Flink 的类型系统源码位于 org.apache.flink.api.common.typeinfo 包，让我们对图 1 深入追踪，看一下类的继承关系图：
使用 Flink 编写处理逻辑时，新手总是容易被林林总总的概念所混淆，本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。
在Kafka生产者将数据写入至Kafka集群中时，为了能够在网络中传输数据对象，需要先将数据进行序列化处理，对于初学者来说，在初始化生产者对象时，一般都会采用默认的序列化器。 默认的序列化器不会对数据进行任何操作，也不会生成key。如果我们需要指定数据的key或者在数据发送前进行一些定制化的操作，那么我们就需要自定义序列化器，并且在初始化生产者对象时指定我们自己的序列化器。
protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库，会大量作为流式数据传输的序列化方式，所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用（目前社区已经有对应的实现，不过目前还没有 merge，预计在 1.14 系列版本中能 release）。
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
flink-connector-base模块主要是提供连接外部系统和数据源的基础功能，为其他具体的连接器模块提供了通用的接口和类。通过使用flink-connector-base，可以方便地实现自定义的连接器，并将Flink与各种外部系统集成起来，所以需要引用DataStream API,均需要加上此依赖。
总结下来不难发现，使用Flink的算子必须进行自定义，自定义时可以使用Lambda表达式，也可以继承并重写函数类。本文将带大家阅读一些Flink源码，并提供具体的算子使用例子。
flink任务本身提供了各种类型的指标监控，细化到了每一个Operator的流入/流出量、速率、Watermark值等，通常在实际应用中需要对接入数据做格式化例如转json，符合要求的数据会向下流动，不符合要求或者格式化异常称为脏数据会被过滤掉，现在目标实现一个通用化方式能够对正常数据与脏数据进行指标统计。 实现思路：
有状态的函数和算子在处理单个元素/事件时存储数据，使得状态state成为任何精细操作的关键构件。
二、Flink 是如何处理 Data Type 的 首先Flink会根据自身的序列化器进行序列化，如果不行，则默认回退到 Kryo 序列化器进行序列化。
上一篇我们简单说了一下flink基于java spi创建自定义的数据源source和sink的基本原理，这一篇我们结合实际案例具体说一下实现过程
source是程序的数据源输入，你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source。
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）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。
最近几年国内大数据apache开源社区计算框架最火的莫过于Flink，得益于阿里在后面的推动以及各大互联网大厂的参与，flink业已成为流式计算事实上的标准。一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”，基于数据流的有状态计算。flink的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
Flink程序是执行分布式集合转换(例如，filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating)的常规程序。集合创建于原始的数据源(例如，通过从文件读取，kafka主题或从本地内存集合中进行创建)。通过sinks返回结果，例如将数据写入（分布式）文件或标准输出(例如，命令行终端)。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。取决于数据源的类
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。 Metric Types
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。
1.最近工作中接触到相关的风控项目，里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理，接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发，部署，运维等方面有很大的优势；
代码生成技术广泛应用于现代的数据库系统中。代码生成是将用户输入的表达式、查询、存储过程等现场编译成二进制代码再执行，相比解释执行的方式，运行效率要高很多。尤其是对于计算密集型查询、或频繁重复使用的计算过程，运用代码生成技术能达到数十倍的性能提升。
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：
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
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
由于 kafka 中的 json 属于嵌套，又不想二次序列化再把它展开，故自定义 format。
flink 1.9之前的版本，对于Table API和SQL的底层实现结构如下图，可以看处流处理和批处理有各自独立的api (流处理DataStream，批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程，codegen过程也完全不一样，完全没有流批一体的概念，面向用户不太友好。
Apache Flink 作为流式处理领域的先锋，为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中，KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一，扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践，帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。
问题导读 1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？ Flink1.8发布，主要改变如下： 1.将会增量清除旧的State 2.编程方面TableEnvironment弃用 3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包 更多详细如下：
1.Flink1.8.0引入对状态的清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？
本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：
状态在 Flink 中叫作 State,用来保存中间计算结果或者缓存数据。根据是否需要保存中间结果，分为无状态计算和有状态计算。对于流计算而言，时间持续不断地产生，如果每次计算都是相互独立的，不依赖于上下游的事件，则是无状态计算。如果计算需要依赖于之前或者后续的事件，则是有状态计算。State 是实现有状态计算的下的 Exactly-Once 的基础。
在本系列的前几篇文章中，我们描述了如何基于动态更新的配置（一组欺诈检测规则）实现灵活的流分区，以及如何利用 Flink 的广播机制在运行时在相关算子之间分配处理配置.
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：
变更数据捕获 (CDC) 已成为一种流行的模式，用于从数据库捕获已提交的变更并将这些变更传播给下游消费者，例如保持多个数据存储同步并避免常见的陷阱，例如双重写入。 能够轻松地将这些变更日志摄取和解释到 Table API/SQL 中一直是 Flink 社区的一个非常需要的功能，现在 Flink 1.11 可以实现。
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合：第一部分》中，我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案，仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下，让我们再次检查管道
在 Shopify 中，我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎，为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。我们的 Flink 应用程序部署在利用Google Kubernetes Engine的 Kubernetes 环境中。我们的集群采用配置使用高可用性模式，配置任务管理为故障点。我们还为我们使用状态保存器作为我们使用的检查点和点写入谷歌云存储（GCS）。
Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。
Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源，Flink 官方提供了多种数据获取方法，用于帮助开发者简单快速地构建输入流，具体如下：
在 Flink 中，Source 代表从外部获取数据源，Transfromation 代表了对数据进行转换操作，Sink 代表将内部数据写到外部数据源
作者 | 郭文飞 编辑 | 蔡芳芳 2021 年，字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、西瓜视频等为代表的产品业务背景下，强大的推荐系统显得尤为重要。Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。目前在字节推荐场景，实时简单计数特征、窗口计数特征、序列特征已经完全迁移到 Flink SQL 方案上。结合 Flink SQL 和 Flink 有状态计算能力，我们正在构建下一代通用的基础特征计算统一架构，期望可以高效支持常用有状态、无状态基础特征的生产。
1.首先自定义个 KafkaDeserializationSchema public class CustomKafkaDeserializationSchema implements KafkaDeserializationSchema<Tuple2<String, String>> { @Override //nextElement 是否表示流的最后一条元素，我们要设置为 false ,因为我们需要 msg 源源不断的被消费 public boolean isEndOfStream(Tuple2<
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
如今，大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题：
Flink API提供了开发的接口，此外，为了实现业务逻辑，还必须为开发者提供自定义业务逻辑的能力。。Flink中设计了用户自定义函数体系(User Defined Function,UDF),开发人员实现业务逻辑就是开发UDF。
1）Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
北京理工大学硕士毕业，2015 年加入阿里巴巴，参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化，并活跃于 Flink 社区，于2017年2月成为ApacheFlink Committer，是国内早期 Flink Committer 之一。目前主要专注于分布式处理和实时计算，热爱开源，热爱分享。
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