Checkpoint使用了Chandy-Lamport算法流程1.正常流式处理（尚未Checkpoint）如下图，Topic有两个分区，并行度也为2，根据奇偶数我们假设任务从Kafka的某个Topic中读取数据，该Topic有2个Partition，故任务的并行度为2。根据读取到数据（下面的数据是offset的值，同时我们把它直接当成数据）的奇偶性，将数据分发到两个task进行SumSource1

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本文整理自阿里云智能Flink存储引擎团队兰兆千在FFA2023核心技术（一）中的分享，内容关于Flink2.0状态存算分离改造实践的研究，主要分为以下四部分：Flink大状态管理痛点阿里云自研状态存储后端

1.流式数据倾斜流式处理的数据倾斜和Spark的离线或者微批处理都是某一个SubTask数据过多这种数据不均匀导致的，但是因为流式处理的特性其中又有些许不同2.如何解决2.1窗口有界流倾斜窗口操作类似Spark的微批处理，直接两阶段聚合的方式来解决就可以selectdate,type,sum(pv)aspvfrom(selectdate,type,sum(count)aspvfromtablegr

WindowingTVF以前用的是GroupedWindowFunctions（分组窗口函数），但是分组窗口函数只支持窗口聚合现在FlinkSql统一都是用的是WindowingTVFs（窗口表值函数）

FlinkSql的JoinFlink官网将其分为了Joins和WindowJoins两个大类，其中里面又分了很多Join方式参考文档：Joins|ApacheFlinkWindowJOIN|ApacheFlinkJoins

本篇文章将带大家运行Flink最简单的程序WordCount。先实践后理论，对其基本输入输出、编程代码有初步了解，后续篇章再对Flink的各种概念和架构进行介绍。

使用WaterMark一般有以下几个步骤：定义时间特性（Flink1.12已废弃，默认使用事件时

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产品概述ApacheSeaTunnel是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到Apache基金会的数据集成顶级项目。SeaTunnel主要解决数据集成领域的常见问题：*数据源多样：常用的数据源有数百种，版本不兼容。随着新技术的出现，出现了更多的数据源。用户很难找到能够全面快速支持这些数据

个人大数据技术栈：DataX,Sqoop,Hadoop,Hive,Spark,Flink,Hbase,Kafka,Kettle,Azkaban,Airflow,Tableau…个人在学习领域：Python

本文将对比五种流行的数据处理工具：SeaTunnel、DataX、Sqoop、Flume和FlinkCDC，从它们的设计理念、使用场景、优缺点等方面进行详细介绍。

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环境说明：flink1.15.2mysql版本5.7注意：不需要开启binlog，因为是基于表数据查询获取数据mysql源表和目标表有无主键(ID)、有无(ID)重复的数据的几种实测情况如下：源表没有主键但有重复的数据

ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink的设计目标是在所有常见的集群环境中运行，并以内存执行速度和任意规模来执行计算。

Givenanon-empty,singlylinkedlistwithheadnodehead,returnamiddlenodeoflinkedlist.Iftherearetwomiddlenodes

Iceberg为包括Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive和Impala在内的计算引擎增加了表格功能，使用一种高性能的表格格式，其工作方式就像一个SQL表一样。

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文章目录01引言02连接器依赖2.1kafka连接器依赖2.2base基础依赖03使用方法04序列化器05指标监控06项目源码实战6.1包结构6.2pom.xml依赖6.3配置文件6.4创建sink作业01引言KafkaSink可将数据流写入一个或多个Kafkatopic实战源码地址,一键下载可用：https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git模块：aurora_

Flink主要组件作业管理器（JobManager）(1)控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的Jobmanager所控制执行(2)Jobmanager会先接收到要执行的应用程序

flink也如此。

原标题：Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks导读：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly

在后面学习Flink相关知识时，会深入源码探究其实现机制。因此，需要现在本地配置好源码阅读环境。

前言CDC,ChangeDataCapture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。用户可以在如下的场景使用cdc：实时数据同步：比如将Postgresql库中的数据同步到我们的数仓中。数据库的实时物化视图。Postgresql数据库配置Postgresql参数修改#更改wa

Cannotfindfactorywithidentifier"mysql"intheclasspath.2.JsonFactory异常3.NoSuchMethodError异常其他结尾前言接着上一篇Flinkcdc3.0

在运行Flink的时候出现如下问题Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalStateException:Nooperatorsdefinedinstreamingtopology.Cannotexecute.atorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment.getS

在Flink的sql-client客户端中执行sql代码时出现如下错误，版本Flink1.13.6[ERROR]CouldnotexecuteSQLstatement.Reason:org.apache.flink.table.api.ValidationException

简介未来Flink通用化，代码可能就会转换为sql进行执行，大数据开发工程师研发Flink会基于各个公司的大数据平台或者通用的大数据平台，去提交FlinkSQL实现任务，学习Flinksql势在必行。

目前ApacheZeppelin支持ApacheSpark、ApacheFlink、Python、R、JDBC、

概要通过docker-compose以SessionMode部署flink前置依赖Docker、docker-composeflink客户端docker-compose.ymlversion:"2.2"

经验证，ApacheStruts2、ApacheSolr、ApacheDruid、ApacheFlink等众多组件与大型应用均受影响2.影响版本ApacheLog4j2.x<=2.14.13.漏

引言阿里云实时计算Flink作为一款专业级别的高性能实时大数据处理系统，它在各种业务场景中都发挥了关键的作用。丰富而复杂的上下游系统让它能够支撑实时数仓、实时风控、实时机器学习等多样化的应用场景。

原文翻译如下ApacheFlink是一个能在有界和无界数据流上进行有状态计算的框架和分布式处理引擎。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，在超大规模中仍能以内存速度执行计算。

一.项目概述1.1模块创建和数据准备  新建一个NetworkFlowAnalysis的package。  将apache服务器的日志文件apache.log复制到资源文件目录src/main/resources下，我们将从这里读取数据。  当然，我们也可以仍然用UserBehavior.csv作为数据源，这时我们分析的就不是每一次对服务器的访问请求了，而是具体的页面浏览（“pv”）操作。1.2基

前言之前讲解FlinkSQL执行流程时留下了代码生成的坑，在百忙之中抽时间补一补。代码生成简介代码生成（codegeneration）是当今各种数据库和数据处理引擎广泛采用的物理执行层技术之一。

flink-conf.yaml配置文件：jobmanager.rpc.address:hadoop1jobmanager.rpc.port:6123jobmanager.heap.size:512mtaskmanager.heap.size

1、单表to单表一个source，一个sinkenv{#Youcansetflinkconfigurationhere

上周Flink1.12发布了，刚好支撑了这种业务场景，我也将1.12版本部署后做了一个线上需求并上线。对比之前生产环境中实现方案，最新分区直接作为时态表提升了很多开发效率，在这里做一些小的分享。