使用Maven将自己的代码编译打包打好的包一般放在工程目录的target子文件夹下mvncleanpackageflink任务运行命令session模式运行flinkrun--classcom.zclh.data.wordcount.WordCountKafkaInStdOut/data/cdhest/flink-kafka-1.0-SNAPSHOT.jar指定用户运行任务，job模式

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.html每个函数和算子都可以有状态在flink中。状态的函数存储数据通过独立的元素或事件处理。为了让状态具有容错性，flink需要把状态进行快照。检查点允许flink恢复状态和位置在流中，从而是的flink程序能够提供无故障执行机制

引言近些年，企业对数据服务实时化服务的需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景，介绍了美团如何通过Flink引擎构建实时数据仓库，从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架Flink与Storm的性能对比》，对Flin

  Flink以Standalone模式运行时，可能会发生jobmanager（以下简称jm）或taskmanager（以下简称tm）异常退出的情况，我们可以使用Linux自带的Systemd方式管理jm以及tm的启停，并在jm或tm出现故障时，及时将jm以及tm拉起来。  Flink在1.11版本后，从发行版中移除了对Hadoop的依赖包，如果需要

设置依赖pom.xml注：flink-streaming-scala_2.12=>org.apache.flink:flink-runtime_2.12:1.12.1=>com.typesafe.akka:akka-actor_2.12:2.5.21，akka就是用scala实现的。即使这里我们用java语言，还是用到了scala实现的包<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><p

目录1.Flink的状态管理1.1.什么是有状态的计算1.2.KeyedState1.3.OperatorState2.Flink的容错2.1.Checkpoint介绍2.2.Checkpoint持久化2.2.1.MemoryStateBackend2.2.2.FsStateBackend2.2.3.RocksDBStateBackend2.3.修改StateBackend2.4.案例2.4.1.需求2

点击下载——基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖视频教程（2021新课）提取码:8f3i 本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。项目中将以热门的互联网电商业务

Flink主要用来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前面大数据开发-Flink-体系结构 &&运行架构提到写Flink程序实际上就是在写DataSource、Transformation、Sink.DataSource是程序的数据源输入，可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFuntion)为程

本专题将会从0到1实现告警处理流程，并会讲解实现过程中使用到的Flink中的技术。1告警需求前面的(1)和(2)简单的介绍了flink、开发环境的搭建以及读取kafka的数据并对数据进行转换以便后续处理，现在就可以开始真正的实现告警了。先简单说下需求：该需求的主要目的是对网络交

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.htmlDataflowProgrammingModel数据流的开发模型LevelsofAbstraction抽象的分层     flink提供了不同的抽象分层来开发流和批的应用。最底层抽象简单提供了状态流。通过process函数被嵌入到DataStream

一、键控状态说明参考官网说明，几个键控状态介绍如下：ValueState:保存一个可以更新和检索的值（如上所述，每个值都对应到当前的输入数据的key，因此算子接收到的每个key都可能对应一个值）。这个值可以通过update(T)进行更新，通过Tvalue()进行检索。ListState:保存一个元

文章来源与《尚硅谷2021最新Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）》https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728主要内容•Flink中的时间语义•设置EventTime•水位线（Watermark）•watermark的传递、引入和设定时间（Time）语义•EventTime：事件创建的时间

上游：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.html 事件时间、处理时间、摄入时间 处理时间：处理时间引用来自执行相应操作机器系统时间。 当一个流程序运行在处理时间，那么所有的操作都是基于机器的系统时间。一个小时窗口处理时间包括所有的数据就是说在这个系

Flink是什么ApacheFlink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。为什么选择Flink1.流数据更真实地反映了我们的生活方式2.传统的数据架构是基于有限数据集的3,低延时、高吞吐，结果的准确性和良好的容错性流处理的发展演变事务处理分析处

一、Flink概述1、基础简介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有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。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

Flink中任务的并发：slot和parallelism1任务的执行流程Flink有三大组件：client、JobManager、TaskManager。client将用户提交的任务解析成执行流程图，然后提交给JobManager，JobManager收到任务执行流程图后，进行并行化，JobManager再申请TaskManager资源，将具体的任务交给TaskManag