Flink-3Watermark指定和选择Watermarkwatermark处理机制Idle SourceState WatermarkWatermark，水位线机制，用于保证数据安全不丢失，是Flink认定完整数据的边界，即Flink认为水位线以前的数据都已经接收到了。例如：当接收数据中最大时间戳为8S时，在默认情况下（水位线为0，允许延迟时间为0）Flink就认为8S以前的数据全部接收到了
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2024-04-06 23:41:20
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本文说明如何在已有的cdh集群上添加flink服务。分为如下几步进行说明：1.环境说明2.flink-parcel的制作3.cm添加flink-parcel4.cm上添加flink服务5.验证环境说明 flink-parcel制作前提：在制作flink-parcel的时候保证git、maven已安装并可以访问外网。
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2024-05-07 16:05:54
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Flink的Fault Tolerance，是在在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制，这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述。1、State所谓的Distributed Snapshot，就是为了保存分布式系统
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2024-09-06 22:09:14
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Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是由阿里巴巴开源的一个分布式事务解决方案，旨在解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一致性和可靠性。以下是对 Seata 技术的详细总结。概述 Seata：是一个简单、易用、高性能的分布式事务解决方案，由阿里巴巴开源。 主要用于解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一
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2024-06-09 10:56:16
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Flink 中的 API Flink 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。Flink API 最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是 Process Function，并且 Process Function 被 Flink 框架集成到了 DataStream API 中来为我们使用。它允许用户在应用程序中自由地处理来
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2024-03-26 11:32:55
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介绍首先简单过一下Performance的使用，打开网页点击控制台Performance,录制5s的数据其中 Main 这部分就是网页的主线程，也就是执行 Event Loop 的部分：灰色就代表宏任务 task（这里带了红色是因为在 Performance 中宽度代表时间，超过 50ms 就被认为是 Long Task，会被标红。）
橙色：浏览器内部的 JS
蓝色：html parse
紫色：r
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2024-04-22 19:12:29
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flink DataStreamAPI流程概述一个完整的flink程序，其执行流程主要包括：数据流输入 -> 转换（transformation） -> 数据流输出 三部分。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的，然后 DataStream 程序对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换，最后通过 sink 返回，例如可以将数据写入文件或标准输出（例如
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2024-03-19 15:51:42
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# 如何在 ClickHouse 中设置 MySQL 引擎
ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，支持多种引擎，MySQL 引擎则用于从 MySQL 数据库中读取数据。对于刚入行的小白来说，可能会对如何实现 ClickHouse 设置 MySQL 引擎感到困惑。本文将会一步一步地引导你实现这一过程，并确保你理解每一步所需的代码。
## 流程概述
在实现 ClickHouse
摘要kv存储引擎近些年越来越受欢迎，因为它可以弹性地扩缩容，对于get/put可以维持高吞吐量，有更低的延迟。这些得益于它的简单，然而简单也带来一定的代价：目前的kv存储系统不能很好的支持scan性能， 所以它不适用于处理复杂、分析型的query。分析型的query要求更好的数据局部性，然而get/put的高吞吐要求离散的索引。这篇paper展示了一种折中的方式可以兼具两者。讲述了分布式kv存储系
1. IntroduceApache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。容错机制通过持续创建分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流应用，这些快照非常轻量，可以高频率创建而对性能影响很小。流计算应用的状态保存在一个可配置的环境，如：
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2024-08-19 13:32:16
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开启隐私模式, ck 无法成功设置 window["document"]["cookie"] = "dd_testcookie=1; path=/; SameSite=None; Secure"
目录Flink 的容错机制1 一致性检查点(Checkpoints) 2 检查点的实现算法3 保存点(Savepoints)4 选择一个状态后端(state backend)Flink 的容错机制Flink 具体如何保证 exactly-once 呢? 它使用一种被称为"检查点"(checkpoint) 的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态。下面通过简单
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2024-04-26 11:05:49
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1.CheckPoint原理Flink 中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了 Checkpoints 容错机制，分布式快照 可以将同一时间点 Task/Operator 的状态数据全局统一快照处理，包括前面提到的 Keyed State 和 Operator State。Flink 会在输入的数据集上间隔性地生成 checkpoint barrier， 通过栅栏（barrier）将间隔时间段内的
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2024-02-08 07:01:38
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ck
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2018-01-19 16:58:00
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1.Flink中Time概念我们知道在分布式环境中 Time 是一个很重要的概念，在 Flink 中 Time 可以分为三种Event-Time，Processing-Time 以及 Ingestion-Time，三者的关系我们可以从下图中得知：Event-Time 表示事件发生的时间Processing-Time 则表示处理消息的时间Ingestion-Time 表示进入到系统的时间在 Flin
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2024-08-28 22:36:47
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Flink 为什么使用的slot数量比task少？ task subtask slot 是什么样的关系呢？ 前言TaskManager 和 JobManagerTask SlotsTask 和 subtask如何计算有task和subtask数量FIink 算子连接模式Operator ChainsSlotSharingGroup 前言最近在部署flink集群，遇到了一些问题，觉得是蛮有意思的事
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2024-04-30 20:57:03
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Flink 在进行 slot sharing 的时候，不会考虑当前 slot 的任务数、磁盘 IO 这些，而是会遵循“相同 task 的多个subtask 不能分配到同一个 slot 中”这样的一个规则。举个例子： 如果作业中有 A, B 两个 vertex，并发为 2，那就有 A1, A2, B1, B2 这 4 个 subtask。 那么 A1 和 A2 不能放到一个 slot 中，B1 和
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2024-02-21 22:38:44
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CK Java 是一种基于 Java 开发的代码生成器工具，它能够帮助开发者快速生成 Java 代码，提高开发效率。本文将介绍 CK Java 的基本使用方法，并通过代码示例详细展示其功能。
首先，我们需要下载并安装 CK Java。在安装完成后，我们可以通过以下命令来检查 CK Java 是否安装成功：
```shell
ckjava --version
```
### CK Java 的
原创
2023-11-16 06:48:54
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CKA1.19真题备注：题目全部真实可靠，有考试截图验证。题目顺序非考试顺序，在我考完后同事去参加考试遇到的题目和我的完全一直，但是顺序会有颠倒，祝各位都能顺利通过考试第三题：升级kubernetes节点现有的Kubernetes集权正在运行的版本是1.18.8，仅将主节点上的所有kubernetes控制面板和组件升级到版本1.19.0 另外，在主节点上升级kubelet和kubectl#将节点标
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2023-07-18 01:20:12
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问题： 提交spark任务，hive写ck，部分executor报错 java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.http.impl.conn.PoolingHttpClientConnectionManager.setValidateAfterInactivity 其他不报错的executor均能写入ck 判断为httpclient包冲突，但maven tre
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2024-08-14 19:38:47
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