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Flink SQL执行流程解析 Flink SQL的执行流程分为两个核心阶段：首先通过TableEnvironment将SQL语句转换为Operation，随后将Operation转化为Transformation进行分布式执行。在第一阶段，INSERT INTO等SQL语句通过Calcite解析器完成词法语法分析，生成SqlNode并校验后转换为ModifyOperation。第二阶段根据Ope
一 flink的伪分布式搭建1.1 执行架构图1.Flink程序需要提交给 Job Client2.Job Client将作业提交给 Job Manager3.Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 资源分配完成后，任务将提交给相应的 Task Manage。4.Task Manager启动一个线程以开始执行。Task Manager会向Job Manager报告状态更改。例如开始执行
Flink的检查点算法Flink检查点算法的正式名称是异步分界线快照(asynchronous barrier snapshotting)。该算法大致基于Chandy-Lamport分布式快照算法。Flink检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。记住这一基本点之后，我们用一个例子来看检查点是如何运行的。Flink为用户提供了用来定义状态的工具。例如，以下这个Scala程序按照
OpenEuler部署Flink 1.19.2完全分布式集群
flink 集群运行介绍,集群部署
0. 相关文章链接1. Flink中分布式缓存概述Flink提供了一个类似于Hadoop的分布式缓存，让并行运行实例的函数可以在本地访问。这个功能可以被使用来分享外部静态的数据，例如：机器学习的逻辑回归模型等。广播变量是将变量分发到各个TaskManager节点的内存上，分布式缓存是将文件缓存到各个TaskManager节点上。2. 编码步骤注册一个分布式缓存文件：env.registerCach
性能监控部分JobServer是分布式任务集群。 需要队分布式系统中的各个环节进行时间上报。有一定的开发工作量，应尽量做到不影响分布式任务的性能。整个时间线树如下：struct TimeNode {std::string name;//job nameint task_id;//job idint64_t begin;//begin timeint64_t end;//end timestd::s
在1台CentOS7机器上安装flink1.17伪分布式
Paimon快照删除机制主要通过自动过期和手动操作实现。自动过期受三个参数控制：保留最小/最大快照数和最短保留时间，确保系统在满足条件时自动清理旧快照。手动操作包括回滚和分支合并。删除过程采用决策-执行分离机制：expire()方法决定可删除范围，考虑消费者位点、保留数等约束；expireUntil()执行具体删除，按安全顺序清理数据文件、清单文件和快照元数据。系统通过消费者机制和缓存失效处理保证
摘要：本文尝试翻译了chandy和lamport分布式快照论文。在一个分布式系统中，只要所有节点都记录各自状态，发送、接收数据也都分别记录状态，并将各自状态数据汇总成系统全局状态，则这个系统内是可以实现数据一致性的，即系统故障能够精确的恢复到故障前的状态。就像用一台相机给空中的一群鸟拍照，无法拍到全景图，如果同时用10台甚至更多相机同时抓拍，最后再将所有相机拍摄的照片合成为全景图，则可以完整的保存
Paimon通过分离写入（Append）和合并（Compaction）操作的元数据记录，采用分步原子提交和严格冲突检测机制，确保并发操作下的数据一致性。其核心机制包含：1）变更类型解耦，新写入数据与合并变更分别记录；2）分阶段校验，依次提交APPEND和COMPACT快照并执行冲突检测；3）原子性快照生成，依赖文件系统原子操作避免中间状态。MergeTreeWriter作为关键组件，负责协调数据写
维度Flink核心依赖独立的流处理引擎依赖Spark批处理引擎依赖Spark批处理引擎资源调度Slot动态分配，Operator Chain优化Executor静态分配，依赖Spark内存管理与Spark批处理一致数据传输流数据在Operator间直接传递（Pipeline）微批数据通过RDD依赖传递微批模式：RDD依赖；连续模式：类似流传递延迟下限毫秒级（纯流处理）秒级（微批间隔，最小~100m
本文从流处理的本质出发，系统拆解Apache Flink的核心技术体系——从“流优先”的设计哲学到Checkpoint/State的底层机制，从Window/Watermark的乱序处理到Exactly-Once的分布式快照算法。结合生产级实践案例（如电商实时推荐、金融实时风控），深入探讨Flink在复杂场景的落地策略，同时展望Flink与AI、边缘计算的融合趋势。无论你是流处理入门者还是资深架构
Apache Hudi 是由 Uber 开发并开源的数据湖框架，它于 2019 年 1 月进入 Apache 孵化器孵化，次年 5 月份顺利毕业晋升为 Apache 顶级项目。是当前最为...
Flink 中文社区
作为互联网公司，网站监测日志当然是数据的最大来源。我们目前的规模也不大，每天的日志量大约1TB。后续90%以上的业务都是需要基于日志来完成，之前，业务中对实时的要求并不高，最多也就是准实时（延迟半小时以上），因此，我们使用Flume将数据收集到HDFS，然后进行清洗和分析。后来，根据业务需要，我们有了两个Hadoop集群，并且部署在不同的地方（北京和西安），而所有的日志收集服务器在北京，因此需..
通过以上的学习，我们深入了解了 Flink 这一强大的大数据处理框架。从基础概念，如数据流的类型、窗口操作、时间语义和有状态计算，到架构与核心组件的剖析，再到 API 的实战演练以及丰富的应用场景与案例分析，Flink 展现出了卓越的性能、强大的功能和广泛的适用性。
其中Dispatcher、ResourceManager、JobMaster是JobManager进程中的Rpc服务，TaskExecutor是TaskManager进程中的Rpc服务，MetricQueryService在JobManager和TaskManager进程中都有。其中：第一个参数为消息，它可以是任何可序列化的数据或对象，第二个参数表示发送者，通常来讲是另外一个 Actor 的引用，
Apache Flink — 数据流上的有状态计算。Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对进行有状态计算处理。任何类型的数据都以事件流的形式生成。信用卡交易、传感器测量、机器日志或网站或移动应用程序 2上的用户交互，所有这些数据都以流的形式生成。数据可以作为无界或有界流进行处理。：有定义流的开始，但是没有定义结束。会一直提供数据，没有结束。所以要一直连续的处理无界流，所以一旦
由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟只管重要，因此每个并行任务都会在本地维护其状态，以确保快速的状态访问。状态的存储、访问以及维护，有一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端（State Backends）状态后端主要负责两件事：本地的状态管理将检查点（checkpoint）状态写入远程存储Flink 提供的状态后端：MemoryStateBackend：内存级的状态后端，会将键控状态作为内
大数据平台数据迁移测试问题及解决方案记录记得有点乱，但都是关键点
Flink Sql介绍在实际开发过程中，我个人是以Stream API为主，Flink Sql写的不多，这里主要是参考原本项目代码写的，具体的细节，我也不是很熟悉，建议大家可以单独去了解一下Flink Sql；简单来说就是就是先通过Sql语句从对应的数据表（这里主要就是DWM层的订单宽表）来获取所需要的字段数据，形成动态表，然后将动态表再转化为流的形式，再存到ClickHouse中去。要注意的点：
当你打开淘宝，首页展示的商品似乎总能抓住你的兴趣；当你刷抖音，下一个视频总是让你欲罢不能；当你浏览Netflix，"为你推荐"栏目总能找到你喜欢的电影——这背后，是推荐系统在默默工作。推荐系统已成为现代数字产品的核心竞争力，它就像一位贴心的导购员，在信息爆炸的时代为用户筛选有价值的内容，同时也为企业创造了巨大价值：传统推荐系统大多基于批处理模式，每天或每小时更新一次推荐结果。这种模式存在明显的局限
提交一个flink作业，希望获取这个作业的jobId,以便后续程序监控，例如获取checkpoint路径，从checkpoint点重启
阿里云Flink中cdc模式不支持开窗函数
1、将任务提交到yarn上运行，yarn会为每一个flink地任务启动一个jobmanager和一个或者多个taskmanasger。可以定时将flink计算的状态持久化到hdfs中，如果任务执行失败，可以基于hdfs中保存到的状态恢复任务，保证之前的结果不丢失。我们先实现第一版报警程序，对于一个账户，如果出现小于 $1 美元的交易后紧跟着一个大于 $500 的交易，就输出一个报警信息。2、如果表
COW表写入的时候会有写放大的问题，所以hudi的话生产我个人觉得还是选用MOR表，针对flink写入hudi和iceberg我做了一些选型的对比。更多信息，欢迎关注我的公众号，加WX
本文为字节跳动大数据青训营第二课-流/批/OLAP一体的Flink引擎介绍
flink operator集成华为云对象存储OBS
当数据量比较大的时候，state的存储开销可能成为瓶颈，bucket 索引通过固定的 hash 策略，将相同 key 的数据分配到同一个 fileGroup 中，避免了索引的存储和查询开销。（3）bucket index 不支持跨 partition 的变更(如果输入是 cdc 流则没有这个限制)，state index 没有限制。（1）bucket index 没有 state 的存储计算开销，
本MVCC实现，包括数据版本控制、事务管理、一致性读取、提交和回滚事务，以及基本的垃圾收集。然而，这仍然是没有实现模型的所有功能。实际数据库系统中的MVCC实现会涉及更复杂的机制，如行级锁、无锁数据结构、版本链管理、写入时复制（Copy-On-Write）策略、冲突检测和解决算法，后续会继续提供。
Hybrid Source的提出动机在实践中，许多Flink作业需要按顺序从多个数据源读取数据，具体有如下2个场景：Change Data Capture (CDC)： 用户可以将数据的快照存储在HDFS/S3中，数据的更新日志存储在数据库binlog或Kafka中机器学习特征回填: 当向模型添加新特性时，需要从几个月前到现在的原始数据计算该特性。在大多数情况下，历史数据和实时数据分别存储在两种不
Flink在大数据处理上，是流批一体的框架，针对于各种场景下的数据处理，也有一套Flink SQL的操作思路。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲基本的Flink SQL快速入门。Flink SQL，就是直接可以在代码中写SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink的SQL支持，基于实现了SQL标准的Apache Calcite（Apache开源SQL解析工具）。1、导入所需要的的依赖包
DWD层日志数据分离在数仓搭建过程中，对日志数据做分离是非常有必要而且有意义的，我们可以通过把日志分为启动、隔离、曝光、异常、页面等日志，可以计算获取访客数量、独立访客数量、页面跳转、页面跳出等统计指标数据；那么在实时数仓和离线数仓中，这里有什么不同点呢？异同点分析在离线数仓的搭建过程中，我们可以获取一段时间内的离线日志数据，然后将日志数据进行过滤和分离，但是在实时数仓中，我们需要得到实时的流数据
最简单的情况下，这也最容易理解：所有进入到Flink处理系统的流数据，都是在外部的其它系统中产生的，它们产生后具有了事件时间，经过传输后，进入到Flink处理系统，理论上（如果所有系统都具有相同系统时钟）该事件时间对应的时间戳要早于进入到Flink处理系统中进行处理的时间戳，但实际应用中会出现数据记录乱序、延迟到达等问题，这也是非常普遍的。WaterMark带有一个时间戳，假设为X，进入到数据处理
实践数据湖icerberg专栏本专栏记录iceberg菜鸟到专家的过程，记录踩坑，填坑，iceberg特征的了解与原理的认知
大数据常用默认端口汇总对于外行来说,大数据听起来高大上,但是对于行内人,大数据的特点概括起来就2个字:杂 , 碎. 而且技术更新快,需要我们时刻保持对技术的热情,也需要开发者经常总结.如此才能不被时代所淘汰.如下是大数据常用软件的端口汇总和简要概述.仅供参考.注意:如下访问路径,如无特殊说明,默认都是http://开头.|应用| 端口|路径(示例)|| :----------
大数据软件安装笔记shell脚本查看机器进程脚本#!/bin/bashecho"-----------------cdh01-------------------------"/opt/apps/jdk1.8.0_45/bin/jpsecho ""for((i=2;i<=3;i++)){echo "-----------------cdh0$i------------------------
本文为Flink-StarRocks详解后续章节：主要详解StarRocks查询数据湖由于篇幅过长，后续接着下面进行详解：数仓场景：即席查询大案例
大数据是企业数字化转型中，支撑企业经营和业绩增长的主要手段之一。而实时化、云原生化已经成为大数据技术发展的必然趋势。4月18日，火山引擎春季 FORCE 原动力大会在上海举办。在会上，火山引擎发布了云原生大数据实时计算平台产品——流式计算 Flink 版。脱胎于字节跳动在业界最大规模的实时计算集群实践，流式计算 Flink 产品在诸如实时 ETL、实时数仓/湖、实时机器学习、实时风控等场景中均有所
【代码】flink + Atlas 任务数据血缘调通_atlas flink(1)，大数据开发面试吃透这一篇就没有拿不到的offer。
1.背景介绍Flink实时大数据处理案例研究Flink是一种流处理框架，用于实时处理大数据。它可以处理各种数据源，如Kafka、HDFS、TCP流等。Flink可以处理大量数据，并在实时处理数据的同时，保持低延迟。Flink的核心特点是流处理和批处理的统一，这使得Flink在实时数据处理和批处理中具有优势。在本文中，我们将介绍Flink的实时大数据处理案例，包括：背景介绍核心概...
一致性的三种级别当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，即在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中，一致性分为 3 个级别。at-most-once：数据最多被处理一次。这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，计数结果可能丢失。at-least-once：数据最少被处理一次。这表示计数结果可能
本文深入探讨高并发数据处理的行业痛点与解决方案，提出基于Flink+Elasticsearch的实时数据处理架构。系统可实现毫秒级异常检测（延迟<200ms）与全链路数据血缘追溯，适用于电商风控、金融监控等场景。核心方案包含：1）分层架构设计（采集→清洗→存储→分析）；2）动态阈值异常检测算法；3）基于Neo4j的血缘关系管理。通过Python/PHP代码示例展示从数据接入到可视化看板的完整
7、基于Hadoop和Hive的供应链数据挖掘：分析供应链数据，使用Hadoop和Hive来发现潜在的供应链优化机会、库存需求和供应商关系。9、基于Hadoop和Hive的战略采购分析：使用Hadoop和Hive分析采购数据，以制定战略采购决策、供应链战略和成本控制策略。4、基于Hadoop和Hive的政府数据透明度：分析政府数据，使用Hadoop和Hive来提高政府透明度、政策制定和决策过程。8
本文解析了实时数仓架构Kafka→Flink→数据湖→OLAP的全链路实现方案：1）Kafka作为数据缓冲层，需配置合理分区和压缩策略；2）Flink实现实时ETL处理，支持Exactly-Once语义；3）数据湖选型对比（Hudi/Iceberg/Paimon），Paimon深度集成Flink流批一体处理；4）OLAP引擎（StarRocks/Doris）提供亚秒级查询，通过物化视图加速分析。生
2. 若数据量过大，程序报错：Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，内存不足，导致无法checkpoints，分区数据文件无法提交，程序最终失败！1. 数据量太大，flink处理不过来时。会导致丢失任务失败的间隔段。（丢失的数据可以从kafka手动恢复,过程较为麻烦）1. flink在指定kafka offset启动(重启)后
大数据
创建好后将刚刚的MySqlTableSourceFactory类原封不动的全部粘贴上去，这样我们从一个.class文件变成了自己的.java文件，再修改成自己想要的connector名，不能和mysql重名，例如我就叫mysql-test-cdc。公司刚入手阿里云的flink，不得不说flink全托管对于简单的数据同步是比较的友好，但是如果是用它来进行flink实时计算，那还是有点小问题，比如底层
本⽂由 Flink 社区志愿者邹志业整理，内容来源⾃阿里云实时计算产品经理李佳林在 7 月 5 日 Flink 峰会（CSDN 云原生系列）的演讲。主要内容包括：基于 Flink 构建风控系统、阿里风控实战、大规模风控技术难点、阿里云 FY23 风控演进计划。...
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