摘要：本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。

问题场景是：使用KafkaConnect的DebeziumMySQLSourceConnector将MySQL的CDC数据（Avro格式）接入到Kafka之后，通过Flink读取并解析这些CDC数据，然后以流式方式写入到

主要引用官方文档https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/queries/match_recognize

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

背景：最近正在使用docker进行一些cve漏洞的复现，有时候就要通过CVE的漏洞编码，找到对应的漏洞详情，以及漏洞的源码修改以我上一篇文章的CVE-2020-17518编码为例ApacheFlink文件上

三代数据分析，用Minimap2分析出结果，生成了gff文件，想继续用为了想用到MatchAnno去，但是MatchAnno需求是gtf文件，所以想找大家都推荐的cufflinks中的脚本gffread

背景说明线上业务反应使用Flink消费上游kafkatopic里的轨迹数据出现backpressure，数据积压严重。单次bulk的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为48。

大家好，今天给大家分享一个软件(cufflinks)中的一个命令gffread，前一段时间需要提取生菜所有基因的CDS序列，本来一开始准备自己写脚本，后来发现gffread就可以实现。

前言在我们日常实际业务中，可能需要根据某人出生日期、身份证号码来实时计算年龄，网上也有多种计算方法，但其实原理或者技巧基本一样。

OfficeAutomation——Task04Python操作PDFlinks：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/blob

通过如下链接：Flink官方文档，我们知道数据保存到Redis的容错机制是atleastonce。所以我们通过幂等操作，使用新数据覆盖旧数据的方式，以此来实现exactly-once。

原文出自flinksql知其所以然（二）|自定义redis数据维表（附源码）（侵权删）我是拿来主义，自己将原来1.13.2版本改为1.14.0,注意事项：RedisRowDataLookupFunction

在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。本篇以实时查询redis为例，要求redis客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入：io.lettucelettuce-core5.0.5.RELEASEio.nettynetty-a

1缘起团队需要使用实时数据（小时级别）给业务系统使用，数据流向是这样：实时数据-》Kafka-》Flink-》Redis（集群和哨兵），可是，Flink原生并不支持Redis连接，于是，有第三方提供连接工具

因此如果只是简单的在代码里用flink自带的redissink，它根本不能用在我们的生产环境。

报错信息Flink消费kafka写入hive，报错GC。Taskmanager内存加到16GB。不起作用。

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》了解图书详情，京东购书链接：https://item.jd.com/12677623.html，扫描左侧二维码进入京东手机购书页面。本问题发生的场景是：使用KafkaConnect的DebeziumMySQLSour

flinkSavepoint和Checkpoint使用checkpoint应用定时触发，用于保存状态，会过期内部应用失败重启的时候使用，特点是作业容错自动恢复，轻量，自动周期管理savepoint用户手动执行

FlinkStreamApiApacheBahir已经实现了redis对应的连接器FlinkstreamingconnectorforRedismaven仓库如下org.apache.bahirflink-connector-redis

FlinkcheckpointCheckpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来

1.概述内部要做FlinkSQL平台，本文以自定义RedisSink为例来说明FlinkSQL如何自定义Sink以及自定义完了之后如何使用基于Flink1.112.步骤implementsDynamicTableSinkFactoryimplementsDynamicTableSink

运行原理开启设置保存多个CheckPoint恢复任务SavePoint运行原理创建SavePoint恢复任务SavePoint和CheckPoint的区别详细区别总结分享大数据博客列表说明本博客周五更新一次Flink

1.序篇-本文结构背景篇-为啥需要redis维表目标篇-做redis维表的预期效果是什么难点剖析篇-此框架建设的难点、目前有哪些实现维表实现篇-维表实现的过程总结与展望篇本文主要介绍了flinksqlredis

streampark+flink一键整库或多表同步mysql到doris实战，此应用一旦推广起来，那么数据实时异构时，不仅可以减少对数据库的查询压力，还可以减少数据同步时的至少50%的成本，还可以减少30%

在使用flink连接tdengine时，第一次连接没有问题，当重启任务时，出现flinkNativeLibrarylibtaos.soalreadyloadedinanotherclassloader异常

一、FlinkcheckpointCheckpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性的基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久存储下来

序本文主要研究一下flink的ScheduledExecutorExecutorjava.base/java/util/concurrent/Executor.javapublicinterfaceExecutor

1、概念在Flink中，水位线是一种衡量EventTime进展的机制，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。

接上文：Flink实战四_TableAPI&SQL在学习Flink的状态机制之前，我们需要理解什么是状态。

目录线段树的结构关系：int作为下标的：longlong作为下标的：类的构造函数写在类最后了，本板子没有将左右下标封装到节点中，而是实时计算的。

1.AWSEMR的Flink使用HiveMetastore想在Flink中使用HiveMetastore其实只需要将FlinkHiveConnector以及HiveMetastore有关的Jar包部署到

Flink源码分析系列文档目录请点击：Flink源码分析系列文档目录源代码分支release-0.9.0Hudi源代码GitHub地址：apache/hudi:Upserts,DeletesAndIncrementalProcessingonBigData

本文摘编于《FlinkSQL与DataStream入门、进阶与实战》（500页、70万字）作者羊艺超，目前就职于快手，国内最早一批FlinkSQL使用者拥有从0到1使用FlinkSQL建设、保障及治理实时数仓的丰富经验京东机械工业出版社旗舰店限时

从FlinkTableStore演进而来Flinktablestore架构如下图：（和今天Paimon的架构相比，LogSystem不再被推荐使用，LakeStore的能力大幅强于LogSystem，除了延时

Iceberg0.12预研本次预研场景主要为kafka=>flinksql=>iceberg=>hive=>hdfs=>trino(presto)本次预研使用组件如下：名称版本描述flink1.12.1

摘要：本文整理自阿里云智能高级开发工程师王日宇，在FlinkForwardAsia2023流式湖仓（二）专场的分享。

目录前言一、flink是什么？

接上文：Flink实战二_DataStreamAPI接下来本文分析Flink的时间语义。时间语义是Flink中非常精妙的一部分设计，也可以说是Flink最为重要的一个设计。

接上文：Flink实战三_时间语义1、TableAPI和SQL是什么？

Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

ApacheFlink文件上传漏洞CVE-2020-17518漏洞复现一、漏洞描述二、漏洞影响三、漏洞复现1、环境搭建2、漏洞复现四、漏洞POC五、参考链接一、漏洞描述ApacheFlink是一个开源的流处理框架

ApacheFlinkjobmanager/logs目录穿越漏洞CVE-2020-17519漏洞复现一、漏洞描述二、漏洞影响三、漏洞复现1、环境搭建2、漏洞复现四、漏洞POC五、参考链接一、漏洞描述ApacheFlink

漏洞描述ApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。

文章目录一、ApacheFlink简介二、漏洞简介三、漏洞复现四、上传jar包getshell一、ApacheFlink简介ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算

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1、产品简介ApacheFlink是高效和分布式的通用数据处理平台，由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎（简单来说，就是跟spark类似）

时间语义事件时间（EventTime）事件时间是数据生成的时间，是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间，在实际项目中作为前端的一个属性嵌入。在理想情况下，数据应当按照事件时间顺序到达集群节点，但是由于从产生一条数据到数据抵达集群有过多的中间步骤，一个较早发生的事件可能较晚到达，使用事件时间意味着会产生数据乱序。处理时间（ProcessingTime）处理时间执行处理操作

前言说明：ApacheFlink是一个开源流处理框架，具有强大的流处理和批处理能力。

在使用flinkcdc，配置任务运行，过了几天后，任务无故取消，超时，导致taskmanager挂掉，相关异常如下：异常1：didnotreacttocancellingsignalinterrupting

漏洞描述2021年01月06日，360CERT监测发现ApacheFlink发布了ApacheFlink目录穿越漏洞的风险通告，漏洞编号为CVE-2020-17518,CVE-2020-17519，漏洞等级