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Flink大数据处理实战
已于 2024-02-20 11:21:32 修改
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文章标签： flink java 大数据
于 2022-02-23 17:43:07 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Direction_Wind/article/details/123090240
本文主要探讨使用Apache Flink进行大数据实时处理的实践，结合Java API深入解析关键概念和技术细节。

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Flink系列之：使用Flink CDC从数据库采集数据，设置checkpoint支持数据采集中断恢复，保证数据不丢失
zhengzaifeidelushang的博客
06-28 2174
Flink系列之：使用Flink CDC从数据库采集数据，设置checkpoint支持数据采集中断恢复，保证数据不丢失。
使用Flink CDC从数据库采集数据，保证数据不丢失：实现断点续传机制
VavzNvml的博客
09-22 2114
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Flink CDC如何保障数据的一致性
像豆芽一样优秀
08-28 819
本文深入探讨了 Apache Flink 实现端到端精确一次（Exactly-Once）语义的两种核心策略：两阶段提交与幂等性。通过对比分析其原理、优缺点及适用场景，本文旨在帮助读者根据不同的数据汇（Sink）类型（如 Kafka 或 MySQL），做出最合适、高效的技术选型，以构建高可靠性的流处理应用。
flink 容错机制（检查点的保存、恢复、检查点算法、保存点、状态一致性的三种级别、end-to-end exactly-once）
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Flink容错与状态一致性保证(文末有抽奖福利)
weixin_43272605的博客
03-06 3万+
CheckPoint机制 为了进行容错，我们在进行Flink的处理的时候，需要进行容错管理，难免我们的应用会发生故障的。而Flink提供了这样的一种容错机制CheckPoint，它能够保证Flink内部的一致性，实现内部Exact Once语义。首先看看什么是CheckPoint机制 它是受Chandy-Lamport算法的启发，形成的一种轻量级的分布式快照，它的意思是每个操作(具体到是每一个并...
实践数据湖iceberg 第二十七课 flink cdc 测试程序故障重启：能从上次checkpoint点继续工作
spark_dev的博客
04-07 4411
程序化部署，测试flink cdc重启恢复 测试思路：1.程序停止时，进行checkpoint记录，记录checkpoint的位置 2.程序停止时，写入数据， 记录写入的数据， 测试重启后，能否从故障点开始恢复。 结论：能
0016_143368846.html
11-18
由于给定的信息中【标题】和【描述】均是"0016_143368846.html"，【标签】为空，这意味着无法从提供的数据中获取足够的信息以生成文章的摘要。因此，我无法根据这些指示完成任务，因为缺乏具体的文件内容、关键点或...
【例0016】ask all drafting reference components 查询所有绘图参考组件
王牌飞行员_里海的博客
05-24 104
ask all drafting reference components 查询所有绘图参考组件》这是一个NX二次开发官方小例子，下面是代码和解析。相较于混乱、未经验证的代码，官方案例能够确保开发者获得准确的开发方法，这些官方示例代码经过严格测试，能够正确地反映出NX软件的功能和API使用方式，有助于开发者系统地掌握NX二次开发技能，提高开发质量和效率。本专栏订阅后是永久阅读的。欢迎一起学习NX二次开发案例，逐步积累宝贵的经验，早日成为行业专家。
0016-lua-support-12V-rtsp-stream.patch:927: trailing whitespace.
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我们面对的问题是：如何解决补丁文件（0016-lua-support-12V-rtsp-stream.patch）中第927行的行尾空白（trailing whitespace）问题。 根据用户提供的引用信息，我们得知： - 引用[1]和[2]提到将Lua代码移到外部...
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《抽真空软包装腌制牛肉（加糖）罐头（食品安全企业标准）》Q/PNJT0016S-2019，作为一份详尽的企业标准文件，它不仅规定了生产过程中技术要求，更是确立了食品安全和质量控制的具体标准，以此保障该类罐头产品的安全...
FlinkCDC 入门之数据同步和故障恢复
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03-19 3346
FlinkCDC 是一款基于 Change Data Capture（CDC）技术的数据同步工具，可以用于将关系型数据库中的数据实时同步到 Flink 流处理中进行实时计算和分析，下图来自官网的介绍。下图1是 FlinkCDC 与其它常见 开源 CDC 方案的对比：可以看见的是相比于其它开源产品，FlinkCDC 不仅支持增量同步，还支持全量/全量+增量的同步，同时 FlinkCDC 还支持故障恢复（基于检查点机制实现），能够快速恢复数据同步的进度，并且支持的数据源也很丰富。
Flink + Kafka怎样保证exactly-once
mischen520的博客
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内部 —— 利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性 source —— kafka consumer作为source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性 sink —— kafka producer作为sink，采用两阶段提交 sink，需要实现一个 TwoPhaseCommitSinkFunction 内部的checkpoint机制我们已经有了了解，那source和sink具体又是怎样
Spring Boot+Flink CDC —— MySQL 同步 Elasticsearch (DataStream方式)
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04-28 3873
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