Streaming non window left outer join是flink1.6中的一个新特性。当我在两个动态表之间执行此操作时。join结果顺序错误。如何正确使用此功能?这两个动态表都是按data_update_time排序。NonWindowJoin左表的状态和右表的状态都使用flink托管状态MapState。当我查看flink的non window join代码时。我搞混了:(1) MapState的关键字是Row object。Row的hashCode和equal函数由Row的所有字段决定。因此,如果流事件来自mysql数据库的binlog,则MapState[Row,
我跟随使用mysql数据库作为Flink的接收器。代码编译成功,但在Flink群集中执行作业失败,错误为
The program finished with the following exception:
The implementation of the AbstractJdbcOutputFormat is not serializable. The object probably contains or references non serializable fields.
org.apache.flink.api.java.ClosureCleaner.clean(
为了提高数据处理的性能,我们将事件存储到映射中,直到事件计数达到100时才进行处理。同时,在open方法中启动一个计时器,以便每60秒处理一次数据。
当flink版本为1.11.3时,
将flink版本升级到1.13.0后,
我发现,有时事件是从卡夫卡不断消耗,但没有在RichFlatMapFunction处理,这意味着数据丢失。在重新启动服务之后,它运行良好,但几个小时后,同样的事情又发生了。
这个flink版本有什么已知的问题吗?如有任何建议,敬请见谅。
public class MyJob {
public static void main(String[] args) thro
我想使用flink-jdbc从mysql获取数据。我在Apache flink网站上看到过一个例子
// Read data from a relational database using the JDBC input format
DataSet<Tuple2<String, Integer> dbData =
env.createInput(
JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
.setDrivername("org.apache.derby.jdbc.Emb
我正在学习如何使用Flink处理流数据。
我已经成功地编写了一个示例,它是从数据源接收和反序列化流数据,转换它并打印输出。
现在我在考虑如何处理Flink中的OOM例外。
例如,如果存在背压问题,这意味着如果从数据源发送数据的速度比Flink的操作符中处理数据的速度快,我的理解是,RAM将在一段时间内耗尽。如果这个案子发生了呢?如何处理这种异常?是否有可能忽略某些输入,从而使进程不会导致任何错误?
换句话说,我期待一些机制如下:
if (RAM is almost exhausted)
ignore the coming data
else
process the coming
我使用的是带有32 32执行程序的flink mysql连接器,有32个插槽的16 16vCPU。如果我运行一个具有并行性32 (作业并行性224)的作业,它使用10个MySQL表执行时态查找联接,那么在2-3次成功运行之后,它就会开始失败。
org.apache.flink.runtime.JobException: Recovery is suppressed by NoRestartBackoffTimeStrategy
at org.apache.flink.runtime.executiongraph.failover.flip1.ExecutionFailureHandle
使用flink 0.10.1在本地,由于以下错误,我无法与作业管理器连接:
Association with remote system [akka.tcp://flink@127.0.0.1:49789] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason is: [scala.Option; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = -2062608324514658839, local class serialVersionUID = -114
在我看来,Processing Time Temporal Join用于流和外部数据库,并且总是基于联接条件在外部数据库中的最新值join。此外,当Processing Time Temporal Join时使用the external table is not feasible to materialize the table as a dynamic table within Flink.
类似地,Lookup Join用于流和外部数据库,并且始终基于联接条件在外部数据库中look up值。
Lookup Join会在Flink中实现外部数据库表吗?他们之间有什么区别?