key状态和算子状态 key状态 key状态总是与key有关，只能被用于keyedStream类型的函数与算子。你可以认为key状态是一种被分区的算子状态，每一个key有一个状态分区。每一个key状态逻辑上由唯一确定，由于每一个key
本文分享自华为云社区《Flink SQL性能优化实践》 ，作者：超梦。 在大数据处理领域，Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力，成为许多企业的首选。然而，随着数据量的增长，性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供
数据类型要求 BatchPhysicalHashAggRule match 条件会判断 isAggBufferFixedLength(agg) 为什么要求 aggCall 的类型是 Fixed Length 的才可以使用 HashAggregate ? 因为在 HashAggregate 中, 依赖
Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。 1、Flink SQL基本原理 Flink SQL建立在Apache
如果让你来做一个有状态流式应用的故障恢复，你会如何来做呢？ 单机和多机会遇到什么不同的问题？ Flink Checkpoint 是做什么用的？原理是什么？
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/131592261 Flink支持完全分布式模式，这时它由一个master节点和多个worker节点构成。在本节，我们将搭建一个如下的三个节点的Flink集群。 一、Flink集群安装、配置和运行 Flink完全分布式集群搭建步骤如下： 1、
Flink SQL 提供了许多扩展功能和语法，以适应 Flink 的流式和批处理引擎的特性。他是Flink最高级别的抽象，可以与 DataStream API 和 DataSet API 无缝集成，利用 Flink 的分布式计算能力和容错机制。
以Flink为主的计算引擎配合OLAP查询分析引擎组合进而构建实时数仓**，其技术方案的选择是我们在技术选型过程中最常见的问题之一。也是很多公司和业务支持过程中会实实在在遇到的问题。 很多人一提起实时数仓，就直接大谈特谈Hudi，Flink的流批一体等，但实际上，**实时数仓包括任何架构体系的构建如...
### Checkpoint与Barrier Flink是一个有状态的流处理框架，因此需要对状态做持久化，Flink定期保存状态数据到存储空间上，故障发生后从之前的备份中恢复，这个过程被称为Checkpoint机制。而Checkpoint为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。 流处理
### 概述 在进行流处理时，很多时候想要对流的有界子集进行聚合分析。例如有如下的需求场景： (1)每分钟的页面浏览(PV)次数。 (2)每用户每周的会话次数。 (3)每分钟每传感器的最高温度。 (4)当电商发布一个秒杀活动时，想要每隔10min了解流量数据。 对于这些需求的处理，程序需要处理元素组
### 概述 Flink Streaming API借鉴了谷歌数据流模型(Google Data Flow Model)，它的流API支持不同的时间概念。Flink明确支持以下3个不同的时间概念。 Flink明确支持以下3个不同的时间概念。 (1)事件时间：事件发生的时间，由产生（或存储）事件的设备
CDC是(Change Data Capture变更数据获取)的简称。 核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 ## Flink CDC的设
两阶段提交的成立要基于以下假设： - 该分布式系统中，存在一个节点作为协调者，其他节点作为参与者，且节点之间可以进行网络通信。 - 所有节点都采用预写式日志，且日志被写入后即被保存在可靠的存储设备上，即使节点损坏也不会导致日志数据的丢失。 - 所有节点不会永久性损坏，即使损坏后也可以恢复。 ###
Apache Flink 作为 Google Dataflow Model 的工业级实现，经过多年的发展，如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。它具有高吞吐、低时延、原生流批一体、高一致性、高可用性、高伸缩性的特征，同时提供丰富的层级化 API、时间窗口、状态化计算等语义，方便用户快速入门实时开发，构建实时计算体系。
问题描述 参考Github上 Event Hub的示例代码（Using Apache Flink with Event Hubs for Apache Kafka Ecosystems : https://github.com/Azure/azure-event-hubs-for-kafka/tre
阅读《[基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用](https://mp.weixin.qq.com/s/yhXiQtUSR4hxp9XWrkiiew "基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用")》一文后，对其中日志聚类算法有了些思考。 ### 概述 日志聚类，简而言之是对
| 目录 | 作用 | | | | | app | 产生各层数据的 flink 任务 | | bean | 数据对象 | | common | 公共常量 | | utils | 工具类 | app.ods.FlinkCDC.java package com.atguigu.app.ods; impo
摘要：目前Hudi只支持FlinkSQL进行数据读写，但是在实际项目开发中一些客户存在使用Flink DataStream API读写Hudi的诉求。 本文分享自华为云社区《FusionInsight MRS Flink DataStream API读写Hudi实践》，作者： yangxiao_mr
阅识风云是华为云信息大咖，擅长将复杂信息多元化呈现，其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。更多精彩内容请单击此处。 摘要：Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮
