【Flink状态管理（六）】Checkpoint的触发方式（1）通过CheckpointCoordinator触发算子的Checkpoint操作
ntBarrier对齐触发Checkpoint的流程，了解StreamTask中performCheckpoint()方法如何执行Checkpoint操作，实现状态数据快照与持久化操作。 参考：《Flink设计与实现：核心原理与源码解析》–张利兵...
2024.2.19 阿里云Flink
一 、Flink基本介绍 Spark底层是微批处理 , Flink底层则是实时流计算 流式计算特点: 数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟 Stateful:有状态 Flink的三个部分 Source:Transactions , logs ,iot ,clicks Transformation: 事件驱动 , ETL , 批处理 Sink : 输出 HDFS ,Kafka Flink...
【Flink CDC（一）】实现mysql整表与增量读取
checkpoint3. 关于无主键表Exactly-Once 处理 三. 实战1. 实现mysql整表与增量表同步 FAQ MySQL CDC 连接器允许从 MySQL 数据库读取快照数据（比如：flink任务消费时刻的整表数据）和增量数据。本文描述了如何设置 MySQL CDC 连接器来对 MySQL 数据库运行 SQL 查询。 一. 运行前准备 1. 依赖 1.1. Maven dependen...
【flink状态管理（2）各状态初始化入口】状态初始化流程详解与源码剖析
复函数内部的状态数据涉及Checkpoint的实现，我们会在之后介绍如何在StreamingFunctionUtils.restoreFunctionState()方法中恢复函数中的状态数据。 《Flink设计与实现：核心原理与源码解析》张利兵...
大数据毕业设计PySpark+PyFlink航班预测系统 飞机票航班数据分析可视化大屏 机票预测 机票爬虫 飞机票推荐系统 大数据毕业设计 计算机毕业设计
+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs； 3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集； 4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成; 5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库； 6.使用flask+echarts进行可视化大屏幕炫酷展示； 创新点/特色： 0.全新PyFlink而不是Fli...
涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（上）
涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（一） 1.前置知识 ODPS（Open Data Platform and Service）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品。离线计算任务节点叫做Odps节点，存储的离线表叫做Odps表； Flink: 实时计算引擎，本文代码开发和测试均基于集团内部实时计算平台，代码细节可能会和F...
【flink状态管理（四）】MemoryStateBackend的实现
始化1.2. 创建状态 2. 基于MemoryStateBackend创建OperatorStateBackend3.基于MemoryStateBackend创建CheckpointStorage 在Flink中，默认的StateBackend实现为MemoryStateBackend，本文以MemoryStateBackend为例说明StateBackend的设计与实现。 本文介绍MemoryStat...
【nginx】starrocks通过nginx实现负载均衡、故障转移与flink运行SR实战
现starrocks负载均衡与故障转移1. 架构逻辑与nginx配置2. nginx相关知识：`stream`模块和`http`模块2.1. `stream`模块2.2. `http`模块 二. 使用flink 消费SR实战1. Expect: 100-continue 问题1.1. `Expect: 100-continue`的逻辑1.2. 问题分析与解决 2.no live upstreams whil...
Flink旁路输出OutputTag
制 将流复制两份 发到测输出流stream1 和stream2,代码如下（示例）： import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import o...
Flink实时数仓同步：拉链表实战详解
e Layer）：实时流程负责处理实时产生的数据流。它通常包括以下关键组件： 数据源：实时数据源，如binlog日志等。实时引擎：用于实时数据的处理和转换，例如Apache Kafka、Apache Flink等。存储层：用于存储实时数据，特点是插入快，支持OLAP查询。 离线处理流程（Batch Layer）：离线处理流程用于处理历史数据，通常以 T+1 凌晨跑批方式运行，主要包括以下组件： 数据仓库：批...