Flink面试题持续更新【2023-07-21】
需要注意的是，Spark 3.0引入了Structured Streaming，它在Spark Streaming的基础上进行了重构，以支持更高级的流处理功能和与批处理更紧密的一体化。需要注意的是，除了默认的消息语义之外，Flink和Spark Streaming都提供了灵活的配置选项和API，允许
Flink 性能优化总结（内存配置篇）
flink 性能优化 内存配置
【Flink SQL】Flink SQL 基础概念（五）：SQL 时区问题
首先说一下这个问题的背景：大家想一下离线 Hive 环境中，有遇到过时区相关的问题吗？至少博主目前没有碰到过，因为这个问题在底层的数据集成系统都已经给解决了，小伙伴萌拿到手的 ODS 层表都是已经按照所在地区的时区给格式化好的了。举个例子：小伙伴萌看到日期分区为2022-01-01的 Hive 表时
Flink Flink数据写入Kafka
flink官方集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖。通过socket模拟数据写入Flink之后，Flink将数据写入Kafka。
【Flink入门修炼】2-1 Flink 四大基石
前一章我们对 Flink 进行了总体的介绍。对 Flink 是什么、能做什么、入门 demo、架构等进行了讲解。本章我们将学习 Flink 重点概念、核心特性等。本篇对 Flink 四大基石进行概括介绍，是 Flink 中非常关键的四个内容。
Why choose Flink for real-time processing
Why choose Flink[1] Streaming data more truly reflects our lifestyle (real-time chat);[2] Traditional data architecture is based on limited data sets
Flink 大数据 学习详情
flink提交作业和执行任务，需要几个关键组件：客户端（client）：代码由客户端获取并作转换，之后提交给 jobManagerJobManager：就是flink集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；
Flink 资源管理
在Flink中，资源管理是一个核心组件，它负责分配和管理计算资源，以确保任务能够高效、稳定地运行。资源管理的目标高效性：确保任务能够充分利用可用的计算资源，达到最佳的处理性能。稳定性：在资源不足或任务失败时，能够优雅地处理并恢复任务，保持系统的稳定运行。资源管理的组件：由Flink Master（也
【大数据】Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、Interval Join
Join 其实在我们的数仓建设过程中应用是非常广泛的。离线数仓可以说基本上是离不开 Join 的。那么实时数仓的建设也必然离不开 Join，比如日志关联扩充维度数据，构建宽表；日志通过 ID 关联计算 CTR。
Flink实战之 MySQL CDC
Flink CDC主要关注于从源数据库（如MySQL、PostgreSQL等）捕获数据变更，并将这些变更实时地提供给Flink作业进行处理。Flink CDC的核心优势在于其实时性和一致性。通过捕获数据库的增量变动记录，Flink CDC能够实时地将这些变更数据同步到Flink流处理作业中，从而实现
51、Flink的管理执行（执行配置、程序打包和并行执行）的介绍及示例
调用打包后程序的完整流程包括两步：搜索 JAR 文件 manifest 中的 main-class 或 program-class 属性。如果两个属性同时存在，program-class 属性会优先于 main-class 属性。对于 JAR manifest 中两个属性都不存在的情况，命令行和 w
【Flink】Flink 中的时间和窗口之窗口API使用
窗口的API使用分为和，在定义窗口操作之前，首先就要确定好是基于按键分区Keyed的数据流来开窗还是基于没有按键分区的DataStream上开窗。
Flink SQL -- CheckPoint
checkpoint可以定时将flink任务的状态持久化到hdfs中，任务执行失败重启可以保证中间结果不丢失。
SpringBoot集成flink
flink
Flink流处理案例：实时数据排序
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它可以处理大规模数据流，并提供低延迟、高吞吐量和强一致性等特性。Flink流处理框架支持多种数据源和接口，如Kafka、HDFS、TCP等，可以处理各种复杂的数据流操作，如窗口操作、连接操作、聚合操作等。在实
Flinksql实时计算——group by key和 group by key 带窗口聚合有什么不同
带窗口聚合时，你可以指定一个时间窗口（如过去一小时、过去一天等），并在这个时间窗口内对 key 进行聚合。这允许你分析在特定时间范围内的数据，而不是整个历史数据集。这个聚合是基于 key 的所有历史数据进行的，不考虑时间窗口或数据排序。在处理流数据时特别有用，因为它允许你分析数据的实时变化，而不仅仅
flink第一课（详细理论）--体系架构
01 Flink简介Flink的体系架构基本上可以分为三层，由上往下依次是API & Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层。API & Libraries层作为分布式数据处理框架，Flink同时提供了支撑流计算和批计算的接口，并在此基础之上抽象出不同的应用类型的组件库，如基于流
Flink源码解析（1）job启动，从JM到TM过程详解
注：ActorRef就是actor的引用，封装好了actor下面是jm和tm在通讯上的概念图：RpcGateway关注其5个实现类：Dispatcher、ResourceManager、JobMaster、MetricQueryService、TaskExecutor。
Flink实时数仓之用户埋点系统（一）
基于Flink开发的埋点系统
Flink 集群部署模式
Flink支持多种集群部署模式，以满足不同场景和需求。会话模式（Session Mode）在会话模式下，用户首先启动一个长期运行的Flink集群，然后在这个会话中提交多个作业。集群资源在启动时就已经确定，提交的作业会竞争集群中的资源，直到作业运行完毕释放资源。会话模式适合执行大量规模小、执行时间短的
