仔细检查序列和确认号码。它们存在的目的直接关系到互联网，通常大多数网络都是分组交换（我们将在短时间内解释），因为我们几乎总是发送和接收大于最大传输单元（也称为MTU）的数据 ，大多数网络是1500。我们来看看我们要分析的领域：您可以看到，序列号继续确认号码。我们将要解释这些数字如何增加，它们的意思是什么，各种操作系统如何以不同的方式处理它们，最后是什么方式，这些数字可能成为那些需要牢固的安全
TaskManager执行任务当一个任务被JobManager部署到TaskManager之后，它将会被执行。本篇我们将分析任务的执行细节。submitTask方法分析一个任务实例被部署所产生的实际影响就是JobManager会将一个TaskDeploymentDescriptor对象封装在SubmitTask消息中发送给TaskManager。而处理该消息的入口方法是submitTask方法，它
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2024-05-05 18:26:05
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1、自定义Flink数据源，按照如下要求造数据
数据格式{
"adsId": 1,
"userId": 1,
"provinceName":"山西"
"timestamp": 1636690000
}
adsId是广告id，取值范围为1-10
userId是用id，取值1-50000
provinceName为省份，取值范围为 北京，山西，山东，河南，河北，上海，福
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2024-04-16 11:06:24
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窗口窗口是处理无限流的核心。窗口将流分割成有限大小的“桶”，我们可以在桶上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口操作，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大的好处。一个有窗口的Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是键控流，而第二个片段指的是非键控流。可以看到，唯一的区别是keyBy(…)调用键流，而window(…)调用非键流的windowwall(…)。这也将作为页面其余
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2023-12-08 14:25:01
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在flink中，state是其重要的特性之一。有了state使得在数据流上进行状态的计算成为了可能，为flink的发展做出了重要贡献。没有state时需要在flink上进行状态的计算将会非常复杂且在复杂场景下无法实现，如集群宕机时状态快照的保存。无论是使用flink和MySQL还是flink和其他的存储
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2023-12-02 22:45:01
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JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF 。 用户在standalone或
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2024-05-21 18:44:04
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目录核心依赖和应用程序依赖项目配置基础Maven依赖添加Connector和库 依赖Scala版本Hadoop依赖附录：用于构建具有依赖项的Jar的模板使用Flink所需要的基础maven依赖包，还有一些数据来源的驱动，如Kafka Connector，还有保证Flink应用程序运行的Flink运行库。核心依赖和应用程序依赖Flink Core DependenciesFlink本身包含一组运行系
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2023-09-27 13:45:02
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TaskManager启动后，JobManager会与它建立连接，并将作业图（JobGraph）转换成可执行的执行图（ExecutionGraph）分发给可用的TaskManager，然后由TaskManager具体执行任务。作业管理器（JobManager）对于一个提交执行的作业，Jobmanager是管理者（Master），负责管理调度，在不考虑高可用的情况下只能有一个。JobManager是
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2024-02-20 21:15:16
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Flink事件时间处理和水印1、Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。Processing Time：是每一个
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2024-04-28 10:36:11
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# Flink 指定 Java 实现教程
## 概述
在本教程中，我将指导你如何在 Flink 中使用 Java 实现指定操作。这对于初学者来说可能有些困难，但只要按照以下步骤逐步进行，你将能够顺利完成。
### 流程步骤
以下是实现“flink 指定 java”的步骤表格:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Flink 环境 |
| 2 | 加载数据源
原创
2024-06-11 03:36:26
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# Flink 指定 JAVA_HOME 的方法和重要性
Apache Flink 是一个开源的大数据处理框架，广泛用于快速、可靠和高效的流处理和批处理。在使用 Flink 进行开发时，Java 环境的设置尤为重要，其中 `JAVA_HOME` 环境变量指向正确的 Java 安装路径，以确保 Flink 正常工作。本文将探讨如何在不同操作系统中指定 `JAVA_HOME`，并提供示例代码。
#
原创
2024-10-21 03:57:21
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Flink 处理函数在本部分中，针对自定义处理逻辑，通过“处理函数”接口，实现对转换算子的概括性表达。处理函数的使用基于DataStream调用process方法，方法中传入ProcessFunction参数。stream.process(new MyProcessFunction())所有的处理函数都是RichFunction，富函数可以调用的处理函数都可以调用。ProcessFunction解
文章目录1 两阶段提交核心设计2 大数据去重普适架构3 Flink 整合 Redis HBase exactly once4 Kafka exactly once5 SQL on Stream 平台架构通过幂等性实现仅一次语义两阶段提交 预提交 提交 精选面试题 Flink 相比 SparkStreaming 有什么区别？ 多角度问答架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括
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2024-03-21 09:46:38
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1. Working with State本部分将介绍Flink提供的写状态程序的API。1.1 Keyed DataStream如果想使用键控状态（keyed state）,首先需要指定一个DataStream的key，以key将状态分区。通常使用keyBy(KeySelector/键选择器)指定DataStream的key，形成一个键控流（KeyedStream），允许在其上运用键控状态。 键
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2023-11-09 05:58:25
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1. 项目背景1.1. 介绍从4个分区的kafka特定主题中接受设备数据，然后根据主题的key进行轮询分区。第一次按顺序分配，已分配完的之后直接获取之前的分配结果即可，以保证key相同的数据可以进入下个算子的同一个分区。1.2. 代码1.2.1. 自定义分区/**
* 自定义轮询分区器<br>
* 对于一个未被分区的key，对其分配下一个分区索引；对于一个已经被分区过的k
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2024-04-06 12:49:12
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1.概述1.1定义Rescale算子是一种轻量级的平衡分区算子，它将数据均匀分配到一部分分区中。Rescale算子适用于数据倾斜的情况下，但是相对于Rebalance算子，Rescale算子更加轻量级，对性能的影响更小。1.2Rescale算子的实现流程Rescale算子的实现流程如下：获取输入数据流：首先获取输入的数据流。计算分区数量：根据配置或默认值计算分区数量。计算元素数量：遍历输入数据流，
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2023-11-23 13:25:57
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目录1 需求2 数据3 编码步骤4 代码实现5 效果1 需求 在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。2 数据自定义source模拟生成一些订单数据. 在这里，我们生了一个最简单的二元组Tuple3,包含用户id,订单id和订单完成时间三个字段./**
* 自定义sourc
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2024-04-17 17:12:18
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作者简介：马阳阳 达达集团数据平台高级开发工程师，负责达达集团计算引擎相关的维护和开发工作本文主要介绍了达达集团使用基于开源的Flink Stream SQL开发的Dada Flink SQL进行实时计算任务SQL化过程中的实践经验01背景时间回到2018年，在数据平台和数据团队的共同努力下，我们已经有了完整的离线计算流程，完善的离线数仓模型，也上线了很多的数据产品和大量的数据报表。随着业务的发展
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2024-08-04 11:40:01
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本课时主要讲解 Flink 中的 TopN 功能的设计和实现。TopN 在我们的业务场景中是十分常见的需求，比如电商场景中求热门商品的销售额、微博每天的热门话题 TopN、贴吧中每天发帖最多的贴吧排名等。TopN 可以进行分组排序，也可以按照需要全局排序，比如若要计算用户下单总金额的 Top 10 时，就需要进行全局排序，然而当我们计算每个城市的 Top10 时就需要将订单按照城市进行分组然后再进
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2024-05-06 11:02:09
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CheckPoint
1. checkpoint 保留策略默认情况下，checkpoint 不会被保留，取消程序时即会删除他们，但是可以通过配置保留定期检查点，根据配置 当作业失败或者取消的时候 ，不会自动清除这些保留的检查点 。 java :CheckpointConfig config = env.getCheckpointConfig();
config.enableExt
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2024-04-28 12:47:47
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