Flink-文章-Go语言中文社区

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【Flink】Flink1.12.0 FlinkSQL消费Kafka 使用 temporal join 关联维表Hive 最新分区数据 join 不上

文章目录 1.概述 2.场景1 2.1概述 2.2解决 1.概述 2.场景1 2.1概述场景是这样的FlinkSQL消费kafka关联Hive维表最新分区刚开始我往Hive维表里筛了10条左右数据运行FlinkSQL能输出结果关联上后面我重新删除分区重新往Hive维表里筛了6000多条数据运行FLinkSQL竟然关联不上为什么呀？而且之前能关联上的也关联不上程序无报错映射Kafka CREATETABLEhive.kafka.testtest( deSTRING

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重磅！阿里9000万欧元收购Flink母公司Data Artisans

阿里巴巴以9000万欧元的价格接管了总部位于柏林的创业公司DataArtisans。

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Flink 解决 No ExecutorFactory found to execute the application

问题 Flink1.11开始报错如下： Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalStateException:NoExecutorFactoryfoundtoexecutetheapplication. atorg.apache.flink.core.execution.DefaultExecutorServiceLoader.getExecutorFactory(DefaultExecutorServiceLoader.java:84) atorg.apach

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一文搞懂Flink SQL执行过程

背景学习了apachecalcite，基本上把apachecalcite的官网看了一遍，也写了几个小例子，现在该分析一下FlinkSQL的执行过程了，其中关于apachecalcite的部分不深究，因为apachecalcite有些复杂，真的要了解清楚需要大量时间，本次还是聚焦Flink. 正文以SQLQuery为例selecta.*fromajoinbona.id=b.id sqlquery入口方法 //sqlquery入口方法 overridedefsqlQuery(query:String):T

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基于Flink的实时日志分析系统实践

前言目前业界基于Hadoop技术栈的底层计算平台越发稳定成熟，计算能力不再成为主要瓶颈。多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性，这些软性要求，逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018年线上线下融合已成大势，“新零售”的战略已经开始实施，其本质是数据驱动，为消费者提供更好的服务，日志分析系统作为数据分析的第一环节，为数据运营

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Flink源码剖析：Flink Async I/O的三种模式

文章目录1.维表join2.richmapfunction2.1示例3.asyncio3.1示例3.2Ordered模式3.2.1生产3.2.2消费3.3基于processtime的unordered模式3.3.1生产3.3.2消费3.4基于eventTime的unordered模式3.4.1生产3.4.2消费4.总结 1.维表join 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求，然后等待结果返回，在这之前，我们

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Flink原理：Flink中的日志框架配置

文章目录1.背景2.日志门面slf4j2.1slf4j+log4j2.2slf4j+log4j23.避免冲突4.总结 1.背景很多同学在进行Flink开发时，无论是使用log4j或log4j2，常常出现各种问题，如下图所示：今天我们就要拨开云雾见天日，聊聊日志相关的知识，搞清楚这些报错的原因。众所周知，现代框架都是用门面模式进行日志输出，例如使用Slf4j中的接口输出日志，具体实现类需要由log4j，log4j2，logback等日志框架进

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Flink源码编译：运行示例代码时绕过test编译

背景跑flink-examples，各种报错，各种Testmodule之间依赖找不到，及其头大！疑惑寻找解决办法时，心中不禁冒出三个问题：为什么跑flink-examples的时候，Intellijidea会自动build一些无关紧要的代码？ build是否可以绕过Test，直接运行当前flink-exmaples中的代码？ build与mavencompile的区别是什么？答案针对以上3个问题，一一解答：跑Intellijidea时，默认会强制进行build，包括一些无关代码

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Flink原理：这一次带你彻底搞懂watermark

文章目录背景定义生成1.生成时机2.生成方式更新规则1.单并行度2.多并行度传播窗口触发时机分析1.示例一2.示例二3.示例三如何设置最大乱序时间延迟数据处理1.定义2.触发条件3.示例延迟数据重定向1.定义2.示例背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，

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关于flink的日志文件设置

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1）yarn的启动脚本 exec/bin/bash-c"$JAVA_HOME/bin/java-Xms580m-Xmx580m-XX:MaxDirectMemorySize=320m-Daaa=1-XX:NativeMemoryTracking=detail-XX:+UseParNewGC-XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70-XX:+UseComp

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(7)flink的Worker与Slots

每一个worker(TaskManager)是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask。为了控制一个worker能接收多少个task，worker通过taskslot来进行控制（一个worker至少有一个taskslot）。每个taskslot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot，那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。资源slot化意味着一个subtask将不需要跟来自其他job的subtask竞争

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手把手开发Flink程序-基础

目的: 学习Flink的基本使用方法掌握在一般使用中需要注意的事项手把手的过程中会讲解各种问题的定位方法，相对啰嗦，内容类似结对编程。大家遇到什么问题可以在评论中说一下，我来完善文档 Flink专辑的各篇文章链接：手把手开发Flink程序-基础手把手开发Flink程序-DataSet 手把手开发Flink程序-DataStream 步骤：准备工作 1.本地环境操作系统:macOS10.15

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Spark Streaming、Storm、Flink比较

SparkStreaming、Storm、Flink比较

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Flink学习笔记-WindowsFunction（篇一）

Flink学习笔记-WindowsFunction（篇一）ReduceFunctionAggregateFunctionFlodFunction 在确定窗口类型之后，便可以定义窗口数据的计算逻辑，也就是定义WindowFunction。Flink提供了四种类型WindowFunction，其中有ReduceFunction、AggregateFunction、FlodFunction和ProcessWindowFunction。其中ReduceFunction、AggregateFunction、Flod

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Apache Flink源码解析之stream-windowfunction

Window也即窗口，是Flink流处理的特性之一。前一篇文章我们谈到了Winodw的相关概念及其实现。窗口的目的是将无界的流转换为有界的元素集合，但这还不是最终的目的，最终的目的是在这有限的集合上apply(应用)某种函数，这就是我们本篇要谈的主题——WindowFunction（窗口函数）。那么窗口函数会在什么时候被应用呢？还记得上篇文章我们谈到了触发器Trigger，在触发器触发后会

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