Flinkcheckpoint操作流程详解与报错调试方法汇总，增量checkpoint原理及版本更新变化，作业恢复和扩缩容原理与优化flinkcheckpint出错类型flink重启策略Checkpint流程简介增量Checkpoint实现原理MemoryStateBackend原理FsStateBackend原理RocksDBStateBackend原理RocksDBStateBackend增量更新Checkpoint异常情况排查CheckpointDecline：CheckpointExpire：SourceTrigger慢State非常大数据倾斜或有反压的情况反压问题处理：barrier
Flink入门系列文章主要是为了给想学习Flink的你建立一个大体上的框架，助力快速上手Flink。学习Flink最有效的方式是先入门了解框架和概念，然后边写代码边实践，然后再把官网看一遍。Flink入门分为四篇，第一篇是《了解Flink》，第二篇《架构和原理》，第三篇是《DataStream》，第四篇是《TableApi&SQL》。官网地址https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/。1、友情提示前期入门Flink时，可以直接编写通过idea编写Flink程序，然后直接运行main方法，无需搭建环境。我碰到许多初
在大数据时代，实时数据同步已经有很多地方应用，包括从在线数据库构建实时数据仓库，跨区域数据复制。行业落地场景众多，例如，电商GMV数据实时统计，用户行为分析，广告投放效果实时追踪，社交媒体舆情分析，跨区域用户管理。亚马逊云科技提供了从数据库到分析，以及机器学习的全流程方案。有几种数据同步方式可以考虑：AmazonZero-ETLETL是将业务系统的数据经过提取（Extract）、转换清洗（Transform）和加载（Load）到数据仓库、大数据平台的过程。借助Zero-ETL，数据库本身集成ETL到数据仓库的功能，减少在不同服务间手动迁移或转换数据的工作。AmazonDatabaseMigra
这是继第一节之后的Flink入门系列的第二篇，本篇主要内容是是：了解Flink运行模式、Flink调度原理、Flink分区、Flink安装。1、运行模式Flink有多种运行模式，可以运行在一台机器上，称为本地（单机）模式；也可以使用YARN作为底层资源调度系统以分布式的方式在集群中运行，称为FlinkOnYARN模式；还可以使用Flink自带的资源调度系统，不依赖其他系统，称为FlinkStandalone模式。还有将Flink部署到Kubernetes的模式，称为FlinkOnKubernetes模式。1.1、单机（本地）模式直接下载jar包后启动。1.2、FlinkStandalone模式
1、pom依赖.compiler.source>8/maven.compiler.source>.compiler.target>8/maven.compiler.target>.version>1.13.6/flink.version>.binary.version>2.12/scala.binary.version>/properties>!--ApacheFlink的依赖,这些依赖项，生产环境可以不打包到JAR文件中.-->org.apache.flink/groupId>flink-java/artifactId>${flink.version}/version>/dependency
1.背景介绍Flink的窗口操作及其应用场景作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1Streaming数据处理Streaming数据处理是当今许多应用程序所需要的一个重要功能。Streaming数据指的是持续的、高速的数据流，如传感器数据、网络日志、交易记录等。随着互联网的普及和物联网的发展，Streaming数据的规模不断增大，Streaming数据处理变得越来越重要。1.2ApacheFlinkApacheFlink是一个开源的分布式流处理平台，支持Batch和Streaming两种计算模型。Flink提供了丰富的API和operators，支持复杂的Streaming数据处理，如w
1、介绍(1)ApacheFlink功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。(2)在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。事实证明，Flink已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到TB级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在Flink之上。2、事件驱动型应用什么是事件驱动型应用？事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个
文章目录前言一、自定义FlinkSourceFunction定时读取数据库二、java代码实现总结前言Source是Flink获取数据输入的地方，可以用StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)将一个source关联到你的程序。Flink自带了许多预先实现的sourcefunctions，不过你仍然可以通过实现SourceFunction接口编写自定义的非并行source，也可以通过实现继承RichSourceFunction类编写自定义的sources。Flink提供了多种预定义的streamsource：基于文件、套接字、集合等
一步一个脚印，一天一道大数据面试题。在实时处理中，状态管理是十分常用的。比如监控某些数据是否一直快速增长。那就需要记录到之前的状态，数值。那作为最热门的实时处理框架，Flink对状态管理是有一套的。那就是状态后端，拿来管理，储存Flink里状态的东西，默认是用MemoryBackend。Flink默认有3个Backend-MemoryStateBackend将状态存储在内存中。不设置的话，默认用的就是这种。很不稳定，如果程序中断停止，存在内存中的状态就会消失，重启不能正常恢复，处理状态。所有一般不推荐，只推荐自己测试时用。-FsStateBackend将状态存储在FileSystem，如本地文
《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、IntervalJoinFlinkSQL语法篇（六）：TemporalJoinFlinkSQL语法篇（七）：LookupJoin、ArrayExpansion、TableFunctionFlinkSQL
