总体来说，Flink 社区的努力可以分为两条线: 一是在作业运行时通过作业查询接口访问 State 的能力，即 QueryableState；二是通过 State 的离线 dump 文件（Savepoint...[1]，这意味着 Flink 应用可以在完全不依赖 State 存储介质以外的外部存储的情况下提供实时访问计算结果的能力。...一般情况下 Flink 应用的计算结果需要同步到外部的数据库，比如定时触发输出窗口计算结果，而这种同步通常是定时的会带来一定的延迟，导致计算是实时的而查询却不是实时的尴尬局面，而直接 State 则可以避免这个问题...由于定位上的不同，Flink State 在短时间内很难看到可以完全替代数据库的可能性，但在数据访问特性上 State 往数据库方向发展是无需质疑的。...对于 Flink 而言，State 的外部使用可以分为在线的实时访问和离线的访问和修改，分别将由 Queryable State 和 Savepoint Processor API 两个特性支持。
你应该总是指定一个或多个可以唯一标识结果的属性。实际上如果你不指定它的话, MyBatis仍然可以工作,但是会有严重的性能问题。在可以唯一标识结果的情况下, 尽可能少的选择属性。...这使得 Author 结果映射可以重用。然而,如果你不需要重用它的话。...你可以嵌套结果映射: <result
OperatorChain 的对象重用，可以提高效率，但什么情况下可以重用，什么情况下不可以重用，我们一起来看你一下代码： 首先，在OperatorChain 类的 createChainedOperator...>> allOperators, OutputTag outputTag) { ......().isObjectReuseEnabled()) { currentOperatorOutput = new ChainingOutput(chainedOperator, this, outputTag..., this); } ... } 如果启用了对象重用，即 isObjectReuseEnabled==true，创建的 outPut 为 ChainingOutput，如果没有启用对象重用，则 outPut...看到这里我们应该就已经明确了什么情况下可以启动对象重用什么情况下不可以启用对象重用。
当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时，即当发生不活动的间隙时，会话窗口关闭 会话窗口分配器可以设置静态会话间隙和动态会话间隙 ?...Flink 提供了 allowedLateness 来处理延迟的数据，假设我们预计有些数据会延迟1个小时到来，那么我们可以通过 allowedLateness 这个参数，来使那些延迟的数据成功的分到某一个...) .apply(new UserVisitPageCounts()) val output = window.getSideOutput(outputTag)// 过时数据可以存储在存储介质中，...flink 为我们提供了 触发器，使得在用户产生访问日志的过程中，周期性的触发窗口计算 如： val outputTag = new OutputTag[User]("late_data"){}val...但数据从kafka已经被消费掉了，这也能实现吗？ 答案是：可以的。 flink 提供了 “savePoint" 功能。
所以当数据到达Flink程序中的时候，问题就来了，这些数据都要进行处理吗？有可能其中一部分数据已经延迟了好几个小时了，这对于实时性较强的业务场景是不能容忍的！...这时候水印就应运而生了，水印的目的就是为了解决乱序的数据问题，可以在时间窗口内根据事件时间来进行业务处理，对于乱序的有延迟的数据可以在一定时间范围内进行等待，那这个时间范围是怎么计算的呢？...} }) result.print("window计算结果:") env.execute(this.getClass.getName) } } 还记得我们开始说的吗？...sideOutputLateData(outputTag: OutputTag[T])保存 获取延迟数据是通过DataStream.getSideOutput(tag: OutputTag[X])获取...(outputTag) this } 该方法是将迟来的数据保存至给定的outputTag参数，而OutputTag则是用来标记延迟数据的一个对象。
/org/apache/flink/util/OutputTag.java @PublicEvolving public class OutputTag implements Serializable...(" + getTypeInfo() + ", " + id + ")"; } } OutputTag是一个带有名称及类型信息的side output标识；flink允许ProcessFunction... outputTag, X value)方法用于输出元素到side output SingleOutputStreamOperator flink-streaming-java_2.11-1.7.0...OutputTag来获取之前在function里头输出的site output WindowOperator flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!...SingleOutputStreamOperator提供了getSideOutput方法，可以根据OutputTag来获取之前在function里头输出的site output；WindowOperator
; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time...; import org.apache.flink.util.OutputTag; import java.time.Duration; import java.util.Random; import...接下来就可以进行窗口计算了 //要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额 OutputTag outputTag = new OutputTag
不至于每天使用 Flink，总感觉云里雾里的 Flink Context 总共可以分为三种：StreamExecutionEnvironment、RuntimeContext、函数专有的Context...具体的上下文又可以包括什么呢？...RuntimeContext 换记得吗？...querying time and registering timers. */ public abstract TimerService timerService(); /** 还记得侧输出吗？...*/ public abstract void output(OutputTag outputTag, X value); /** 当前处理的 key */ public
“为什么我的 Flink 作业 Web UI 中只显示出了一个框，并且 Records Sent 和Records Received 指标都是 0 ？是我的程序写得有问题吗？”...Flink 算子链简介 笔者在 Flink 社区群里经常能看到类似这样的疑问。...铺垫了这么多，接下来就通过源码简单看看算子链产生的条件，以及它是如何在 Flink Runtime 中实现的。...逻辑计划中的算子链 对 Flink Runtime 稍有了解的看官应该知道，Flink 作业的执行计划会用三层图结构来表示，即： StreamGraph —— 原始逻辑执行计划 JobGraph ——...，也可以与下游链接。
在处理不同的流中，除了 split 算子，可以将一条流分成多条流，这些流的数据类型也都相同。...ProcessFunction 的 side outputs 功能可以产生多条流，并且这些流的数据类型可以不一样。...一个 side output 可以定义为 OutputTag[X]对象，X 是输出流的数据类型。...当使用旁路输出时，首先需要定义一个OutputTag来标识一个旁路输出流 下面给出scala的表达形式： val outputTag = OutputTag[String]("side-output")...注意：OutputTag是如何根据旁路输出流包含的元素类型typed的 可以通过以下几种函数发射数据到旁路输出，本文给出ProcessFunction的案例 ProcessFunction
序 本文主要研究一下flink的window操作 apache-flink-training-datastream-api-windows-4-638.jpg window DataStream flink-streaming-java... outputTag) { Preconditions.checkNotNull(outputTag, "Side output tag must not be null.");...用于将late数据输出到side output，可以通过SingleOutputStreamOperator.getSideOutput(OutputTag)方法来获取 AllWindowedStream...的属性/操作基本跟WindowedStream类似，这里就不详细展开 小结 window操作是处理无限数据流的核心，它将数据流分割为有限大小的buckets，然后就可以在这些有限数据上进行相关的操作。...用于将late数据输出到side output，可以通过SingleOutputStreamOperator.getSideOutput(OutputTag)方法来获取 doc Windows
、DataStream API比较常用，处于Low-level的Porcession相对用得较少，从本章开始，我们一起通过实战来熟悉处理函数(Process Function)，看看这一系列的低级算子可以带给我们哪些能力...第二个demo 第二个demo是实现旁路输出(Side Outputs)，对于一个DataStream来说，可以通过旁路输出将数据输出到其他算子中去，而不影响原有的算子的处理，下面来演示旁路输出： 创建...; import org.apache.flink.util.Collector; import org.apache.flink.util.OutputTag; import java.util.ArrayList...final OutputTag outputTag = new OutputTag("side-output"){}; // 创建一个...上面的操作都是在IDEA上执行的，还可以将flink单独部署，再将上述工程构建成jar，提交到flink的jobmanager，可见DAG如下： ?
序 本文主要研究一下flink的window操作 window DataStream flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!... outputTag) { Preconditions.checkNotNull(outputTag, "Side output tag must not be null.");...用于将late数据输出到side output，可以通过SingleOutputStreamOperator.getSideOutput(OutputTag)方法来获取 AllWindowedStream...的属性/操作基本跟WindowedStream类似，这里就不详细展开 小结 window操作是处理无限数据流的核心，它将数据流分割为有限大小的buckets，然后就可以在这些有限数据上进行相关的操作。...用于将late数据输出到side output，可以通过SingleOutputStreamOperator.getSideOutput(OutputTag)方法来获取 doc Windows
main方法可以重载吗？...所以，main方法可以重载 main方法可以被其他方法调用吗？...main方法可以继承吗？...我们以前了解过，当类继承时，子类可以继承父类的方法和变量，那么当父类定义了 main 方法，而子类没有 main 方法时，能继承父类的 main 方法，从而正常的运行程序吗？...，同样打印了hello world，这说明 main 方法也是可以继承的。
可以被用来定义可重用的 SQL 代码段，可以包含在其他语句中。...你也可以 #{age,javaType=int,jdbcType=NUMERIC,typeHandler=MyTypeHandler} 但其实你只需要简单指定属性名，其他的事情 MyBatis 会自己去推断...比如，像 ORDER BY，你可以这样来使用： ORDER BY ${columnName} 这里 MyBatis 不会修改或转义字符串。 ...当应用程序使用 JavaBeans 或 POJOs(Plain Old Java Objects,普通 Java 对象)来作为领域模型，大部分可以省略 resultMap，MyBatis 会在幕后自动创建一个...使用它们你可以不用输入类的全路径。 <!
面试题目录 1.Flink checkpoint 与 Spark Flink 有什么区别或优势吗 2.Flink 中的 Time 有哪几种 3.对于迟到数据是怎么处理的 4.Flink 的运行必须依赖...Hadoop 组件吗 5.Flink 集群有哪些角色？...各自有什么作用 6.Flink 资源管理中 Task Slot 的概念 7.Flink 的重启策略了解吗 8.Flink 是如何保证 Exactly-once语义的 9.如果下级存储不支持事务，Flink...sideOutputLateData(outputTag: OutputTag[T])保存获取延迟数据是通过 DataStream.getSideOutput(tag: OutputTag[X])获取...4.Flink 的运行必须依赖 Hadoop 组件吗 Flink 可以完全独立于 Hadoop，在不依赖 Hadoop 组件下运行。
、DataStream API比较常用，处于Low-level的Porcession相对用得较少，从本章开始，我们一起通过实战来熟悉处理函数(Process Function)，看看这一系列的低级算子可以带给我们哪些能力...} } }); // 打印结果，证明每个元素的timestamp确实可以在...; import org.apache.flink.util.Collector; import org.apache.flink.util.OutputTag; import java.util.ArrayList...final OutputTag outputTag = new OutputTag("side-output"){}; // 创建一个...执行SideOutput看结果，如下图，main前缀的都是主流程算子，一共三条记录，side前缀的是旁路输出，只有f1字段为奇数的两条记录，符合预期： 上面的操作都是在IDEA上执行的，还可以将
// 同一时间只允许进行一个检查点 env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 表示一旦Flink...以便根据实际需要恢复到指定的Checkpoint【详细解释见备注】 //ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION:表示一旦Flink...Checkpoint数据，以便根据实际需要恢复到指定的Checkpoint //ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION: 表示一旦Flink...//设置statebackend //env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://hadoop100:9000/flink...final OutputTag ANALYZE_METRIC_TAG = new OutputTag("analyzeMetricLog", TypeInformation.of
Flink Checkpoint与 Spark 的相比，Flink 有什么区别或优势吗 Spark Streaming 的 Checkpoint 仅仅是针对 Driver 的故障恢复做了数据和元数据的...sideOutputLateData(outputTag: OutputTag[T])保存 获取延迟数据是通过DataStream.getSideOutput(tag: OutputTag[X])获取...Flink 的运行必须依赖 Hadoop 组件吗 Flink可以完全独立于Hadoop，在不依赖Hadoop组件下运行。但是做为大数据的基础设施，Hadoop体系是任何大数据框架都绕不过去的。...Flink可以集成众多Hadooop 组件，例如Yarn、Hbase、HDFS等等。例如，Flink可以和Yarn集成做资源调度，也可以读写HDFS，或者利用HDFS做检查点。 6....Flink的重启策略了解吗 Flink支持不同的重启策略，这些重启策略控制着job失败后如何重启： 固定延迟重启策略 固定延迟重启策略会尝试一个给定的次数来重启Job，如果超过了最大的重启次数，Job最终将失败
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