12、Flink 解决流上的确定性最佳实践

最新推荐文章于 2025-08-17 14:07:17 发布
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分类专栏： Flink SQL 文章标签： flink 大数据
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最佳实践

示例1

运行流查询前主动开启 TRY_RESOLVE 模式，在检查到流查询中存在无法解决的 NDU 问题时，尽量按照错误提示修改 SQL 主动避免问题

示例：FLINK-27639

INSERT INTO t_join_sink
SELECT o.order_id, o.order_name, l.logistics_id, l.logistics_target, l.logistics_source
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Flink处理乱序的数据的最佳实践
大模型大数据攻城狮的专栏
10-31 1013
在Flink处理乱序数据的过程中，自定义Watermark生成策略是一项强大的工具，能够显著提升系统的处理效率和准确性。通过灵活运用这一机制，开发者可以根据具体的数据特征和业务需求，实现更为精细化和高效的乱序数据处理方案。自定义Watermark生成策略的核心思想是通过实现WatermarkGenerator接口，根据数据流中的事件特性动态生成Watermark。这种方法允许开发者充分利用数据本身的特性，设计出最适合特定应用场景的Watermark生成算法。
Flink 流处理引擎优化实践
AI天才研究院
08-02 1023
Flink 是 Apache 开源的流处理框架，广泛应用于数据处理、实时计算领域，在海量数据处理场景下性能卓越，提供低延迟、高吞吐等优势。Flink 的原生批处理模式和流处理模式均支持多种复杂的窗口操作，而对 Flink 的任务管理、资源分配等方面进行了高度的优化，使其运行效率更加可预测。但是，由于 Flink 内部各个模块之间耦合程度较高，导致当一个模块出现问题时，整个系统可能无法正常工作。
大数据最佳实践-flink
program哲学
04-22 1631
目录概述特点API 概述 流处理 流是数据的自然栖息地。无论是来自Web服务器的事件，来自证券交易所的交易，还是来自工厂车间机器上的传感器读数，数据都将作为流的一部分创建。但是，当您分析数据时，您可以围绕有界 流或无界流来组织处理，并且选择哪种范例会产生深远的影响。 有界和无界流 当您处理有限的数据流时，批处理是工作的范例。在这种操作模式下，您可以选择在产生任何结果之前先摄取整个数据集，这意味着，例如，可以对数据进行排序，计算全局统计数据或产生总结所有输入的最终报告。 另一方面，流处理涉及无限的数据流。至少
Flink 流批一体在 Shopee 的大规模实践
Ververica的博客
06-13 916
Shopee 研发专家李明昆，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。
Flink 流批一体方案在数禾的实践
Ververica的博客
03-28 563
上海数⽲信息科技有限公司⼤数据架构师杨涵冰，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。
用友畅捷通在Flink上构建实时数仓、挑战与最佳实践
Ververica的博客
01-16 546
摘要：本文整理自用友畅捷通数据架构师王龙强老师在 Flink Forward Asia 2024 生产实践专场中的分享，主要分为以下五个方面：业务背景数仓建设当前挑战最佳实践未来展望Tips：关注「公众号」回复FFA 2024 查看会后资料～用友旗下的畅捷通信息技术股份有限公司自 2010 年成立以来，经历了从传统软件服务向 SaaS 转型的历程，并逐步构建了自己的云服务平台。在过去两年中，基于...
最佳实践｜如何写出简单高效的 Flink SQL？
Ververica的博客
04-24 1308
阿里巴巴高级技术专家、Apache Flink PMC 贺小令，在 Flink Forward Asia 2022生产实践专场的分享。
Flink最佳实践（一）流式计算系统概述
小黑
11-18 1351
前言 传统的批处理拥有巨大 吞吐量 的优势，但是随之而来的是极其 高延迟 的缺陷。 随着大数据系统的不断发展，传统的批处理已然无法全部满足对 时效性 要求愈加严苛的业务需求。 为了适应逐渐变得 「实时」 的年代，大数据系统架构也由简单的批处理转向批流混合的Lambda架构，最后可能会逐渐演变成只有流计算的 高精准高时效 的Kappa架构。 无论是看起来像是过渡期产物的批流混合，还是感觉像是 「终结...
Flink系列之：Flink⼤状态作业调优实践指南
zhengzaifeidelushang的博客
06-12 1353
例如，在先前的讨论中，我们提到了将多个分组键（group by key）合并的操作，这种情况下，优化器无法准确推导出upsert键，因此出于安全考虑，会默认添加 SinkUpsertMaterializer。然而，对于用户而言，如果他们对数据的分布有充分的了解，即便不使用这个状态算子，也能够确保输出结果的正确性，从而在数据正确性和性能上都得到保证。这样，通过合理设定TTL值，我们不仅可以维持计算的精确性，还能及时清理陈旧数据，有效减少状态内存的占用，进而降低系统内存负担，提升计算效率和系统稳定性。
Flink RPC Connector 算子并发度配置参数 rate-limit-num 最佳实践
AI天才研究院
05-29 271
Apache Flink是一个开源的分布式流式数据处理框架，具有高吞吐量、低延迟和高容错能力。它支持有状态计算，可以实时处理无限流数据，并提供精确一次（Exactly-Once）的状态一致性保证。Flink的核心是流处理引擎，支持有状态的流处理应用程序。Flink RPC Connector 是一种用于连接远程过程调用（RPC）服务的连接器。它允许Flink作业与外部RPC服务进行通信，发送请求并接收响应，从而实现复杂的流处理逻辑。
Flink实践手册.zip
03-19
11. **最佳实践**：除了理论知识，书中的实践部分可能会涵盖如何优化Flink作业，如配置参数调整、资源管理以及性能监控等。 总的来说，《Flink实践手册》是一本帮助Java开发者深入理解和应用Flink的宝贵资源，无论...
Flink面试题及详细答案100道（1-20）- 基础概念与架构
大剑师兰特的GIS世界
08-15 898
本文系统介绍了Flink流处理框架的核心概念与特性。首先对比了Flink与Spark、Storm等框架的差异，突出其"流优先"设计理念、状态管理和时间特性优势。随后详细解析了Flink的架构组件（JobManager/TaskManager等）和统一流批处理的实现原理。重点讲解了状态管理机制、三种时间类型（事件/处理/摄入时间）以及容错相关的检查点和保存点机制，包括实际代码示例。文章为开发者提供了Flink技术体系的全景式认知，覆盖面试常见考点和实际应用要点。
Flink CDC 实战：实时监听 MySQL Binlog 并同步到 Kafka
weixin_44519124的博客
08-14 1086
本文介绍了使用Flink CDC实时监控MySQL Binlog并将变更数据写入Kafka的方案。主要内容包括：MySQL需开启ROW格式的binlog并授权Flink用户；Flink通过CDC连接器直接解析binlog，无需手动处理；数据以JSON格式写入Kafka供下游消费。方案优势在于自动解析binlog、支持断点续传、可扩展多种存储系统。适用于需要实时同步MySQL数据到分析系统的场景，如数据分析、监控预警等。文中提供了详细的环境配置、代码示例和注意事项，帮助开发者快速搭建实时数据采集链路。
Flink作业执行的第一步：DataFlow graph的构建
最新发布
huanfeng_AI的博客
08-17 65
通过DataFlow graph，可以清晰地了解Flink程序的数据流动和处理逻辑，可以方便地进行性能优化和调整，以提高程序的性能和吞吐量。。同时，DataFlow graph也是Flink作业在Flink集群上执行的基础，Flink会根据DataFlow graph来进行任务的划分和调度，将任务分配给不同的TaskManager进行执行。
Discord x Pulsar: 使用 Pulsar、Flink 和 Iceberg 搭建流式机器学习平台
Apache Pulsar
08-15 591
得益于流批一体的设计（核心是 Pulsar 流与 Iceberg 表的融合）和模型内嵌于 Flink 作业的简化架构（模型仅是作业中的一个“小方块”），系统发生变更后，历史数据的回填速度极快，仅需 3-4 小时即可完成。：该方案显著简化了架构，减少了部署组件。模型部署采用ONNX格式，兼容XGBoost、PyTorch、TensorFlow等主流框架，其二进制文件可直接嵌入Flink作业运行，完全摒弃了传统独立的模型服务，这不仅大幅降低了系统复杂度和潜在错误，也使得开发调试更简单快速，显著提升了开发效率。
Flink2.0学习笔记：Flink服务器搭建与flink作业提交
livemegoodboy的博客
08-17 588
Flink2.0学习笔记：Flink服务器搭建与flink作业提交
基于 Flink 的淘宝实时数据管道设计：商品详情流式处理与异构存储
2301_78159247的博客
08-15 567
/ 商品ID// 商品名称// 商品价格// 商品分类ID// 商品分类名称// 商品描述// 商品图片URL列表// 商品属性键值对// 库存数量// 销量// 商家ID// 商家名称// 上架时间private Date上架Time;// 数据更新时间// 数据来源// 构造函数、getter和setter方法// 其他属性的getter和setter方法省略...@Override'}';
Flink 源码系列 - 前言
qq_43552242的博客
08-16 1666
本文介绍了Flink源码学习系列的前言，规划。
Flink Stream API 源码走读 - map 和 flatMap
qq_43552242的博客
08-15 1062
本文深入剖析了 Flink 中 map() 和 flatMap() 方法的源码实现，揭示了从用户函数到算子转换的完整流程。核心内容包含：1）DataStream 的核心结构，每个 DataStream 都包含一个 Transformation 并形成链条；2）map() 方法通过类型抽取、算子封装、转换构造等步骤，将 MapFunction 转换为 StreamMap 算子并最终生成新的 DataStream；3）详细解析了 OneInputTransformation 结构及其在转换链中的作用；4）对比了
掌握流处理框架：Flink学习进阶指南
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界数据流...还需要熟悉 Java API 来编写 Flink 应用程序，并且可以通过“flink-study-master”项目或仓库来加深理解，通过实践来掌握 Flink 的使用和最佳实践。
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