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出现这个报错说明 flink加载配置文件时候 加载到hbase-default.xml文件 ，里边的hbase配置版本和建立flink 建表指定的hbase版本不一致。发现是hudi-flink1.14-bundle_2.12-0.11.1.jar，注释掉，flink读取hbase正常了。flink-sql-connector-hbase-2.2_2.12-1.14.5.jar是后边的2.2.3.
linux已关闭防火墙但无法访问flink的web地址
我前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。顾名思义，数据是以批为单位进行计算，比如一天的访问日志、历史上所有的订单数据等。这些数据通常通过HDFS存储在磁盘上，使用MapReduce或者Spark这样的批处理大数据计算框架进行计算，一般完成一次计算需要花费几分钟到几小时的时间。此外，还有一种大数据技术，针对实时产生的大规模数据进行即时计算处理，我们
Streams：流，分为有限数据流与无限数据流，unbounded stream 是有始无终的数据流，即无限数据流；而bounded stream 是限定大小的有始有终的数据集合，即有限数据流，二者的区别在于无限数据流的数据会随时间的推演而持续增加，计算持续进行且不存在结束的状态，相对的有限数据流数据大小固定，计算最终会完成并处于结束的状态。在 Spark 的世界观中，一切都是由批次组成的，离线数
参考文章：如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台？Flink 已经渐渐成为实时计算引擎的首选之一，从简单的实时 ETL 到复杂的 CEP 场景，Flink 都能够很好地驾驭。本文整理自携程实时计算负责人潘国庆在 QCon 全球软件开发大会（北京站）2019 的演讲，他介绍了携程如何基于 Flink 与 TensorFlow 构建实时智能异常检测平台，以解决规则告警系...
大数据的特点、大数据分而治之的处理思想。流处理和批处理的区别。流处理的基础概念。流处理框架的技术更迭和架构演进。
的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！**
06Flink实时数仓（尚硅谷）- 数据可视化接口实现
SqlWindowTableFunction及其各个实现类的主要工作是校验TVF的操作数是否合法(通过内部抽象类AbstractOperandMetadata和对应的子类OperandMetadataImpl)。这一部分不再赘述，在下文改进累积窗口TVF的代码中会涉及到_大数据培训。...
ReducingState<T>这个接口调用的方法类似于ListState，只不过它保存的只是一个聚合值，所以调用.add()方法时，不是在状态列表里添加元素，而是直接把新数据和之前的状态进行归约，并用得到的结果更新状态。归约逻辑的定义，是在归约状态描述器（ReducingStateDescriptor）中，通过传入一个归约函数（ReduceFunction）来实现的。这里的归约函数，就是我们之前
org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder
它支持“事件时间”处理，这意味着即使数据到达的顺序乱了，Flink也能根据数据本身的时间戳正确处理。此外，Flink还能够恢复数据处理的状态，所以即使在发生故障的情况下，也能保证数据不会丢失，继续从故障点开始处理。想象一下，Flink就像一个高效的工厂流水线，能够不停地处理源源不断传来的数据，比如网站的点击流、金融交易或者传感器数据，并且能够快速地给出分析结果或者做出响应。以上代码，Flink程序
Flink的数据处理模型基于流式计算，通过事件时间和处理时间对数据流进行处理。它提供了丰富的转换和计算操作符，支持窗口操作和状态管理，同时提供了容错性和一致性保证的机制。这使得Flink成为一个强大而灵活的数据处理框架，可用于实时分析、流式处理和批处理等场景。在下一篇博客中，我们将深入探讨Flink的窗口操作和状态管理机制。敬请关注！
异步 IO 是提高数据处理效率的重要手段，尤其是在涉及外部系统交互时。通过使用 Flink 提供的接口和，可以轻松实现异步 IO 操作，从而提高数据处理的吞吐量和实时性。在实际应用中，根据具体的需求合理配置异步 IO 的参数，可以更好地发挥其优势。
springboot集成starrocks、以及采用flink实现mysql与starrocks亚秒级同步（因采用dynamic-datasource-spring-boot-starter动态数据源，所以才是以下配置文件的样式，像redis，druid根据自己情况导入依赖）这个配置文件的场景是把starrocks当成slave库在用。某些大数据慢查询就走starrocks就这样配置好后就可把st
需要bin目录下的stanalone-job.sh单独启动jobManager。1、上传到/opt/解压、 创建软连接。2、修改config.yaml配置文件。6、修改另外两台机器的conf。3、修改master配置文件。4、修改works配置文件。9、yarn模式部署。
flinksql cdc mysql to mysql 增量同步
MySQL命令行清屏方法：在MySQL命令行窗口，输入以下命令并按下Enter键即可清屏。
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于处理大规模实时数据流。它可以处理各种类型的数据，如日志、传感器数据、事件数据等。Flink 的核心特点是高性能、低延迟和可扩展性。它可以处理高速、大量的数据流，并在实时处理数据的同时，保持低延迟。Flink 的核心组件包括：数据源(Source)：用于从外部系统(如 Kafka、HDFS 等)读取数据。数...
报错信息MySQL server has a timezone offset (0 seconds ahead of UTC) which does not match the configured timezone Asia/Shanghai. Specify the right server-time-zone to avoid inconsistencies for time-related
flinkx 实时数据采集 mysql binlogBinlog插件基本原理Binlog插件基本原理实时采集插件的核心是如何实时捕获数据库数据的变更，对于MySQL数据库而言，阿里开源的Canal已经很好的帮我们实现了基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费功能。因此这里我们直接用Canal捕获MySQL数据库数据的变更信息，基于FlinkX框架将任务简化成脚本的配置，基于Flin
可以使用 Apache Flink 的 Kafka Connector 来从 Kafka 读取数据，然后进行实时处理。 Flink Kafka Connector 提供了两种方式来处理偏移量：自动管理偏移量：在这种情况下，Flink 会自动维护偏移量，并在处理数据时自动提交偏移量。手动管理偏移量：在这种情况下，你需要手动控制偏移量，例如，在处理完数据后手动提交偏移量。具体的使用方法可...
mysql读取中文是正常的，但是flink SQL 读就是乱码，是什么原因呢
Apache Flink 是一个用于流处理和批处理的开源平台，其核心是一个流式大数据处理引擎，执行的是数据流上的有状态计算。在流数据处理方面，Flink 提供了许多强大的功能和特点。总的来说，Flink 是一个功能强大的流数据处理引擎，它可以帮助你构建高效、可靠的实时数据流处理应用程序。
1. 使用flink cdc 读mysql 写clickhouse2. clickhouse使用CollapsingMergeTree sign 1 is a “state” row, -1 is a “cancel” row.3. 解决时间差8个小时问题
小白学习Flink系列–第一篇(知识图谱)如何学习Flink?对于一门计算机技术来说，如何快速学习上手呢？具体的逻辑是什么呢？我认为有以下几条了解技术的应用场景技术的基本概念，如何使用，以及如何部署(针对大数据组件而言)技术的功能特点技术源码，优缺点知识图谱详解核心概念Flink的核心概念实际上是流式处理的概念，对于流式数据来说最重要的就是时间Time类型Processing TimeEvent
@flink知识图谱第一版这是根据官网整理的flink知识图谱，第一版，后期还会更新，转载请标明出处。谢谢
Maxwell启动失败 java.lang.RuntimeException: Couldn't find database gmall_config
mysql迁移到doris
Flink官方教程：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/zh/getting-started/index.htmlFlink1.9版本的官方教程，包含应用开发、部署与运维、调试和监控等内容Ververica社区流程：https://ververica.cnFlink最活跃的社区，包含播客分享、开发实践、专...
优化性能，支持流处理（微批模式）、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等多种场景。（Native Streaming），并通过流模型模拟批处理。如需进一步了解技术细节或代码示例，可参考各框架的官方文档及上述引用来源。，支持分布式训练与推理。TensorFlow 是。
Cannot read the binlog filename and position via 'SHOW MASTER STATUS'. Make sure your server is correctly configured
【代码】flink之通过jdbc将数据写入mysql。
目前flink cdc的版本不支持flink1.15.*版本，可以自己编译cdc的源码，本文主要介绍编译过程中遇到的问题和需要注意的地方
1.背景介绍随着互联网的普及和大数据时代的到来，实时数据处理变得越来越重要。实时数据处理技术可以帮助企业更快地响应市场变化，提高业务效率，提升竞争力。在大数据处理领域，流式计算是一个重要的技术，它可以实时处理大量数据，并在数据到达时进行分析和处理。Apache Spark Streaming 和 Apache Flink 是两个流行的流式计算框架，它们都可以用于实时数据处理。这篇文章将详细...
文章目录说明Transformation 数据处理SingleDataStreamMapFlatMapFilterKeyByReduceAggregationsMultiDataStreamUnioConnect,CoMap,CoflatMapsplitSelectIterate物理分区随机分区（Random Partitioning）平衡分区（Roundrobin Partitioning）Re
（本来8.30上课，老师等等家远的学生，说8.40开始讲课，结果你却9.00才到，那就门口站着取，别听了，类比数据不会再被对应窗口统计）如果过了推迟时间，你仍没有到，那就窗口关闭，教室关门，你去网吧游荡吧。在上面的延迟关窗与允许迟到的基础上，肯定还是不能囊括所有数据，因为乱序程度理论上可以无限大，如上的例子，对于等了10分钟才开课，且到了关教室门的时间还没到的学生，让去网吧游荡也不合理（类比流中直
flink cdc 同步实时同步mysql 程序不报错，数据不更新
该图谱由 Apache Flink Committer 执笔，四位 PMC 成员审核，将 Flink 9 大技术版块详细拆分，突出重点内容并搭配全面的学习素材。看完这份图谱，才算真的搞懂 Flink！如何获取？关注「大数据极客」微信公众号，后台回复关键字“图谱”即可下载 PDF 版本，内含大量补充链接，一键点击即可查看相关素材！...
：2025年Apache Paimon 1.0正式发布，支持秒级快照与湖仓一体，成为替代Iceberg的新范式。“双11期间需实时拦截黄牛订单，要求从行为发生到风控决策≤1.5秒”——某电商平台SLA文档。：窗口聚合状态超100GB，Checkpoint耗时＞10min（实测数据）某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后，。，但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%
Flink延迟数据处理3件套| watermark(水位线)| allowedLateness(最大迟到数据)| sideOutputLateData(侧输出流)样例代码:package com.andy.flink.demo.datastream.sideoutputsimport com.andy.flink.demo.datastream.sideoutputs.FlinkHandleLat
大屏实时计算深度剖析大屏实时计算深度剖析1. 实时计算应用场景1.1 智能推荐1.2 实时数仓大屏实时计算深度剖析1. 实时计算应用场景1.1 智能推荐什么是智能推荐？定义： 根据用户行为习惯所提供的数据， 系统提供策略模型，自动推荐符合用户行为的信息。例举：比如根据用户对商品的点击数据（时间周期，点击频次）， 推荐类似的商品；根据用户的评价与满意度， 推荐合适的品牌；根据用户的使用习惯与点击行为
#### 1.1 普通实时计算与实时数仓比较普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。![在这里插入图片描述](https://img-bl
mysql 同步doris 时间类型报错
需要注意的是，scan.fetch-size 属性值是一个相对的配置，不同的数据源和查询场景可能有不同的最佳值。请注意，为了准确分析火焰图，建议在负载较高的情况下生成火焰图，并保持足够的监视时间。考虑网络环境和带宽限制：如果数据源位于远程服务器或网络环境较差，可以选择适当较小的 fetch size 值，以减少网络传输的负载，避免出现大量的网络超时和传输失败情况。考虑数据源的吞吐量：如果你的数据源
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析。它能够高效处理来自各种数据源的实时数据，支持低延迟和高吞吐量的处理。下面我们将介绍 Flink 的基础知识、核心功能以及常见的应用场景。
1.背景介绍Flink是一个开源的大数据处理框架，可以用于流式计算和批量处理。它由阿帕奇基金会支持和维护。Flink的设计目标是提供低延迟、高吞吐量和容错的大数据处理能力。它可以处理实时数据流和大量历史数据，并提供一种统一的编程模型。Flink的核心特点包括：流式计算：Flink可以实时处理数据流，并提供低延迟的计算能力。大数据处理：Flink可以处理大量历史数据，并提供高吞吐量的...
Flink搭建项目搭建项目pom<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org
flink关联mysql维表字段由tinyint变成booleanjdbc连接加上如下参数&tinyInt1isBit=false&transformedBitIsBoolean=false问题解决
初始数据可以同步，但是对监控的表的数据增删改都无法同步
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