flink 出现反压场景，异常场景造成Exceeded checkpoint tolerable failure threshold.监控反压情况根据算子的InPool, OutPool 的比例， 可以看出是在哪个算子出现了反压反压造成的原因：具体的现象：1：加载配置现象： 有一次 flink KeyedBroadcastProcessFunction 类里的open 方法加载 全量hbase 配
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2024-04-21 20:35:33
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# Flink SQL CDC MySQL 多表 JOIN 操作
## 介绍
Apache Flink 是一个开源的大数据处理框架，适用于流处理和批处理。近年来，随着数据实时处理需求的增多，Flink 的能力得到了广泛关注。Flink SQL 是其连接和操作数据的 SQL 语言扩展。Change Data Capture (CDC) 特性使得它能够实时捕获数据库中的变化。而在实际应用中，多个表
原创
2024-10-25 06:59:54
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并行度的设置有几种，按优先级先后依次是：算子级别执行环境级别命令行级别配置文件级别公司用的flink是基于开源改造的，跟开源还是有些区别，使用过程中也碰到一些问题，这里简单总结下。有两个跟并行度相关的配置taskmanager.numberOfTaskManagers：taskManager数量taskmanager.numberOfTaskSlots：每个taskManager的slot数量任务
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2024-03-07 13:06:00
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批处理经常要解决的问题是将两个数据源做关联Join操作。比如，很多手机APP都有一个用户数据源User，同时APP会记录用户的行为，我们称之为Behavior，两个表按照userId来进行Join。在流处理场景下，Flink也支持了Join，只不过Flink是在一个时间窗口上来进行两个表的Join。 Join示例图 目前，Flink支持了两种Join：Window Join(窗口连接)和
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2023-10-13 09:20:50
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Flink SQL CDC MySQL
# 1. 引言
Flink SQL是Apache Flink项目的一个子模块，提供了基于SQL语法进行流式计算的能力。而CDC(Change Data Capture)是一种用于捕捉和复制数据库中变化的方法。本文将介绍如何使用Flink SQL CDC来实现对MySQL数据库中数据变化的实时监控和处理。
# 2. CDC概述
CDC是一种常用的数据集
原创
2023-10-22 10:21:52
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package com.sm.jobimport com.sm.function.udf.{ParseDeviceCode, ParsePopularize}import com.sm.utils.FlinkUtilsimport org.apache.flink.streaming.api.scala._import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironmentimport org.apache.log4j...
原创
2021-08-31 13:47:54
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实战篇-2：Tabel API & SQL 自定义 Sink函数引子：匪夷所思的Bool数据在上一篇实战博客，我们使用Flink SQL API编写了一个基本的WordWithCount计算任务我截取了一段控制台输出：2> (true,1,Huawei)
5> (false,1,Vivo)
5> (true,2,Vivo)
2> (false,1,Huawei)
2
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2024-01-11 08:41:30
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Flink CEP 文章目录Flink CEP一、概述二、Pattern API1. 个体模式2. 组合模式3. 模式组4. 匹配后跳过策略三、模式的检测处理1. 将模式应用到流上2. 处理匹配事件3. 处理超时事件4. 处理迟到数据5. CEP 的状态机实现 下一章： Flink 1.13 的 Table API 和 SQL 一、概述CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event P
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2023-12-16 18:25:35
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flink cdc 使用目前 cdc 产品 非常多 ，目前我使用canal ，flink cdc （集成 debezium） 二者 对比相对来说 flink cdc 更加强大，功能很多 但是 有很多 坑，迭代速度很快，借助flink 分布式计算框架，分布式处理 数据。1. canal装个服务端，客户端自己写，当然也提供了一些适配器，我之前是定制 客户端写的组件。https://github.com
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2023-09-11 16:23:13
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CDC (Change Data Capture) 是一种用于捕捉数据库变更数据的技术，Flink 从 1.11 版本开始原生支持 CDC 数据（changelog）的处理，目前已经是非常成熟的变更数据处理方案。link CDC Connectors 是 Flink 的一组 Source 连接器，是 Flink CDC 的核心组件，这些连接器负责从 MySQL、PostgreSQL、Oracle、
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2023-08-18 22:24:08
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前言Flink CDC (CDC Connectors for Apache Flink®)[1] 是 Apache Flink® 的一组 Source 连接器，支持从 MySQL，MariaDB, RDS MySQL，Aurora MySQL，PolarDB MySQL，PostgreSQL，Oracle，MongoDB，SqlServer，OceanBase，PolarDB-X，Ti
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2024-03-13 09:02:27
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摘要：7月，Flink 1.11 新版发布，在生态及易用性上有大幅提升，其中 Table & SQL 开始支持 Change Data Capture（CDC）。CDC 被广泛使用在复制数据、更新缓存、微服务间同步数据、审计日志等场景，本文由社区由曾庆东同学分享，主要介绍 Flink SQL CDC 在生产环境的落地实践以及总结的实战经验，文章分为以下几部分：项目背景解决方案项目运行环境与
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2024-03-16 17:02:43
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# FlinkSQL和MySQL的连接实现
## 引言
Flink是一个开源的分布式流和批处理计算框架，通过FlinkSQL可以方便地使用SQL查询语言进行数据分析和处理。而MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统。本文将介绍如何在FlinkSQL中通过MySQL连接实现数据的关联查询。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创
原创
2023-08-19 05:18:38
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Flink CEP SQL中提供了四种匹配策略：
（1）skip to next row
从匹配成功的事件序列中的第一个事件的下一个事件开始进行下一次匹配
（2）skip past last row
从匹配成功的事件序列中的最后一个事件的下一个事件开始进行下一次匹配
（3）skip to first pattern Item
从匹配成功的事件序列中第一个对应于pat
flink-cdc初体验产品介绍flink-cdc是一款专用于数据库增量数据监控的插件。基于flink计算引擎提供的高性能，高可用性，高扩展性的数据监控功能。当前flink-cdc支持读取例如mysql，oracle，mongodb，tidb，postgres等常见的数据库类型，具体支持版本见官方 Support Version。 之前大多数公司会单独部署一些数据同步服务,例如当前flink-cd
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2024-05-07 14:34:39
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1.概述转载：Flink 源码阅读笔记（19）- Flink SQL 中流表 Join 的实现在使用 SQL 进行数据分析的过程中，关联查询是经常要使用到的操作。在传统的 OLTP 和 OLAP 领域中，关联查询的数据集都是有界的，因此可以依赖于缓存有界的数据集进行查询。但是在 Streaming SQL 中，针对 Stream Join Stream 的情况，由于关联查询的两侧都是连续无界的数据
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2023-09-15 21:37:09
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8 Flink CEP 编程8.1 定义FlinkCEP(Complex event processing for Flink)是在Flink实现的复杂事件处理库。它可以让你在无界流中检测出特定的数据，有机会掌握数据中重要的那部分。CEP 是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测
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2024-05-13 19:43:31
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# FlinkSQL Lookup Join MySQL 教程
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用 FlinkSQL 进行 lookup join 操作感到困惑。本文将通过一个简单的示例，教你如何实现 FlinkSQL lookup join MySQL。
## 流程概述
以下是实现 FlinkSQL lookup join MySQL 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-07-24 07:14:28
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# 如何实现flinksql temporal join mysql
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要处理实时数据分析任务。在这篇文章中，我将向你展示如何使用FlinkSQL实现与MySQL的时间关联连接。这对于刚入行的小白来说可能是一个挑战，但是我会详细指导你完成这个任务。
## 流程
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
```mermaid
journey
ti
原创
2024-03-27 07:03:31
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1.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，但是在实际中常常会存在数据乱序或者延时的情况，导致两个流的数据进度不一致，就会出现数据跨窗口的情况，那么数据就无法在同一个窗口内join。 Flink基于KeyedStream提供的interval join机制，intervaljoin 连接两个keyedStream, 按照相同的key在一个相对数
