flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/async/AsyncFunction.java
使用flink做实时数仓的公司越来越多了，浪尖这边也是很早就开发了一个flink 全sql平台来实现实时数仓的功能。说到实时数仓，两个表的概念大家一定会知道的：事实表和维表。
Apache Flink 1.12 Documentation: Asynchronous I/O for External Data Access
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
在Flink 流处理过程中，经常需要和外部系统进行交互，用维度表补全事实表中的字段。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
SQL是数据处理中使用最广泛的语言。它允许用户简明扼要地声明他们的业务逻辑。大数据批计算使用SQL很常见，但是支持SQL的实时计算并不多。其实，用SQL开发实时任务可以极大降低数据开发的门槛，在袋鼠云数栈-实时计算模块，我们决定实现完全SQL化。
Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。
首先通过官网的一个图片了解一下Asynchronous I/O Operation
数据流操作的另一个常见需求是对两条数据流中的事件进行联结（connect）或Join。Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子：基于间隔的Join和基于窗口的Join。本节我们会对它们进行介绍。
讨论主题：http： //apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com/DISCUSS-Proposal-for-Asynchronous-IO-in-FLINK-tt13497.html
当与外部系统交互时（例如，使用存储在数据库中数据丰富流事件），需要注意与外部系统的通信延迟并不决定流应用程序的整体工作。访问外部数据库中的数据（例如在 MapFunction 中）通常意味着同步交互：将请求发送到数据库，MapFunction 会等待直到收到响应。在许多情况下，这个等待时间占了该函数绝大部分时间。
其次是在调研阶段我们为什么选择了 Flink。在这个部分，主要是 Flink 与 Spark 的 structured streaming 的一些对比和选择 Flink 的原因。
代码生成（code generation）是当今各种数据库和数据处理引擎广泛采用的物理执行层技术之一。通过代码生成，可以将原本需要解释执行的算子逻辑转为编译执行（二进制代码），充分利用JIT编译的优势，克服传统Volcano模型虚函数调用过多、对寄存器不友好的缺点，在CPU-bound场景下可以获得大幅的性能提升。
在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。 本篇以实时查询redis为例，要求redis 客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入：
黄鹏，微博广告实时数据开发工程师，负责法拉第实验平台数据开发、实时数据关联平台、实时算法特征数据计算、实时数据仓库、实时数据清洗组件开发工作。
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。
需要注意的是，写完输出（sink）操作并不代表程序已经结束。因为当main()方法被调用时，其实只是定义了作业的每个执行操作，然后添加到数据流图中；这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink是由事件驱动的，只有等到数据到来，才会触发真正的计算，这也被称为“延迟执行”或“懒执行”。
/** * Tests the basic functionality of the AsyncWaitOperator: Processing a limited stream of * elements by doubling their value. This is tested in for the ordered and unordered mode. */ @Test public void testAsyncWaitOperator() throws Exception {
部署Flink之前首先需要安装好JDK，可以选择8或11版本，我这里选择的是JDK11：
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。
既然分析了 Dockerfile，那么也顺带分析一波 docker-entrypoint.sh 脚本都干了什么事。
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血来潮，打算自己编一版 Blink 玩玩，这篇文章分为两个部分：
导语 | Flink已经成为未来流计算趋势，目前在很多大厂已经有了大规模的使用。最近在学习Flink源码，就想把自己学习的过程分享出来，希望能帮助到志同道合的朋友。开始阅读源码，说明读者已经对flink的基本概念有一些了解，这里就不再重复介绍Flink了。本文作为学习过程的第一章，首先对Flink的工程目录做一个解读，了解了工程下各个模块的作用，才能在遇到问题时准确定位到代码，进一步学习。
📷 ---- ---- Step 1 Prompt 体系化的列举出Flink的知识点， 输出markdown语言格式 📷 📷 📷 Step 2 Prompt 将上述回答转换为markdown的Code 📷 # Flink 知识点概览 Apache Flink 是一个流处理框架，用于在分布式环境中处理无限的数据流。以下是 Flink 的知识点概览： ## Flink 架构 - Flink 架构概述 - Flink 集群架构 - JobManager 和 TaskManager - Flink 数据流执
基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后，当任务执行失败、取消或者完成后，可以在WebUI中查看对应任务的统计信息，这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要，可以知道一个任务异常挂掉前发生了什么，便于定位问题。
Apache Flink是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(event-time)、计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。2020年2月11日，社区发布了Flink 1.10.0版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升，同时引入了native Kubernetes的特性。对于Flink的下一个稳定版本，社区在2020年4月底冻结新特性的合入，预计在2020年5-6月会推出Flink1.11，该版本重点关注新特性的合入（如FLIP-105，FLIP-115，FLIP-27等）与内核运行时的功能增强，以扩展Flink的使用场景和应对更复杂的应用逻辑。。
来源:王知无 作者:王知无 By 暴走大数据 场景描述：这是一份Flink学习面试指北。看看你能通过这？ 关键词：Flink 学习 面试 《大数据技术与架构》和《暴走大数据》读者拥有本文的优先阅读权。 转载请联系作者本人。 答案将在下期给出。 概念和基础篇 简单介绍一下Flink Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别？和Spark中的structured streaming 相比呢？Flink相比ss和storm有什么优势？ Flink的组件栈是怎么样的？ Flink的基础编程模型了
问题导读 1.Flink CEP是什么？ 2.Flink CEP可以做哪些事情？ 3.Flink CEP和流式处理有什么区别？ 4.Flink CEP实现方式有哪些？ Flink CEP在Flink里面还是比较难以理解的。有的老铁甚至以为和Flink流式处理是差不多的。其实Flink CEP跟流式处理确实有相似的地方。但是Flink CEP处理的是流式数据，但是却并不是流式处理（datastream）。后面给大家详细讲解。 Flink CEP有的大家甚至不知道CEP是什么？CEP在Flink未产生以前，已经有CEP，并不是有了Flink才有CEP，我们这里重点是讲Flink CEP。CEP本身的含义是复杂事件处理。那么它为什么可以处理复杂事件，这就跟它的原理有关系了。所以我们需要了解NFA，NFA是什么？它的含义是非确定有限自动状态机。我们明确它的概念是什么就可以了。后面同样也会给大家补充。 由于官网只讲了CEP的基础部分，因此我们需要给大家补充原理部分，基础（组成）部分，以及编程方面的内容。 也就是我们按照下面线路来学习： 1.首先认识Flink CEP 2.Flink CEP原理机制 3.Flink CEP编程 通过上面三部分，我们来学习Flink CEP。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，可为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖了本机迭代支持，托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
前面写了一些flink的基础组件，但是还没有说过flink的环境搭建，现在我们来说下基本的环境搭建 1. 使用StatefulSet的原因 对于Flink来说，使用sts的最大的原因是pod的hostname是有序的；这样潜在的好处有 hostname为-0和-1的pod可以直接指定为jobmanager；可以使用一个statefulset启动一个cluster，而deployment必须2个；Jobmanager和TaskManager分别独立的deployment pod由于各种原因fail后，由于StatefulSet重新拉起的pod的hostname不变，集群recover的速度理论上可以比deployment更快（deployment每次主机名随机） 2.使用StatefulSet部署Flink 2.1 docker的entrypoint 由于要由主机名来判断是启动jobmanager还是taskmanager，因此需要在entrypoint中去匹配设置的jobmanager的主机名是否有一致 传入参数为：cluster ha；则自动根据主机名判断启动那个角色；也可以直接指定角色名称 docker-entrypoint.sh的脚本内容如下：
大家期盼已久的1.9已经剪支有些日子了，兴冲冲的切换到跑去编译，我在之前的文章《尝尝Blink》里也介绍过如何编译，本文只针对不同的地方以及遇到的坑做一些说明，希望对遇到同样问题的朋友有一些帮助。
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Apache Beam 是统一的批/流数据处理的编程模型。本文主要是参考官方文档，用 Docker 来快速跑起来一个用 Beam 来构建的 Flink 程序来处理数据的 Demo。
有没有去面试的时候被问到Flink的面试题你答不上来，为什么那？，菜吗？不是。原因是你接触的面试题太少了，那我今天就根据不同的群体来给大家你分享。
用于学习，在IDEA上开发的flink job，能直接在IDEA运行，如果运行时依赖的flink框架是我们自己编译构建的，就做到了从业务到框架都可以修改源码并验证，起到了很好的学习和动手实践效果；
Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容，目前经过测试，Hudi0.8.0版本开始支持Flink，通过Flink写数据到Hudi时，必须开启checkpoint，至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。
其实比较也没啥意义，不同社区发展的目标总是会有差异，而且 Flink 在真正的实时流计算方面投入的精力很多。不过笔者想表达的是，Apache Hive 已经成为数据仓库生态系统的焦点，它不仅是一个用于大数据分析和 ETL 的 SQL 引擎，也是一个数据管理平台，所以无论是 Spark，还是 Flink，或是 Impala、Presto 等，都会积极地支持集成 Hive 的功能。
flink-release-1.7.1/flink-dist/src/main/flink-bin/bin/flink-daemon.sh
Kubernetes 是一种流行的容器编排系统，用于自动化计算机应用程序的部署、扩展和管理。 Flink 的原生 Kubernetes 集成允许您直接在运行的 Kubernetes 集群上部署 Flink。 此外，Flink 能够根据所需资源动态分配和取消分配 TaskManager，因为它可以直接与 Kubernetes 对话。
Flink的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不用修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等，Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算，目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理器模式，下面我们重点讲解Flink 基于Standalone集群、Yarn资源管理器以及Kubernetes集群部署方式。
可以看到有3个Task Managers，1个Job Manager 为bigdata1
Flink自1.11.0 版本开始，已经支持了hadoop 3.x，具体来讲就是将 HADOOP_CLASSPATH 配置成运行机器上的hadoop3 相关jar包即可。
flink-release-1.7.2/flink-dist/src/main/resources/flink-conf.yaml
目前想把kafka json格式的埋点数据写入OSS存储，但是参考官网文档出现很多异常内容，总结如下：
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