我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
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。
分布式有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算，主要针对低延迟和高吞吐量。这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证。现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先，他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次，持久化存储所有传输中的记录以及算子状态，这会导致比所需的快照要更大。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。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。 一，套接字流 下面举一个例子，该例子，数据来源是网络套接字，带窗口的流处理，窗口大小是5s，这些概念玩过spark Streaming应该都很清楚，我们后面也会给大家详细讲解。
编写单元测试是设计生产应用程序的基本任务之一。如果不进行测试，那么一个很小的代码变更都会导致生产任务的失败。因此，无论是清理数据、模型训练的简单作业，还是复杂的多租户实时数据处理系统，我们都应该为所有类型的应用程序编写单元测试。下面我们将提供有关 Apache Flink 应用程序的单元测试指南。Apache Flink 提供了一个强大的单元测试框架，以确保我们的应用程序在上线后符合我们的预期。
前面两篇，一篇是spark的driver的Checkpoint细节及使用的时候注意事项。一篇是flink的Checkpoint的一些上层解释。本文主要是将flink的Checkpoint的基石--轻量级分布式快照。
Apache Flink 1.12 Documentation: Operators
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。
Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类：
本文总结了Flink Streaming的算子操作，统统简单实现一次算子操作类型，更加熟悉了Flink带来的便利，有时间可以浏览一次，理解一次，后面具体使用的时候，可以进行查看
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：
《零基础学Flink》这个系列已经做了不少篇了，接下来几章会更加贴近案例来说明一些功能，今天我们先来说说如何将两个流join起来。这次我们以实时汇率和订单流合并为最后牌价为案例，进行说明。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对Exactly Once 语义和窗口支持较弱，使用的场景有限且无法支持高吞吐计算；Spark Streaming 采用“微批处理”模拟流计算，在窗口设置很小的场景中有性能瓶颈，Spark 本身也在尝试连续执行模式（Continuous Processing），但进展缓慢。
FileSink 是 Flink 中的 Sink 函数，用于将处理后的数据输出到文件系统。它能够处理实时数据流，并提供灵活的配置选项，允许用户定义输出文件的格式、路径和写入策略。
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)
Dataflow模型（或者说Beam模型）旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前，流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式，需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果，这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦，例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰，并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据，将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块，从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构，使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件，从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下，Dataflow模型孕育而生。
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：
目前Flink支持使用DataStream API 和SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表，建议大家使用SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表。
本文从源码和实例入手，为大家解析 Flink 中 GroupReduce 和 GroupCombine 的用途。也涉及到了 Flink SQL group by 的内部实现。
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL，必须将以下依赖项添加到您的项目中： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
流处理系统由于需要支持无限数据集的处理，一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。
作者在实际工作中调研了Iceberg的一些优缺点和在各大厂的应用，总结在下面。希望能给大家带来一些启示。
光阴荏苒，日月如梭，不知不觉间，Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里，从思想的火花到实现的落地，再到各种组件与功能的扩展，是数十位贡献者的共同努力的成果，在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持，Dinky 定韶华不负，未来可期。
在我们开发Flink应用时，许多有状态流应用程序的一个常见要求是自动清理应用程序状态以有效管理状态大小，或控制应用程序状态的访问时间。 TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动，并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。
越来越多的公司采用流处理，并将现有的批处理应用迁移到流处理，或者对新的用例采用流处理实现的解决方案。其中许多应用集中在流数据分析上，分析的数据流来自各种源，例如数据库事务、点击、传感器测量或IoT 设备。
HBase的设计思想主要是LSM。参见【Flink】第十四篇：LSM-Tree一般性总结。而LSM存储引擎的主要设计思想就是不断的将内存的有序存储结构flush到磁盘，这时候会在磁盘形成一个个的小的文件，如果每次都去做新文件和旧文件的合并，这显然是没必要，并且低效的。
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：
越来越多的公司在采用流处理技术，并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛，如数据库交易，点击，传感器测量或物联网设备。
PS: 腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器，兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群，欢迎读者们体验使用。
•本来打算写一个flink源码分析的系列文章，但由于事情太多，又不太想输出低质量的文章，所以开始看一些好的flink相关博客，本文译自https://www.ververica.com/blog/apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ；•flink中state的划分和介绍；•flink 中operator state在什么时候会进行rescale以及如何进行rescale？；•flink 中keyed state的when and how？。
众所周知，Flink内部为了实现它的高可用性，实现了一套强大的checkpoint机制，还能保证作用的Exactly Once的快速恢复。对此，围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。在官方文档中，也为用户解释了checkpoint的部分原理以及checkpoint在实际生产中（尤其是大规模状态集下）的checkpoint调优参数。笔者结合官方文档，给大家做个总结，也算是对Flink checkpoint机理的一个学习。
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/index.html
2010年，由Volker Markl（德国研究基金会——DFG资助）领导的研究项目“平流层：云上的信息管理”作为柏林工业大学、柏林洪堡大学和波茨坦Hasso-Plattner-Institut的合作项目启动。Flink从平流层分布式执行引擎的一个分支开始，并于2014年3月成为Apache孵化器项目。2014年12月，Flink被接受为Apache顶级项目。
flink-core-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/api/common/state/MapStateDescriptor.java
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。
Apache Flink 是一个有状态的流处理框架。什么是流处理应用程序的状态呢？你可以理解状态为应用程序算子中的内存。状态在流计算很多复杂场景中非常重要，比如：
Apache Flink 是一个流式处理框架，被广泛应用于大数据领域的实时数据处理和分析任务中。在 Flink 中，FileSource 是一个重要的组件，用于从文件系统中读取数据并将其转换为 Flink 的数据流。本文将深入探讨 FileSource 的工作原理、用法以及与其他数据源的比较。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
本文主要研究一下flink DataStream的window coGroup操作
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)：
批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集，并在计算过程完成之后返回结果。所以批处理面对的数据集通常具有以下特征：
在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用户定义的函数，使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是，听完所有这些后，您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么？作为PyFlink的快速指南，本文将回答这些问题。
一个文件，统计文件中每个单词出现的次数，分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
Cloudera流分析（CSA）提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案，可以扩展到较大的吞吐量和状态。除Flink之外，CSA还包括SQL Stream Builder，可使用对数据流的SQL查询来提供数据分析经验。
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