本文作者：李精卫 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 背景随着抖音集团内部对流式任务的需求不断增长，FlinkSQL作为一种低成本接入手段，已经在内部多个方向上得到大规模应用。目前，流式SQL任务的规模已经超过3万，任务资源

目录TUMBLE滚动窗口（TumblingWindow）SESSION会话窗口（SessionWindow）HOP滑动窗口（HoppingWindow）小结HOP窗口为什么不需要rowtime（事件时间） PROCTIME()vsrow_time 为什么HOP窗口常用PROCTIME()？总结TUMBLE、SESSION可以使用处理时间嘛TUMBLE窗口（滚动窗口）SESS

1.问题描述在应用flink实时消费kafka数据多端中，一般会使用flink原生的addsink或flinkSQL利用SqlDialect，比如消费kafka数据实时写入hive和kafka一般用两种方式：第一种方式是写入hive利用SqlDialect，写入kafka利用flink的旁路输出流+原生addSink第二种方式是写入hive和kafka都利用S

问题描述使用FlinkSql的jdbc连接器读取mysql的一张表，总是提示 Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.api.ValidationException:Unabletocreateasourceforreadingtable'default_catalog.default_database程序代码publicstaticvoidmai

问题描述通过FlinkSQL创建Hudi表后，向表中插入数据报错：[ERROR]CouldnotexecuteSQLstatement.Reason:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream 解决办法向Hudi表中写入数据时，会调用Hadoop的Jar包，但是Flink的lib目录中没有该Jar包。

FlinkSQL实战开发1、基础知识FlinkSQL分为TableAPI和SQLAPI，是架构于FlinkCore之上用SQL予以方便快捷地进行结构化数据处理的上层库。工作流程SQL和Table在进入Flink以后转化成统一的数据结构表达形式，也就是逻辑计划(logicplan)，其中catalog提供元数据信息，用于后续的

直播平台源码，FlinkSQL实现行转列1、使用UNNEST解析 select name,course,scorefromods_kafka_student_scores CROSSJOINUNNEST(`list`)ASt(course,score);select name,course,scorefromods_kafka_student_scores,UNNEST(`list`)ASt(course,score);select name

数据湖Iceberg-简介(1)数据湖Iceberg-存储结构(2)数据湖Iceberg-Hive集成Iceberg(3)数据湖Iceberg-SparkSQL集成(4)数据湖Iceberg-FlinkSQL集成(5)数据湖Iceberg-FlinkSQL-kafka类型表数据无法成功写入(6)数据湖Iceberg-FlinkDataFrame集成(7)数据湖Iceberg-FlinkSQL-kafka类型表

准确阶段：mysql：开启mysql日志kafka：需检查服务是否正常maxwell：这里采用19版本，过新的版本对java版本要求高，我这里是java8maxwell-1.19.0maxwell操作：cd/root/tar_temp/maxwell-

Mavn的依赖<properties><java.version>1.8</java.version><maven.compiler.source>${java.version}</maven.compiler.source><maven.compiler.targ

https://blog.noname.cc/2023/01/16/20230116/FlinkSQL的时间类型在FlinkSQL中，存在两种时间类型，分别是TIMESTAMP和TIMESTAMP_LTZ.以下示例所用的字段:TIMESTAM

./bin/kubernetes-session.sh-Dkubernetes.cluster-id=my-second-flink-cluster-Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink-service-account-Dkubernetes.containe

在flink开发中，通常会配合flinksql、kafka、mysql、hbase等一块使用，为避免jar包缺失、冲突，现整理一下。一、版本说明flink：1.13.0kafka：2.11mysql：8.0hbase：2.2.3二、fl

WindowingTVF在Flink1.13版本之后出现的替代之前的Groupwindow的产物，官网描述其ismorepowerfulandeffective //TVF中的tumble滚动窗口 //tumble(tablesenso

一、FlinkSql的概念核心概念Flink的TableAPI和SQL是流批统一的API。这意味着TableAPI&SQL在无论有限的批式输入还是无限的流式输入下，都具有相同的语义。

1flinkSQL窗口概述1.1窗口定义:可理解为时间轴，可将无界流切分成有界流1.2窗口分类：TimeWindow：通过时间切割窗口，但是不知道窗口有多少数据滑动窗口滚动窗口

0、前言最近有个需求，需要使用flinksql读写redis，由于官网上并没有redis的connector，在网上找了很久，开源的几个connector又没法满足要求，所有这里就自己动手实现了一个。

1.构建UserLog对象@Data@Builder//创建对象@NoArgsConstructor//无参构造函数@AllArgsConstructor//有参构造函数publicclassUserLog{privateStr

1.spark和flink的区别Flink中，批处理是流处理的一个特例spark刚好相反，是微小的批次，准实时不能说实时处理。 2.Fink的版本Flink1.12之前的版本，并没有实现流批统一Flin

1、比较函数=<>>>=<<=注意：selectnull=null;返回为nullISNULL、ISNOTNULL--非空判断value1ISDISTINCTFROMvalue2、value

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