大数据技术派

本文目录CheckpointsState BackendsSavepointsCheckpoints 与 Savepoints区别Flink可以保证exactly once，与其容错机制checkpoint和savepoint分不开的。本文主要讲解两者的机制与使用，同时会对比两者的区别。CheckpointsCheckpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint ...

本文讲解 Flink 用于访问外部数据存储的异步 I/O API。对于不熟悉异步或者事件驱动编程的用户，建议先储备一些关于 Future 和事件驱动编程的知识。本文代码gitee地址：https://gitee.com/ddxygq/BigDataTechnical/blob/main/Flink/src/main/java/operator/AsyncIODemo.java对于异步 I/O 操作...

文章都在个人博客网站：https://www.ikeguang.com/ 同步，欢迎访问。最近看到有人在用flink sql的页面管理平台，大致看了下，尝试安装使用，比原生的flink sql界面确实好用多了，我们看下原生的，通过bin/sql-client.sh命令进入那个黑框，一只松鼠，对，就是那个界面。。。。这个工具不是Flink官方出的，是一个国内的小伙伴写的，Github地址：是不是觉得很强大，很多同学已经摩拳擦掌想试试了。

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言，处理速度至少提高了100倍)，下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解)，图片来源于ClickHouse中文官方文档。行式列式我们使用Flink编写程序，消费kafka里面的主题数据，清洗、归一，写入到clickhouse里面去。

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。

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。

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。

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。

PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-...

你好，欢迎来到第 01 课时，本课时我们主要介绍 Flink 的应用场景和架构模型。实时计算最好的时代在过去的十年里，面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm，再到 Spark 的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。直到 2019 年 1 月底，阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源！一石激起千层浪，Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚，瞬间成为两强争霸的时代。Apache Flink（以下简称 Flink）以其先进的设计理

步骤很简单，既然要基于yarn，前提是hadoop已经安装好了，我们选择hadoop集群的一个节点，安装一个flink客户端即可。我们平时提交任务，包括mr、spark任务等，也会去安装一个spark客户端。选择一个节点，这个节点通常会用它提交任务。下载flinkwget http://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.5/flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz解压tar -zxvf flink-1.13.5-bin-scal

文章目录一、前言二、状态类型2.1、Keyed State2.2、Operator State三、状态横向扩展四、检查点机制4.1、开启检查点 (checkpoint)4.2、保存点机制 (Savepoints)五、状态后端5.1、状态管理器分类5.2、配置方式六、状态一致性6.1、端到端（end-to-end）6.2、Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义6.3、Kafka幂等性和事务幂等性事务6.4 两阶段提交协议七、链接文档关注公众号：Java大数据与数据仓库，回复“

TopN的常见应用场景，最热商品购买量，最高人气作者的阅读量等等。1. 用到的知识点Flink创建kafka数据源；基于 EventTime 处理，如何指定 Watermark；Flink中的Window，滚动（tumbling）窗口与滑动（sliding）窗口；State状态的使用；ProcessFunction 实现 TopN 功能；2. 案例介绍通过用户访问日志，计算最近一段时间平台最活跃的几位用户topN。创建kafka生产者，发送测试数据到kafka；消费kafka数据，

Table API是用于流和批处理的统一关系API。 Table API查询可以在批量或流式输入上运行而无需修改。 Table API是SQL语言的超级集合，专门用于与Apache Flink一起使用。 Table API是Scala和Java语言集成API。 Table API查询不是像SQL一样将字符串值指定为SQL，而是在Java或Scala中以嵌入语言的样式定义，并支持自动完成和语法验证等...

目录先决条件启用和配置检查点选择状态的后端存储（State Backend）迭代式作业中的状态检查点（State Checkpoints in Iterative Jobs）重启策略（Restart Strategies）Flink中的每个function和operator都可以是有状态的（有关详细信息请参阅有状态的运行）。有状态的functions通过处理各个元素/事件来...

通过类型清单(manifests) and 类标签功能，Scala对于运行时的类型信息有着非常详细的概念。通常，Scala对象的类型和方法可以访问其泛型参数的类型，因此，Scala程序不会有Java程序那样的类型擦除问题。此外，Scala允许通过Scala的宏在Scala编译器中运行自定义代码，这意味着当你编译针对Flink的Scala API编写的Scala程序时，会执行一些Flink代码。...