友盟+|如何通过阿里云Flink+Paimon实现流式湖仓落地方案

友盟+ 以“数据智能,驱动业务增长”为使命,为移动应用开发者和企业提供包括统计分析、性能监测、消息推送、智能认证等一站式解决方案。

Flink 调度源码分析3:Slot 分配策略

在Apache Flink中,Slot是用于执行并行任务的基本单位。Slot分配策略是指如何有效地将任务分配给可用的Slot,以最大化资源利用率和任务执行效率。

docker安装flink

安装flink + kafka

Flink数据流动全观察:代理技术实现细节记录与分析(附完整源码)

代理技术实现Flink流动数据细节记录与分析

基于flink&hudi批流一体技术

Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写,它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 用于管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖,同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。简言之,Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象

Flink基本原理剖析讲解

Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性

Flink之Watermark

punctuated:每条数据后都会插入当前事件时间解析出来的watermarkperiodic:周期性生成,默认是200m生成一个watermark在新版本中punctuated已经被标记为过时(当前版本1.18.1)watermark的构造:1.forMontonousTimestamps:时间

如何使用Flink连接openGauss数据库(flink-cdc-connector)

本文会在最后附上代码修改的git patch首先简单介绍下flink,Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和管道方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程

flink cdc 连接池不可用 异常问题排查解决

解决办法:修改连接池大小,重启集群。详细操作加微信:wxjffj。

Flink checkpoint 源码分析- Flink Checkpoint 触发流程分析

Flink的checkpoint的过程依赖于异步屏障快照算法,该算法在《Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows》这篇paper中被提出。理解了这篇paper也就明白了flink的chekpoint机制。paper整体来

flink sql 优化

不是所有job资源越堆越多好。有时作业的复杂或数据的特殊情况(外部系统性能除外,例如写数据库),增加资源只会让job性能越来越差或报错(亲身经历job性能差,特别痛苦,一直加资源性能还是差或运行报错)。需要不断找根源问题,多使用不同方法测试才能找到适合job的处理性能。如果优化很多次后job性能还是

19、Flink 的 State Backends 配置详解

Flink 的 State Backends 配置详解

Flink CDC 原理

Flink CDC(Change Data Capture)是 Apache Flink 提供的一个变更数据捕获工具集。它可以监控数据库的变更,并将这些变更实时地以流的形式提供给下游系统,这些变更包括插入、更新和删除操作。Flink CDC 适用于需要实时数据管道和数据流处理的场景,如实时数据分析、

Flink时间语义 | 大数据技术

Flink中,时间通常分为三类EventTime:事件(数据)时间,是事件/数据真真正正发生时/产生时的时间IngestionTime:摄入时间,是事件/数据到达流处理系统的时间ProcessingTime:处理时间,是事件/数据被处理/计算时的系统的时间Flink的三种时间语义中,处理时间和摄入时

记录一次脏数据导致flink任务失败的处理

这个报错,我记得以前有字符长度不够时,日志会记录是哪个字段长度不够导致的,但这次的日志没有指出具体是哪个字段有问题,排查发现应该不是mysql字段长度不够导致,后来在网上看可能是时间类型字段不匹配也会导致此报错。最终抓取到异常数据,有个日期相关的字段值为‘0024-01-16’(正确的应该为2024

【flink报错】flink cdc无主键时的操作

flink cdc无主键的问题

Flink背压问题:从原理到源码

Flink对于背压的处理是通过在任务传递之间设置有界容量的数据缓冲区,当整个管道中有一个下游任务速度变慢,会导致缓存区数据变满,上游任务获取不到可用的缓冲区,自然而然地被阻塞和降速,这就实现了背压。不同taskManager通信通过Netty, Netty的 Buffer 是无界的,但可以设置 Ne

最新版Flink CDC MySQL同步MySQL(一)_flink 连接mysql

得这些内容对你有帮助,可以添加VX:vip204888 (备注大数据获取)**[外链图片转存中…(img-bjg180DR-1713035295230)]

17、Flink 的 Checkpointing 配置详解

Flink 的 Checkpointing 配置详解

FLINK SQL 1.17.1读取KAFKA数据,实时计算后写入MYSQL

为了后续搭建实时数据做准备,测试使用FLINK SQL实时读取KAFKA数据,通过实时计算后,写入MYSQL。原始数据为仿造的保单表和险种表的数据,在kafka中创建两张贴源层表:保单表和险种表,再建一张关联表和一张汇总表,然后将数据写入mysql。

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