近似正确的结果（因为乱序流，可能导致流处理结果不准确，所以是近似正确），然后当批处理器处理处理完后，把最终结果更新为批处理的结果。Flink处理迟到数据的实现，其实是相当于Lambda架构的流程实现。只不过，Flink实现Lambda架构的流程更为简单，只
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2024-03-15 11:18:34
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**Flink对迟到数据的处理**水位线可以用来平衡计算的完整性和延迟两方面。除非我们选择一种非常保守的水位线策略(最大延时设置的非常大，以至于包含了所有的元素，但结果是非常大的延迟)，否则我们总需要处理迟到的元素。迟到的元素是指当这个元素来到时，这个元素所对应的窗口已经计算完毕了(也就是说水位线已经没过窗口结束时间了)。这说明迟到这个特性只针对事件时间。DataStream API提供了三种策略
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2024-04-12 14:45:08
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一、问题分析概览流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。本文会对Flink 常见的问题进行现象展示，从原理上说明成因和解决方案，并给出线上问题排查的工具技巧，帮助大
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2023-12-21 16:19:22
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1、WaterMark机制Watermark机制：由某个算子操作生成，在整个程序中随event数据流转Watermaker = 当前计算窗⼝最⼤的事件时间 - 允许乱序延迟的时间触发计算时机：1、:Watermaker >= Window EndTime窗⼝结束时间
2、:当前计算窗⼝最⼤的事件时间 - 允许乱序延迟的时间 >=Window EndTime窗⼝结束时间（1）需求需求:分
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2024-04-02 10:23:20
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相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型（事件时间、处理时间、摄入时间）和Watermark有些了解，当然不了解可以先看下官网的介绍：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html这里就会有这样一个问题：FLink是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢？在回答这个问题之前，建议
原创
2021-02-08 17:25:08
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目录 检查点：启用和配置检查点：相关的配置选项：选择状态后台：迭代作业中的状态检查点：重启策略：检查点：检查点通过允许恢复状态和相应的流位置使Flink中的状态容错，从而为引用程序提供无故障执行相同的语义。--Flink中每个函数和运算符都是有状态的(有关详细信息，请参阅state)。有状态函数在各个元素/事件处理中存储数据，使状态成为任何类型的复杂操作的关键构件块。为了使状态容错，Fl
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2024-03-28 04:52:42
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流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率
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2019-03-12 08:46:41
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大家在前端开发的过程中，可能会想过这样一个问题：前端开发究竟是在开发什么？在我看来，前端开发的本质是让网页视图能够正确地响应相关事件。在这句话中有三个关键字："网页视图"，"正确地响应"和"相关事件"。 "相关事件"可能包括页面点击，鼠标滑动，定时器，服务端请求等等，"正确地响…
原创
2022-05-23 20:54:28
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本文分享自华为云社区《一个Flink作业反压的问题分析》，原文作者：Yunz Bao 。反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。问题场景客户作业场景如下图所示，从DMS kafka通过DLI Flink将业务数据实时清洗存储到DWS。其中，DMS Kafka
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2021-05-26 11:16:16
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