前段时间看了一下flinkx的运行原理，整理一下容错机制 （本篇都以dm同步到dm为例子）flinkx 支持断点续传的前提条件数据源中必须有一个升序的字段数据源都必须支持数据过滤数据源都必须支持事务配置json文件中需要开启 断点续传 isRestore 设为 true， 设置最多多少行为一个checkpoint在 命令中开启checkpoint"{\"flink.checkpoint.inter
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2024-05-30 17:36:12
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parallelism 是并行的意思，在 Flink 里面代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大提高 job 的执行效率，比如你的 job 消费 kafka 数据过慢，适当调大可能就消费正常了。那么在 Flink 中怎么设置并行度呢？如何设置 parallelism？ 如上图，在 flink 配置文件中可以查看到默认并行度是 1# cat flink-conf.yaml | gr
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2024-04-30 17:22:48
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继承关系在正式编码前，要先弄清楚对sink能力是如何实现的，前面我们实战过的print、kafka、cassandra等sink操作，核心类的继承关系如下图所示：可见实现sink能力的关键，是实现RichFunction和SinkFunction接口，前者用于资源控制（如open、close等操作），后者负责sink的具体操作，来看看最简单的PrintSinkFunction类是如何实现Sink
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2024-03-04 19:56:41
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前言：今天在编译Flink的时候，一直失败，但是看网上的文章好像编译挺简单的，后来发现，其实是公司的网/国内的网不太行再加上我选择的maven远程仓库上缺了一些package。之前我使用的远程仓库是mvnrepository.com，国内访问的速度还行，但是package不全。比较全的应该是中央仓库，它的repository id 是central，这个是maven默认的，我们不必配置。但是国内访
# 如何实现完整的Python程序
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“完整的Python程序”。下面将给出实现的步骤，并且解释每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 实现完整的Python程序的步骤
下面是实现一个完整的Python程序的步骤，可以用表格的形式展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 设计程序的目标
原创
2023-08-10 03:19:22
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概述 这部分主要是通过一些较大型的脚本来结束对python系统接口的学习，可以了解到python面向对象编程和代码复用等开发模式的支持。一、寻找python标准库目录中的最大的库文件 任务实现逻辑： （1）获取输入参数 （2）使用glob模块扫描目录下的文件 （3）获取文件的大小，并放入列表中 （4）大小排序，输出目标值 在指定目录树范围内找到最大的文件 如果目标是多个目录嵌套而成，需要扫描目
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2023-08-15 13:04:12
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我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction 这样的map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一系列的Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function 用
topN功能是一个非常常见的功能，比如查看最近几分钟的阅读最高数，购买最高数。 flink实现topN的功能也非常方便，下面就开始构建一个flink topN的程序。 还是像上篇博客一样，从kafka读取数据，然后进行计算和数据转换，最后sink到mysql中。 假设有个需求，实现一个统计每5分钟最高购买数的商品。 使用maven创建一个工程，具体步骤可以参考上边博文。然后创建一个数据
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2024-03-06 17:09:26
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Python程序基本组成Python和其他高级语言一样，几乎都是首先从某些地方接收一些数据(如键盘或文件或者赋值)，接着对数据进行必要的处理，之后把处理的结果传到某个地方去(输出到文件、数据库或者打印到屏幕上)。Python程序基本架构如下：程序初始化部分程序数据的输入部分程序数据的处理部分程序数据的输出部分程序结束部分数据输出在Python语言里可以通过print函数实现数据的输出操作，prin
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2023-08-29 21:37:35
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简介： Flink入门——DataSet Api编程指南Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。DataSet API首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：Apache Flink: D
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2024-04-22 07:46:55
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我们还是从wordcount程序说起下面是一段使用 Flink 实现的 WordCount 代码import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env =
StreamExecutionEnvironmen
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2024-02-04 20:44:51
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FLink-16-Flink程序分布式部署运行Flink程序分布式部署运行1.Job执行流程2.flink standalone集群Standalone session 集群模式的缺点：通过命令 bin/flink run 提交 job3.flink on yarn1.yarn 模式运行时示意图2.Flink on yarn 的三种模式3.yarn session模式提交任务1.具体操作命令：4
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2024-01-25 20:16:07
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Apache FlinkApache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。DataSet API首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.h
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2024-05-08 12:37:00
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可以把 Watermark 理解为开发者向 Flink 下达的一个推进其内部事件时间时钟的指令。时钟推进的速度和准确性，取决于对自己数据流乱序特性的了解程度。所谓的“保证”，其实是开发者和 Flink 运行时之间基于定义的策略而达成的一种“契约”。Flink Watermark 的工作机制可以分为两个核心部分：Watermark 的时间是如何确定的？它如何能“保证”在这之前的所有事件都已经到达了？
作者伍翀（云邪），Apache Flink Committer，阿里巴巴高级开发工程师。本文将从开发环境准备、创建 Maven 项目，编写 Flink 程序、运行程序等方面讲述如何迅速搭建第一个 Flink 应用。在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个 Flink 应用程序。开发环境准备Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink
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2024-08-16 20:05:57
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作业开发流程 创建输入流
创建输出流
检查输出数据类型是否和结果表一致，如不一致进行格式转换
创建中间流
保存、语法检查
测试发布
生产发布申请FlinkSQL语法参考
创建输入流
语法格式
CREATE TABLE [catalo
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2023-11-20 05:14:04
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一、flink简介flink引入大数据技术框架发展阶段总共有四代，mr-->DAG框架（tez）--->Spark流批处理框架，内存计算（伪实时）-->flink流批处理，内存计算（真正的实时计算）flink vs spark什么是flinkflink是一个分布式，高性能，随时可用的以及准确的流处理计算框架，flink可以对无界数据（流处理）和有界数据（批处理）进行有状态计算（f
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2024-03-03 08:15:40
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Flink-1.13DataSteam编程概述Flink中常规的编程就是DataStream的不同转换(e.g. 过滤，更新状态，定义时间窗口，聚合)。数据流可以从不同的源创建(e.g. 消息队列，websocket,文件等)。结果可以通过多种渠道返回，可以写入文件，可以输出到不同的终端。Flink程序可以在多种上下文中运行，或者嵌入到其他的程序中运行。可以跑在本地的虚拟机上，也可以是在集群中。F
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2024-03-27 17:33:43
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1. 任务提交流程 Flink任务提交后，Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置，之后向Yarn ResourceManager提交任务，ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster，ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境，然后启动JobManager，之后A
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2024-06-21 09:40:34
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文章目录数据流格式可用的格式AvroAzure Table StorageCSV高级配置HadoopUsing Hadoop InputFormatsUsing Hadoop OutputFormatsParquetVectorized readerAvro Parquet readerFlink RowDataAvro RecordsGeneric recordSpecific recordR
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2024-04-24 21:32:16
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