空0016

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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 2116
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。
【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 65
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。
Flink容错与状态一致性保证(文末有抽奖福利)
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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...
flink端到端数据一致性
别这么骄傲
04-26 355
这里有一个注意点，就是flink端的精准一次。
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 4337
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
Flink + Kafka怎样保证exactly-once
mischen520的博客
07-01 340
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
flink的精确一次的实现原理
qq_43662627的博客
09-18 4648
flink的精确一次性需要有以下保证： 一 checkpoint checkpoint是flink实现的精确一次性的保证，checkpoint的原理其实与flink 的watermark是相似的，简而言之是一定时间后触发操作，进行状态的保存，在所有任务保存完毕后，向JobManager提示检查点保存工作完成。 一旦flink执行出错，可根据检查点重启，尽快恢复工作 二 source端是可重放的 根据检查点机制只能恢复到上一个状态，但如果新的数据是不可重放的，意味着任务失败前，上一个检查点的状态的数据会
抽真空软包装腌制牛肉（加糖）罐头（食品安全企业标准）.pdf
11-14
《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...
Vue指令_常用vue指令_自定义全局指令_自定义局部指令---vue工作笔记0016
添柴程序猿的专栏
03-16 345
然后我们开始去看vue中的指令,以及自定义指令 可以看到这里列出了他给的一些指令. 大部分我们不常用 而且有些我们用过了,比如 v-bind 一般我们省略,然后剩下一个: 来使用就可以了. 这里我们写个p标签,然后 这里我们使用一个试试,我们用这个ref这个指令, 可以看到写上一个content 可以看到,我们给p标记,添加了ref指令以后,我们再写一个 button,给他添加一个click事件,然后,访问这个hint这个函数, 在hint函数中,我们就可以,通过...
0016-量化第三天：QMT——多因子选股注释
m0_68750710的博客
04-11 4423
根据多因子排序变动，实现阶段性调仓，并分配特定标的权重
flink CDC (java 版本)
daqu1314的博客
07-13 3233
一.flink CDC 目前还有许多要完善的,用起来感觉还不错的,我这边自己研究了下. 自己有些心得 1.在flink cdc 自定义反序列化器 测试 修改主键后会终止程序 报错 Recovery is suppressed by NoRestartBackoffTimeStrategy 我这边没时间继续查找研究.希望有人继续研究吧! 2.希望flink cdc 支持 Oracle,这个很重要,成功了也是个壮举啊! 二. mysql的配置 mysql肯定都安装 但是初学者找到这个配置确实有点难度 指令:..
基于FlinkSQLCDC的实时数据同步方案
03-03
业务系统经常会遇到需要更新数据到多个存储的需求。例如：一个订单系统刚刚开始只需要写入数据库即可完成业务使用。某天BI团队期望对数据库做全文索引，于是我们同时要写多一份数据到ES中，改造后一段时间，又有需求需要写入到Redis缓存中。很明显这种模式是不可持续发展的，这种双写到各个数据存储系统中可能导致不可维护和扩展，数据一致性问题等，需要引入分布式事务，成本和复杂度也随之增加。我们可以通过CDC（ChangeDataCapture）工具进行解除耦合，同步到下游需要同步的存储系统。通过这种方式提高系统的稳健性，也方便后续的维护。CDC全称是ChangeDataCapture，它是一个比较广义的概念
Flink之实现kafka端到端的精确一次
qq_41537882的博客
10-28 1890
端到端的状态一致性的实现，需要每一个组件都实现，对于Flink + Kafka的数据管道系统（Kafka进、Kafka出）而言，各组件怎样保证exactly-once语义呢？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。内部 —— 利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证部的状态一致性。sink端：精确一次，依赖kafka的两阶段提交。
flink高频问题总结
Xiao__Bei的博客
11-23 2359
一、高可用性 1. 高可用性定义 高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 2.高可用性计算指标 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。 3.flink on yarn 实现高可用性 （1）Flink on
Flink的可靠性保证 – CheckPoint机制
flywind800的博客
12-25 889
Flink支持Exactly-Once级别的准确行，这是一个很高的要求，一般的高吞吐量系统只支持At-least-Once级别的。Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows 这篇论文是Checkpointing 机制的理论基础，这个机制的思想来源于K.MANI CHANDY和LESLIE LAMPORT 发表的一篇分布式...
springboot集成flink-cdc
胖虎儿的博客
08-25 1万+
springboot集成flink-cdc 实时变更捕获技术 监听数据库变化
Flink CDC实现一个Job同步多个表
qq_24516889的博客
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Flink CDC实现一个Job同步多个表
Flink之数据去重
启迪思维，精进技术
08-23 2474
前言 flink 计算数据1秒有几十条，数据去重，1秒取一条。 1. 去重方式一 流转表 核心代码逻辑 // 计算iopv SingleOutputStreamOperator<FundIopvIndicators> streamOperator = EtfIopvFunction.calculateRealTimeIopv(stringKeyedStream); // 流转表 Table table = tableEnv.fromDat
【实战-01】flink cdc 实时数据同步利器
笔生花的博客
12-21 1万+
对很多初入门的人来说是无法理解cdc到底是什么个东西。有这样一个需求，比如在mysql数据库中存在很多数据，但是公司要把mysql中的数据同步到数据仓库(starrocks), 数据仓库你可以理解为存储了各种各样来自不同数据库中表。数据的同步目前对mysql来说比较常见是方式是使用：datax 和 canal配合， 为什么需要这两个框架配合呢？因为datax不支持实时的同步， datax只能定义一个范围去同步，而且同步结束后程序就结束了。
输出的这些是什么意思 ready to OS start sdk ver:Hi3861V100R001C00SPC025 2020-09-03 18:10:00 FileSystem mount ok. wifi init success! 00 00:00:00 0 196 D 0/HIVIEW: hilog init success. 00 00:00:00 0 196 D 0/Iteration: 0, Current Duty Cycle: 0, New Duty Cycle: 3200 HIVIEW: log limit init success. 00 00:00:00 0 196 I 1/SAIteration: 1, Current Duty Cycle: 100, New Duty Cycle: 2294 MGR: Bootstrap core services(count:3). 00 00:00:00 0 Iteration: 2, Current Duty Cycle: 200, New Duty Cycle: 2383 Iteration: 3, Current Duty Cycle: 300, New Duty Cycle: 2472 00 00:00:00 0 196 I 1/SAMGR: Init service:0x4aede0 TaIteration: 4, Current Duty Cycle: 400, New Duty Cycle: 2561 skPool:0xfa894 00 00:00:00 0 196 I 1/SAMGR: Init servIteration: 5, Current Duty Cycle: 500, New Duty Cycle: 2650 ice:0x4aeef0 TaskPool:0xfaa54 00 00:00:00 0 228 I 1/SAIteration: 6, Current Duty Cycle: 600, New Duty Cycle: 2739 MGR: Init service 0x4aede0 <time: 0ms> success! 00 00Iteration: 7, Current Duty Cycle: 700, New Duty Cycle: 2828 :00:00 0 128 I 1/SAMGR: Init service 0x4aedbc <time: 0Iteration: 8, Current Duty Cycle: 800, New Duty Cycle: 2917 ms> success! 00 00:00:00 0 72 D 0/HIVIEW: hiview initt=======KERNEL PANIC======= **********syserr info start********** kernel_ver : Hi3861V100 R001C00SPC025,2020-09-03 18:10:00 **********Exception Information********** PC Task Name : tcpip_th PC Task ID = 6 Cur Task ID = 6 Task Stack Size = 0x1000 Exception Type = 0x1 **********reg info********** mepc = 0x12121212 mstatus = 0x1880 mtval = 0x12121212 mcause = 0x1 ccause = 0x2 ra = 0x12121212 sp = 0xf2650 gp = 0x11a9c0 tp = 0x10e0fa0c t0 = 0x3f4884 t1 = 0x3fad96 t2 = 0xf s0 = 0x11111111 s1 = 0x10101010 a0 = 0xf2538 a1 = 0x5 a2 = 0xcacacaca a3 = 0x40008000 a4 = 0xd00a0dff a5 = 0xd00a0dff a6 = 0xcacacaca a7 = 0xcacacaca s2 = 0x9090909 s3 = 0x88 s4 = 0x11abf0 s5 = 0x88 s6 = 0x12121212 s7 = 0x11111111 s8 = 0x10101010 s9 = 0x9090909 s10 = 0x8080808 s11 = 0x7070707 t3 = 0xcacacaca t4 = 0xcacacaca t5 = 0xcacacaca t6 = 0xcacacaca **********memory info********** Pool Addr = 0xe8300 Pool Size = 0x302c0 Fail Count = 0x0 Peek Size = 0x13fe0 Used Size = 0xff9c **********task info********** Name : tcpip_th ID = 6 Status = 0x14 Stack Index = 0x8 Stack Peak = 0x254 Stack Size = 0x1000 SP = 0x11a860 Stack : 0xf1580 to 0xf2580 Real SP = 0xf2650 Stack Overflow = 0 **********track_info********** current_item:0x3 item_cnt:10 Index TrackType TrackID CurTime Data1 Data2 0001 0016 0007 0xb 0x3f4870 0x0 0002 0065 0007 0xc 0x3f4870 0x3f5e78 0003 0065 0006 0xc 0x3f5e78 0x3f5e78 0004 0065 0007 0xa 0x3f4870 0x3f5e78 0005 0065 0002 0xa 0x3f5e78 0x3f5e78 0006 0065 0011 0xa 0x3f5e78 0x3f4870 0007 0016 0007 0xa 0x3f4870 0x0 0008 0065 0007 0xb 0x3f4870 0x3f5e78 0009 0065 0002 0xb 0x3f5e78 0x3f5e78 0010 0065 0011 0xb 0x3f5e78 0x3f4870 **********Call Stack********** **********Call Stack end**********
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05-24
- 调用栈信息为空，可能是因为异常发生时没有捕获到完整的调用栈。 --- ### 问题分析 从日志中可以看出，系统在运行一段时间后发生了内核崩溃（`KERNEL PANIC`）。以下是可能导致问题的原因： 1. **非法指令或...
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