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

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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

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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。

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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

一、导读与机械硬盘相比，NVMe-ssd在性能、功耗和密度上都有巨大的优势，并且随着固态存储介质的高速发展，其价格也在大幅下降，这些优势使得NVMe-ssd在分布式存储中使用越来越广泛。由于NVMe-ssd的性能比传统磁盘介质高出很多，使得在整个IO处理过程中，软件部分占用的时间比例大大提升，成为制约存储系统性能的主要因素。为了充分发挥后端NVMe-ssd的性能，intel开发出了存储性能开发工具

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

目录1、前言2、什么是SSE2.1、技术原理2.2、SSE和WebSocket2.2.1、SSE(Server-SentEvents)2.2.2、WebSocket2.2.3、选择SSE还是WebSocket

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

目录一、漏洞信息二、环境搭建三、复现过程四、修复建议一、漏洞信息漏洞名称APACHEFLINK文件上传漏洞漏洞编号CVE-2020-17518危害等级高危CVSS评分5.0漏洞厂商Apache受影响版本

0x00简介ApacheFlink是近几年大火的数据处理引擎。受到各大厂商的推崇并且已经应用与实际的业务场景中。很多公司在进行选型的时候都会选择ApacheFlink作为选型的对象。

ApacheFlink上传路径遍历漏洞复现一.漏洞描述ApacheFlink1.5.1引入了一个REST处理程序，允许您通过恶意修改的HTTPHEADER将上传的文件写入本地文件系统上的任意位置。

FlinkCEP即FlinkComplexEventProcessing，是基于DataStream流式数据提供的一套复杂事件处理编程模型。

漏洞复现参考如下文章ApacheFlink文件上传漏洞（CVE-2020-17518）漏洞复现分析_文件上传漏洞复现cve-CSDN博客分析代码的话，首先找到漏洞修复的邮件漏洞详情，可以看到漏洞概要，影响的版本

flink1.12.0学习笔记第6篇-高级特性与新特性flink1.12.0学习笔记第1篇-部署与入门flink1.12.0学习笔记第2篇-流批一体APIflink1.12.0学习笔记第3篇-高级APIflink1.12.0

Flink添加/部署Jar包可根据Jar包的声明周期、作用范围选择不同的附属方式，从实际应用上来看，可以分成以下几种场景：普遍使用的框架或基础设施级别的Jar包，例如Kafka、Hive、Hudi等Connector

说在前面本文《尼恩大数据面试宝典》是《尼恩Java面试宝典》姊妹篇。这里特别说明一下：《尼恩Java面试宝典》41个专题PDF自首次发布以来，已经汇集了好几千题，大量的大厂面试干货、正货，足足4800多页，帮助很多小伙伴进了大厂，拿了高薪。《尼恩Java面试宝典》面试题集合，已经变成Java学习和面试的必读书籍。于是，尼恩架构团队趁热打铁，推出《尼恩大数据面试宝典》，已经发布了几个专题：《尼恩大数

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FlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合1.滚动窗口（TUMBLE）1.1GroupWindowAggregation方案（支持Batch/Streaming任务）1.2WindowingTVF方案（1.13

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