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ODS层的数据同步需要将数据从业务表格监控数据的实时变化，将变化数据写入到DataHub中，同步业务表格RDS（MySQL）的变更数据有多种方法，较为简单的方法，可以直接使用阿里云的DataWorks数据同步功能，此处选择更加泛用的flinkCDC方法来实现。支持数据湖场景，支持JSON等半结构化数据，OSS、DLF简易入仓。专注实时场景：数据实时写入、实时更新，写入即可见，与Flink原生集成，
解决方案2：自定义flink kafka source 源，需要压缩的时候，关闭写入数据的开关，从而达到 flink写数据无提交，直到压缩任务完成，再把开发打开，优点：官方提供的spark 压缩api，效果好，资源复用，并发高，2.Flink采集入湖，Spark小文件合并压缩，如果flink 提交快照时，与压缩任务提前的冲突，会导致压缩提交失败，Flink采集周期短，压缩时间长，这个问题会非常明显
此问题是因为flink 执行环境下缺少相关jar:可以在lib 下补充以下jar 包aws-java-sdk-s3-1.11.1030.jarflink-shaded-hadoop-2-uber-3.1.1.3.0.1.0-187-10.0.jarhadoop-aws-3.1.0.jar
上传并解压到3台服务器配置3台主机的hosts和免密登录。
Dinyk页面访问：http://192.168.2.177:18888。注册中心→集群管理→Flink 实例管理，添加一个集群实例。其中dlink.sql在官方下载源码的时候有提供，采用docker-compose安装，命令如下。到此已经安装完成了，可以进行数据开发了。1.dinky与flink绑定。版本8.30，安装步骤略。2.开启binlog。
centerOS下 docker 搭建flink单机版
【学习笔记】尚硅谷大数据项目之Flink实时数仓---数据可视化接口实现
spring boot整合scala 写一写flink
这样就在HDFS中创建了一个用户目录。
HADOOP_CLASSPATH未设置初次尝试在etc/profile 中添加export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`并source，发现没有起效再次尝试在flink/bin/start-cluster.sh中添加export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`即生效运行flink run时也存在相同问题衍生：配置此环
NoClassDefFoundError，flink
熟悉java的人都知道java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace异常产生的原因是“元数据区”内存溢出了，从JDK8开始，HotSpot JVM废弃了永久区PermGen space，采用Metaspace保存class名称、字段、方法、字节码,、常量池、JIT优化代码等信息。所以出现这个异常的原因一般是加载到内存中的类太多了。通过 ps -ef|grep flink
spark与flink的区别（1）设计理念（2）架构方面（3）任务调度（4）时间机制（5）容错机制（6）吞吐量与延迟（1）设计理念1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。2、Flink是基于事件驱动的，是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的
idea运行flink类，报错：java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/api/java/DataSetCaused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.java.DataSet原因：项目默认配置的依赖项的作用域（Scope）都被设置为Provided解决：R
在测试flink的HA时，把某个节点（部署了jobmanager和namenode）的节点reboot了，然后启动时发现namenode没有起来，报错大概如下：org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.protocol.JournalNotFormattedException: Journal Storage Directory /tmp/hadoop/dfs/journal
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