今天为大家带来flink时间系统系列最后一篇实战篇，同样也是查漏补缺篇：如何做定时输出，首先说一下定时输出的需求背景，在flink流处理中需要将任务处理的结果数据定时输出到外部存储中例如mysql/hbase等，如果我们单条输出就可能会造成对外部存储造成较大的压力，首先我们想到的批量输出，就是当需要输出的数据累计到一定大小然后批量写入外部存储，这种方式在flink 官方文档的operator state篇其实给了很好的实践例子，实现了批量输出并且对内存中缓存的数据做了state容错机制，保证数据不会丢失，但是同样存在这样的场景：某些业务可能有高低峰期，在高峰的时候，批量输出在外部存储中可以查到结果数据，但是在业务低峰期可能很长时间都满足输出条件，导致的结果是很长时间都看不到结果数据，这个时候就需要做定时输出。
本文转载Flink官方社区文章：一张图轻松掌握 Flink on YARN 基础架构与启动流程
Job与Flow之间的关系可以利用自定义的@JobFlow注解进行配置，如此就可以在执行抽象的AbstractJob的run()方法时，利用反射获得该Job下的所有Flow，遍历执行每个Flow的run()方法。在Flow的run()方法中，才会真正根据StreamExecutionEnvironment执行多个算子。
简介 Pinpoint是一款全链路分析工具，提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。基于GoogleDapper论文进行的实现，与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似，但相比Zipkin提供了无侵入式、代码维度的监控等更多的特性。 Pinpoint支持的功能比较丰富，可以支持如下几种功能：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-znYxlAeB-1624261970363)(assets/image-20210507151242102.png)]
如果我们的任务已经执行很长时间，突然遇到故障停止，那么中间过程处理结果就会全部丢失，重启后需要重新从上一次开始的位置消费，这会花费我们很长的时间。这种结局显示我们不能接受，我们希望的是作业在故障失败重启后能保留之前的状态并能从失败的位置继续消费。可以通过如下配置保存处理状态：
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询
FlinkKafkaConsumer08可以消费一个或多个Kafka topic的数据，它的构造器需要接收以下参数:
为了保证程序的容错恢复以及程序启动时其状态恢复，几乎所有的 Flink 实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。为了使得用户更加理解这两点区别，本文结合 Flink 1.9 版本，重点讲述 Flink Checkpoint，Savepoint 相关概念以及注意事项，使得用户能够更好的开发实时任务。
在前一篇StreamOperator源码简析中提到StreamOperator上层是由StreamTask调用，也就是说StreamTask会在发生不同阶段、不同动作去调用StreamOperator对应的方法，在Flink中将StreamTask称之为Invokable，这篇主要从源码角度分析一下StreamTask。
在研究flink任务失败重试的过程中，遇到了一个问题，具体表现为：在任务重试时，出现与NN连接失败，触发新的一次重试，然后重复此流程，直到达到重试上限后，任务失败退出。
在流计算作业中，经常会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。例如，作业中定义了超长的时间窗口，或者在动态表上应用了无限范围的 GROUP BY 语句，以及执行了没有时间窗口限制的双流 JOIN 等等操作。对于这些情况，旧版本的 Flink 并不能很好应对，经常导致堆内存出现 OOM，或者堆外内存（RocksDB）用量持续增长导致超出容器的配额上限，造成作业的频繁崩溃，业务不能正常运行。
Flink是新型的计算框架，具有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。其支持多种部署方式:local(单机)、standalone模式，也可以基于yarn，mesos或者k8s做资源调度。Flink提供了比较高级的API，我们能比较方便地扩展现有的API来满足一些特殊需求，此外Flink提供了完整的状态管理体系（checkpoint），可以基于这个机制实现断点续传。
问题导读 1.Flink1.7开始支持Scala哪个版本？ 2.Flink1.7状态演变在实际生产中有什么好处？ 3.支持SQL/Table API中的富集连接可以做那些事情？ 4.Flink1.7新增了哪些连接器 Apache Flink社区宣布Apache Flink 1.7.0发布。 最新版本包括超过420个已解决的问题以及Flink的一些新增内容，About云将在本文的以下部分中对其进行描述。
该文摘要总结：通过分析Flume的日志，发现Flume在MySQL异常关闭的情况下不断提交事务，导致进入无限循环的抛出异常状态。通过查询MySQL的超时配置和HiveServer的日志，发现flume与MySQL之间的断开并非长期无交互，且人为关闭MySQL服务导致连接中断。权宜之计可以在sink的代码中提交事务出异常时，修改下sink的状态为BACK.OFF，防止不断打印日志造成机器磁盘满影响其他服务。
Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流（DataStream）中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器（Connector），用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章，这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
（1）比如 kafka 某个 topic 数据量太大，设置了10个分区，但 source 端的算子并行度却为1，只有一个 subTask 去同时消费10个分区，明显很慢。此时需要适当的调大并行度。
近期准备对实时计算平台进行升级，调研阶段使用yarn client手动向yarn集群上提交flink任务时出现了一个小插曲。提交任务时，一直提示失败，来yarn的web控制台发现日志有报错信息，错误如下：
如果你对Flink CDC 还没有什么概念，可以参考这里：Flink CDC 原理及生产实践。
目前有赞实时任务主要以 Flink 为主，为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复，几乎所有的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。由于 Savepoint 底层原理的实现和 Checkpoint 几乎一致，本文结合 Flink 1.9 版本，重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析，让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint，从而开发出更健壮的实时任务。
我们知道 Flink 有Table（表）、View（视图）、Function（函数/算子）、Database（数据库）的概念，相对于这些耳熟能详的概念，Flink 里还有一个 Catalog（目录） 的概念。
写到kudu表，用的connector是根据apache bahir的kudu-connector修改的jar
近年来随着越来越多的大数据技术被开源，例如：HDFS、Spark等，伴随这些技术的发展与普及， 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。
Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。 Apache Flink 社区发布了 Flink 1.13 的另一个错误修复版本。
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】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游 Topic 的 tps 高峰达到5-6w。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等.
导读：本文将告诉你Flink是什么，以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
在当代数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但是随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对于传统的数据处理模式，流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制能力。Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。
对于Flink中各个组件（JobMaster、TaskManager、Dispatcher等），其底层RPC框架基于Akka实现，本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
在本教程中，我们将通过一个实际示例了解Spring WebFlux项目中处理错误的各种策略。
“要……”描述的是总要遵循的规范（但特殊情况下，可能需要违反）。 “考虑……”描述的是一般情况下应该遵循的规范，但如果完全理解规范背后的道理，并有很好的理由不遵循它时，也不要畏惧打破常规。 “不要……”描述的是一些几乎绝对不该违反的规范。 “避免……”则没有那么绝对，它描述的是那些通常并不好，但却存在一些已知的可以违反的情况。 × 不要返回错误码。 前面第1节已经讨论了异常的种种好处，所以还是把异常作为报告错误的主要方法。记住每个异常都有两种信息：其一是异常信息（Message属性），其二是异常的类型，异常
在阅读Optional的源码时看到很多地方都使用Object.requireNonNull()方法，于是好奇的查了一下这个到底具体作用是什么
有不少人在写 Python 代码时，喜欢用 try...except Exception，更有甚者一层套一层，不管有没有用，先套了再说：
本博客所总结书籍为《CLR via C#（第4版）》清华大学出版社，2021年11月第11次印刷（如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况） 你可以理解为本博客为该书的精简子集，给正在学习中的人提供一个“glance”，以及对于部分专业术语或知识点给出解释/博客链接。 【本博客有如下定义“Px x”，第一个代表书中的页数，第二个代表大致内容从本页第几段开始。（如果有last+x代表倒数第几段，last代表最后一段）】 电子书可以在博客首页的文档-资源归档中找到，或者点击：传送门自行查找。如有能力
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。
这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下：
Flink 是 stateful 计算引擎，不同于 Storm。在 Storm 这类无状态计算引擎中，并行的任务实例（通常一个任务实例运行在一个线程中）是不存储计算状态的，即使有一些运行时的程序元信息也是放在了像 ZooKeeper 这种第三方的高可用分布式协调者介质中。怎么理解这里的“无状态”呢？可以理解为流中的每个元素流过每个任务实例时，任务实例不会将此次处理的一些信息带到下一次处理元素中，即任务实例所在的线程是不存在记忆的。Flink 则相反，但是为了实现 stateful 需要付出非常大的代价，尤其是在分布式环境中，还要保证状态的全局一致性。就是说分布式在各个并行度线程中的任务实例所保存的状态必须是针对某个一致的语义平面上建立的，否则就无法保证在分布式环境中遇到故障后重启时恢复状态后的程序一致性了。
我们在Flink重点难点：状态(Checkpoint和Savepoint)容错与两阶段提交一文中对Flink的Checkpoint做过详细的介绍。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 datagen 连接器生成随机数据，经过流计算 Oceanus，最终将计算数据存入 Elasticsearch 。 前置准备 创建
C.86: Make == symmetric with respect to operand types and noexcept
随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入，对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行，但是在公司应用容器化的背景下，可以统一使用公司K8S资源池，同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度，Flink SQL任务K8S化是必须进行的，所以我们也希望通过这次升级直接利社区的on K8S能力，直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。特别是社区在Flink 1.13中on Native K8S能力的支持完善，为了紧跟社区同时提升有赞实时计算引擎的能力，经过一些列调研，我们决定将有赞实时计算引擎由Flink 1.10升级到Flink 1.13.2。
Suspense 目前在 react 中一般配合 lazy 使用，当有一些组件需要动态加载(例如各种插件)时可以利用 lazy 方法来完成。其中 lazy 接受类型为 Promise<() => {default: ReactComponet}> 的参数，并将其包装为 react 组件。ReactComponet 可以是类组件函数组件或其他类型的组件，例如:
在上一篇的分析【Flink DataStream中CoGroup实现原理与三种 join 实现】中基于DataStream的join只能实现在同一个窗口的两个数据流之间进行join, 但是在实际中常常是会存在数据乱序或者延时的情况，导致两个流的数据进度不一致，就会出现数据跨窗口的情况，那么数据就无法在同一个窗口内join。flink 基于KeyedStream提供了一种interval join 机制，intervaljoin 连接两个keyedStream, 按照相同的key在一个相对数据时间的时间段内进行连接。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
