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如果您的Flink Python作业中使用了Java类，例如作业中使用了Connector或者Java自定义函数时，则需要指定Connector或者Java自定义函数所在的JAR包。为了使用该Python虚拟环境，您可以选择将该Python虚拟环境分发到集群的所有节点上，也可以在提交PyFlink作业的时候，指定使用该Python虚拟环境。执行 PyFlink job，增加 source和资源文件
如图所示，在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。有两个非常重要的时间点：一个是数据产生的时间，我们把它叫作“事件时间”（Event Time）；另一个是数据真正被处理的时刻，叫作“处理时间”（Processing Time）。我们所定义的窗口操作，到
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算Flink框架处理流程Flink的应用场景。
Flink SQL 的数据脱敏解决方案，支持面向用户级别的数据脱敏访问控制，即特定用户只能访问到脱敏后的数据。此方案是实时领域Flink的解决思路，类似于离线数仓 Hive 中 Ranger Column Masking 方案。
因为通过Flink写入Hudi的底层使用的CheckPoint，默认情况下5个checkpoint触发一次commit，所以实时性要求很高的流处理任务暂时不建议迁移，经过测试，分钟级别的任务是完全没有问题的。近期，我们对公司的数据流转工具DataX和Sqoop进行了替换，将原先的MySQL到Hive的数据流转切换到了Hudi上。通过以上架构升级，再结合上一篇介绍的写入Hudi的代码，我们成功实现了
摘要：本文整理自阿里云技术专家，Apache Flink PMC Member & Committer、Flink CDC Maintainer 徐榜江(雪尽) 在深入解读 Flink 1.17 Meetup 的分享。
Apache Flink 是大数据领域又一新兴框架。它与 Spark 的不同之处在于，它是使用流式处理来模拟批量处理的，因此能够提供亚秒级的、符合 Exactly-once 语义的实时处理能力。Flink 的使用场景之一是构建实时的数据通道，在不同的存储之间搬运和转换数据。本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序，并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。
Flink Doris Connector 可以支持通过 Flink 操作（读取、插入、修改、删除） Doris 中存储的数据。可以将 Doris 表映射为 DataStream 或者 Table。
用CEP的痛点是需要缓存时间段内的所有数据，性能差。调整不同节点的并行度。
Doris针对不同的应用场景提供了不同的数据模型，分别为：明细模型，主键模型和聚合模型。明细模型：明细数据存储（日志分析、行为分析）主键模型：相同key的数据覆盖更新（订单状态、用户状态）聚合模型：相同key列value列合并（报表统计、指标计算）
