认知 行动 坚持

目录一、添加maven依赖二、编写Java Bean实体类三、输入数据，启动Flink 应用四、在ClickHouse 验证数据是否写入成功一、添加maven依赖 <dependency> <groupId>ru.ivi.opensource</groupId> <artifactId>flink-clickhouse-sink</artifactId>

目录一、导入clickhouse jdbc 依赖二、编写 Flink 写入ClickHouse代码三、创建ClickHouse 表四、运行向localhost，7777端口发送数据，并启动Flink应用程序五、查询ClickHouse 数据结果，验证数据是否写入成功一、导入clickhouse jdbc 依赖 <!-- 写入数据到clickhouse --> <dependency> <g.

我们知道Flink提供了容错机制，能够在应用失败的时候重新恢复任务。这个机制主要就是通过持续产生快照的方式实现的。Flink快照主要包括两部分数据一部分是数据流的数据，另一部分是operator的状态数据。对应的快照机制的实现有主要两个部分组成，一个是屏障(Barrier），一个是状态(State)。因为Flink这里处理的数据流，数据在多个operator的DAG拓扑中持续流动，要想实现某个时刻快照可以用于系统故障恢复，必须保证这个快照，完全能够确定某一个时刻状态，这个时刻之前的数据全部处理完，之后的数据

Flink 学习链接 —— 都是干货麻烦路过的各位亲给这个项目点个 【star】，太不易了，写了这么多，算是对我坚持下来的一种鼓励吧！FlinkTutorial 专注大数据Flink流试处理技术从数据流向角度分析：数据源Source、转换操作Transformation、下沉Sink从窗口操作角度分析：countWindowAll、countWindow、timeWindowAll、timeWindow滑动窗口从实际项目角度分析：与kafka、mysql、redis、http、elasti

Flink —— 什么是Flink？Apache Flink- 有状态人数据流分布式计算引擎。什么是流处理？在自然环境中，数据的产生原本就是流式的。无论是来自 Web 服务器的事件数据，证券交易所的交易数据，还是来自工厂车间机器上的传感器数据，其数据都是流式的。但是当你分析数据时，可以围绕有界流（bounded）或无界流（unbounded）两种模型来组织处理数据，当然，选择不同的模型，程序的执行和处理方式也都会不同。批处理 是有界数据流处理的范例。在这种模式下，你可以选择在计算...

在启动 CheckPoint 机制时，状态会随着 CheckPoint 而持久化，以防止数据丢失、保障恢复时的一致性。 状态内部的存储格式、状态在 CheckPoint 时如何持久化以及持久化在哪里均取决于选择的State Backend。一、可用的 State BackendsFlink 内置了以下这些开箱即用的 state backends ：MemoryStateBackend FsStateBackend RocksDBStateBackend如果不设置，默认使用 MemoryS.

需要导入mysql驱动 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.44</version> </dependency>mysql建立表及插入数据D

Flink相关的深度技术博客链接超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对 大解密：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证 Flink 容错机制 —— CheckPoint【含示例源码】文章最后，给大家推荐一些受欢迎的技术博客链接：Flinak 相关技术博客链接 Hadoop相关技术博客链接 Spark核心技术链接 JAVA相关的深度技术博客链接 超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对 深入JAVA 的JVM核心原理解决线上各种故障【附案例】 请...

一、Flink 容错1.1 State 状态Flink 实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容易，就要将中间的计算结果数据存储起来，如果不保存中间结果那么需要重新计算效率就非常低下，这些中间数据就叫做State。State 可以是多种类型的，默认是保存在 JobManager 的内存中，也可以保存到 TaskManager 本地文件系统或HDFS 这样的分布式文件系统。1.2 StateBackEnd用来保存 State 的存储后端就叫做 StateBackEnd。默认是保存在

我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对。下载链接：Flink_思维导图（干货）.xmind.zip上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xmind.zip截图如下：如果面试官问到，可以大致从这些方面...

在流式分布式计算领域中，Flink可以和Spark Streaming、Storm叫板了。从我的使用流式情况来看，Flink在流式处理这块完全可以代替其他的框架了。Flink技术点多，容易忘记，为此专门整理了Flink思维导图。方便记忆。超级干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对。下载链接：Flink_思维导图（干货）.xmind.zip以下是我自己整理的Flink相关笔记，同时与主流的Spark Streaming进行类比：JobManager，相当于Spark 中的Appl