在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。
day08_Flink高级特性和新特性 📷 BroadcastState 状态管理 broadcast state 广播变量状态 📷 应用场景 关联更新的规则，获取指定的数据（给ip得到经度纬度）=> 地图 API 获取到 省市区街道位置 需求 实时Flink DataStream 过滤出配置中（数据库）的用户，并在事件流中补全这批用户的基础信息。 需求流程 📷 开发步骤 package cn.itcast.flink.broadcast; import org.apache.fli
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享，通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
在大数据技术栈的探索中，我们曾讨论了离线计算的Spark，而当谈到实时计算，就不得不提Flink。本文将集中讨论Flink，旨在详尽展示其核心概念，从而助力你在大数据旅程中向前迈进。
本文来自9月1日在成都举行的Apache Flink China Meetup，分享来自于云邪。
那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广播机制都能做到这点，本文分别来简单说明一下。
一、 Storm的topology作业可以转化为Flink Job放到Flink上运行，需要修改Storm作业的代码。以wordcount为例，代码修改成可以在Flink上运行的作业后，如下：
Flink的经典使用场景是ETL，即Extract抽取、Transform转换、Load加载，可以从一个或多个数据源读取数据，经过处理转换后，存储到另一个地方，本篇将会介绍如何使用DataStream API来实现这种应用。注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL，但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。
摘要：本文总结了 Dinky 社区在 Doris Summit 2022 上分享的《Dinky 在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》，其分享主要分为四个章节，内容包括：
Flink-Doris-Connector 1.4.0 允许用户一步将包含数千个表的整个数据库（MySQL或Oracle ）摄取到Apache Doris（一种实时分析数据库）中。
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了，程序员可以启动一个交互的Session，在这Session中编写代码、执行程序、获取结果，所见即所得。
紧接着上一篇文章【FLINK实战-使用CEP进行网站监控报警和报警恢复】，上一篇主要讲了怎么对数据流做监控报警，但是实际生产环境中，可能我们对这个报警的阈值设置成多大也没有一个准，可能需要根据经验不断的来修改，所以就涉及了可能需要不断的修改这个报警的阈值，但是如果每次修改了之后，都通过重启flink程序来实现，这个成本就有点高了，所以我们这次主要是讲解一下，如何使用flink的广播动态的更新配置来设置这个报警的阈值.
Flink作为流批一体的计算引擎，其面对的是业务场景，面向的使用者是开发人员和运维管理人员。
CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么？ CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 例如对于电商平台，用户的订单
随着 Flink Table & SQL的发展，Flink SQL中用于进行维表Join也成为了很多场景的选择。
导入成功之后有一点要注意，就是java_2.12中的2.12指的是scala的版本，导入依赖成功之后即在对应目录创建包与对应类开始项目的编写。
本文主要介绍Flink接收一个Kafka文本数据流，进行WordCount词频统计，然后输出到标准输出上。通过本文你可以了解如何编写和运行Flink程序。
场景描述：Spark的RDD有分区的概念，Flink的DataStream同样也有，只不过没有RDD那么显式而已。Flink通过流分区器StreamPartitioner来控制DataStream中的元素往下游的流向。
最简单的方式，就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。
由于实时场景对可用性十分敏感，实时作业通常需要避免频繁重启，因此动态加载作业配置（变量）是实时计算里十分常见的需求，比如通常复杂事件处理 (CEP) 的规则或者在线机器学习的模型。尽管常见，实现起来却并没有那么简单，其中最难点在于如何确保节点状态在变更期间的一致性。目前来说一般有两种实现方式：
导读：Flink是由德国几所大学发起的的学术项目，后来不断发展壮大，并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink如何在流处理中多得王者地位？带着问题在文章寻找答案吧。
更多内容详见:https://github.com/pierre94/flink-notes
在本次实验中，您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
对黑名单中的IP进行检测过滤。IP黑名单的内容会随时增减，因此是可以随时动态配置的。
从前年开始，就被公众号上Flink文章频繁的刷屏，看来是时候了解下Flink了。 Flink官网第一句话介绍是数据流上的有状态计算。 我第一眼看这句话感觉很拗口，什么是流上的计算？什么是有状态？ 作为菜鸟，我觉的学习Flink最好方法是看官网并敲代码实践，不会的百度些博客学学。
基于流计算的基本模型，当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统：Apache Storm，Spark Streaming，Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。
如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
oolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder() .setHost(“node1”).build(); result.addSink(new RedisSink>(config, new RedisMapperEx())); env.execute(); // * 最后将结果保存到Redis 实现 FlinkJedisPoolConfig // * 注意:存储到Redis的数据结构:使用hash也就是map // * key value // * WordCount (单词,数量)
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
因为公司用到大数据技术栈的缘故，之前也写过HBase，Spark等文章，公司离线用的是Spark，实时用的是Flink，所以这篇文章是关于Flink的，这篇文章对Flink的相关概念介绍的比较全面，希望对大家学习Flink能有所帮助。
8 月 27 日，ChunJun 社区与 OceanBase 社区联合组织的开源线下 Meetup 成功举办，会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun：构建一体化数据集成方案」。
8月27日，ChunJun社区与OceanBase社区联合组织的开源线下Meetup成功举办，会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun：构建一体化数据集成方案」。
因为公司用到大数据技术栈的缘故，离线用的是Spark，实时用的是Flink，所以这篇文章是关于Flink的，这篇文章对Flink的相关概念介绍的比较全面，希望对大家学习Flink能有所帮助。
作者：刘泽善，腾讯CSIG专家工程师 前言 Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准，其开源社区发展迅速，提出了很多改进计划（Flink Improvement Proposals，简称 FLIP [1]）并不断迭代，几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器（connecotr）来连接各种数据源，内置了 kafka [2]、jdbc [3]、hive [4]、hbase [5]、elasticsearch [6]、file system [7] 等常见的
摘要：本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松（之信）在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。主要内容包括：
Apache SeaTunnel 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。
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。既然是对流式数据进行处理，那么就要面临数据在流动计算时，上下游数据通信以及数据处理速度不一致所带来的问题。 本文先从「生产者-消费者模式」的角度介绍了Flink中的数据传输，从而引出了「反压」的概念。接着介绍了Flink在V1.5前「基于TCP的反压机制」以及V1.5后「基于Credit的反压机制」分别如何实现网络流控。最后针对一个反压案例进行分析，介绍了如何进行反压定位和资源调优，并展示了调优结果。 希望在阅读完本文后，读者可以深入理解Flink节点反压的概念以及背后的原理，在遇到反压场景时，能够快速定位瓶颈点，并拥有一套基本的调优思路。
一、Flink简介 二、Flink 部署及启动 三、Flink 运行架构 四、Flink 算子大全 五、流处理中的 Time 与 Window 六、Flink 状态管理 七、Flink 容错 八、Flink SQL 九、Flink CEP 十、Flink CDC 十一、基于 Flink 构建全场景实时数仓 十二、Flink 大厂面试题
Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准，其开源社区发展迅速，提出了很多改进计划（Flink Improvement Proposals，简称 FLIP）并不断迭代，几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器（connecotr）来连接各种数据源，内置了 kafka、jdbc、hive、hbase、elasticsearch、file system 等常见的 connector，此外 Flink 还提供了灵活的机制方便开发者开发新的 connector。对于 source connector 的开发，有基于传统的 SourceFunction 的方式和基于 Flink 改进计划 FLIP-27 的 Source 新架构的方式。本文首先介绍基于 SourceFunction 方式的不足，接着介绍 Source 新架构以及其设计上的深层思考，然后基于 Flink 1.13 ，以从零开发一个简单的 FileSource connector 为例，介绍开发 source connector 的基本要素，尽量做到理论与实践相结合，加深大家的理解。
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。 结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
接下来咱们开发一个应用来体验CoProcessFunction，功能非常简单，描述如下：
摘要：本文介绍了 Flink CDC 利用 Kafka 进行 CDC 多源合并和下游同步更新的实践分享。内容包括：
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