目录Flink架构 Flink的窗口了解哪些，都有什么区别，有哪几种?如何定义? Flink窗口函数，时间语义相关的问题 介绍下Flink的watermark(水位线)，watermark需要实现哪个实现类，在何处定义?有什么作用? Flink的窗口(实现)机制 说下Flink的CEP 说一说Flink的Checkpoint机制 

Flink中Checkpoint超时原因 Flink的ExactlyOnce语义怎么保证? Flink的端到端ExactlyOnce Flink的水印(Watermark)，有哪几种? Flink的时间语义 Flink相比于其它流式处理框架的优点? Flink和Spark的区别?什么情况下使用Flink?有什么优点? FlinkbackPressure反压机

如何确定Flink任务的合理并行度? Flink任务如何实现端到端一致? Flink如何处理背(反)压? Flink解决数据延迟的问题 Flink消费kafka分区的数据时flink件务并行度之间的关系 使用flink-client消费kafka数据还是使用flink-connector消费 如何动态修改Flink的配置，前提

FlinkCDC(ChangeDataCapture)SQL用于实现数据库的数据变更捕获，并通过SQL接口进行处理。以下是一个基本的示例，全量+增量数据mysql同步到clickhouse，展示如何使用FlinkCDCSQL进行数据同步。首先，确保你有Flink和FlinkCDC的环境配置好。1.mysql测试source表（准备

测试Flink作业a）JUnit规则MiniClusterWithClientResourceApacheFlink提供了一个名为MiniClusterWithClientResource的Junit规则，用于针对本地嵌入式小型集群测试完整的作业。叫做MiniClusterWithClientResource.要使用MiniClusterWithClientResource，需要添加

1.测试用户自定义函数a）单元测试无状态、无时间限制的UDF示例：无状态的MapFunction。publicclassIncrementMapFunctionimplementsMapFunction<Long,Long>{@OverridepublicLongmap(Longrecord)throwsException{returnrecord+1;}

文章目录一.基础逻辑二.DirtyManager1.初始化2.收集脏数据并check3.关闭资源三.DirtyDataCollector1.初始化2.收集脏数据并check3.run：消费脏数据4.释放资源四.LogDirtyDataCollector一.基础逻辑脏数据管理模块的基本逻辑是：当数据消费失败时，将脏数据

作为一名大数据开发，从工具产品的角度，对比一下大数据工具最常使用的框架spark、hadoop和flink。工具无关好坏，但人的喜欢有偏好。目录评价标准1效率2用户体验分析从用户的维度来看从市场的维度来看从产品的维度来看3用户体验的基本原则成本和产出是否成正比操作是否“

ApacheFlink和ApacheSpark我该投入谁的怀抱？ApacheFlink简介：ApacheFlink是一个用于分布式流处理和批处理的开源框架。它以实时数据处理和事件驱动的流处理著称，提供高吞吐量和低延迟的处理能力。功能：流处理：Flink可以处理实时数据流，支持低延迟和高吞吐量的流处理

介绍在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。Vanilla数据湖解决方案构建在具有Hive元存储的云对象存储之上，其中数据文件以P

错误信息/Library/Java/JavaVirtualMachines/zulu-21.jdk/Contents/Home/bin/java-javaagent:/Users/liuyu/Applications/IntelliJIDEAUltimate.app/Contents/lib/idea_rt.jar=51748:/Users/liuyu/Applications/IntelliJIDEAUltimate.app/Contents/bin-Dfile.encoding=UTF-

此处调用官方sinkdemo，更新和删除逻辑还需要再判断实现。importcom.ververica.cdc.connectors.base.options.StartupOptions;importcom.ververica.cdc.connectors.sqlserver.SqlServerSource;importcom.ververica.cdc.connectors.sqlserver.source.SqlServerSourceBuilder;

这里介绍一下FlinkSink中jdbcsink的使用方法,以mysql为例,这里代码分为两种,事务和非事务此处sink只处理append，主要是事务和非事务的调用方法，upsert等未实现非事务代码importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;importorg.apache.flink.connector.jdb

IDEA2024配置FlinkScala开发环境一、环境IntelliJIDEA2024.1(UltimateEdition)项目JDK版本：ZuluJDK11Scala2.12.19Scala编译ServerJDK版本:JDK21Flink1.19.1二、步骤、创建Java项目安装Scala插件，安装后重启位置：Settings-->Plugins-->Marketplace

Flink是间断性(punctuate)或者周期性(periodic)生成水位线的1.定义和用途*punctuate：为每条消息都尝试生成watermark，这提供了更细粒度的控制，但增加了不必要的计算开销*periodic：周期性的生成watermark，可以通过env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1*1000L)设置周期间

如果数据是有序的，即数据完全按照时间发生的顺序到达，那么在flink中，虽然理论上不需要额外的Watermark策略来标识数据的有序性，但使用forMonotonousTimestamps策略仍然有其必要性。以下是详细解释:水位的作用即使数据完全有序，flink的窗口计算仍然需要watermark来触发。watermark提

key状态和算子状态key状态key状态总是与key有关，只能被用于keyedStream类型的函数与算子。你可以认为key状态是一种被分区的算子状态，每一个key有一个状态分区。每一个key状态逻辑上由<parellel-operator-instance,key>唯一确定，由于每一个key只分布在key算子的多个并发实例中的一

Flink提供了不同的状态存储方式，并说明了状态如何存和存储在哪里。状态可以被存储在Jvm的堆和堆外。根据状态存储方式的不同，Flink也能代替应用管理状态，意思是Flink能够进行内存管理(有必要的时候,可能会溢出到硬盘),允许应用保存非常大的状态。默认情况下，在配置文件flink-conf.yam

Flink窗口计算1.背景2.Watermark3.Watermark与Window之间的关系4.Window窗口计算1.背景在当今大数据时代，实时数据处理的需求日益增长，Flink的窗口计算在这一领域中发挥着至关重要的作用。窗口计算使得我们能够将无界的数据流切分成有意义的片段，从而进行

近期自己梳理了一下自己所属业务线上的数据中台技术栈，以常见的实时链路为例，从最初的埋点到数据服务层查询到结果，依次经过：1、埋点上报2、写入消息队列3、flink读取队列4、flink写入clickhouse或hbase5、spring项目提供查询和接口返回搭建个简易版的实时数据平台流程跑

题记部分 一、什么是状态一致性  有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态。对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确、一条数据也不应该丢失，也不应该重复计算，在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正

背景：启动Flink的sql-client.sh，创建Kafka的source端表，然后查询Kafka的数据时报错。报错信息：2024-06-1816:10:12org.apache.flink.util.FlinkException:GlobalfailuretriggeredbyOperatorCoordinatorfor'Source:kafka_rmc_cust_analog_u[1]'(operatorbc764cd8ddf7a0c

题记部分 一、一致性检查点  Flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点。有状态流应用的一致性检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。 二、从检查点恢复状态  在

题记部分 一、Flink中的状态由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问。Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑在Flin

题记部分 一、时间语义Flink中的时间语义分为以下，（1）EventTime：事件创建的时间（2）IngestionTime：数据进入Flink的时间（3）ProcessingTime：执行操作算子的本地系统事件，与机器相关 哪种时间语义更重要？不同的时间语义有不同的应用场合，我们往往更关心事件时间（Event Time）某些