flink

Flink总结# 一、Flink 核心概念综述 # 二、Flink 开发环境搭建 # 三、Flink Data Source # 四、Flink Data Transformation # 五、Flink Data Sink # 六、Flink 窗口模型 # 七、Flink 状态管理与检查点机制 # 八、Flink Standalone 集群部署

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第二十五篇：Flink和Kafka连接时的精准一次性在流处理的应用中，最佳的数据源当然就是可重置偏移量的消息队列了；它不仅可以提供数据重放的功能，而且天生就是以流的方式存储和处理数据的。所以作为大数据工具中消息队列的代表，Kafka可以说与Flink是天作之合，实际项目中也经常会看到以Kafka作为数据源和写入的外部系统的应用。在本小节中，我们就来具体讨论一下Flink和Kafka连接时，怎样保证端到端的exactly-once状态一致性。

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第二十四篇：Flink中的保存点除了检查点外，Flink还提供了另一个非常独特的镜像保存功能——保存点（savepoint）。从名称就可以看出，这也是一个存盘的备份，它的原理和算法与检查点完全相同，只是多了一些额外的元数据。

华为昇腾910B 开源软件GPUStack的介绍（Cloudera CDH、CDP）开源软件GPUStack的介绍GPUStack 是一个开源的、轻量级的大模型（LLM）推理与管理平台。它的核心目标是让用户能够极其简单地在本地服务器、边缘设备或集群上部署、管理和运行各种开源大语言模型（如 Llama 3, Qwen, DeepSeek 等），并提供统一的 API 接口供应用调用。

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第二十二篇：Flink中通过UI查看检查点chk文件一会更新一次，一会更新一次，这个就是检查点的备份。

D愿你归来仍是少年

Apache Flink 算子（Operator）深度解析在 Apache Flink 中，算子（Operator）是流处理程序的基本计算单元，负责对数据流执行转换、聚合、过滤、连接等操作。每个算子接收上游数据流，经过业务逻辑处理后输出新的数据流。

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第二十一篇：Flink当中的检查点配置Flink的配置文件当中有检查点的配置，还有另外一中是在代码里边配置。默认情况下，Flink程序是禁用检查点的。如果想要为Flink应用开启自动保存快照的功能，需要在代码中显式地调用执行环境的.enableCheckpointing()方法：

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第二十三篇：Flink中增量检查点和最终检查点在 1.15 之前，只有RocksDB 支持增量快照。不同于产生一个包含所有数据的全量备份，增量快照中只包含自上一次快照完成之后被修改的记录，因此可以显著减少快照完成的耗时。

Apache Spark 和 Flink，处理实时大数据流对比（Cloudera CDH、CDP）Apache Spark 和 Flink，处理实时大数据流哪个更优？通过网盘分享的文件：麒麟kylin linux 安装CDH v7.1指南

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第二十篇：Flink当中的Barrier算法备份的时候，为什么必须要Barrier，保障每个算子状态是将一条数据完整处理完毕的。在Flink中，采用了基于Chandy-Lamport算法的分布式快照，可以在不暂停整体流处理的前提下，将状态备份保存到检查点。

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第十九篇：Flink当中的容错机制在流处理中，我们可以用存档读档的思路，就是将之前某个时间点所有的状态保存下来，这份 “存档” 就是我们所谓的 “检查点”（checkpoint）。

D愿你归来仍是少年

Apache Spark Real-Time Mode 深度解析：打破微批次壁垒，挑战 Flink 的实时王座长久以来，流处理领域存在一个经典的"鱼和熊掌"难题：工程团队不得不为同一条数据管道维护两套完全不同的引擎——用 Spark 跑批量 ETL，用 Flink 做毫秒级响应。这不仅带来了运维复杂度，也提高了学习成本。

海南java第二人

Flink状态后端与容错机制深度剖析：TB级状态下的高可用实战在流处理领域，有一句广为流传的话：“Flink 强，不是因为算得快，是因为记得住”。这里的"记得住"，指的就是 Flink 的状态管理能力。

Flink DataStream2Table 总结平时工作中有时会遇到 DataStream 转 Table 的需求，之前也写过几次，但是不总结就会忘掉还得专门扒拉之前写的代码，比较麻烦，现在总结一下，方便后面再有需要时查找。

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第二十二篇：Flink当中的FlinkSQLTable API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。

Flink定时器实战：处理时间与事件时间目录代码解释1. 环境设置2. 基于处理时间的定时器3. 基于事件时间的定时器4. 自定义数据源5. 任务执行

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第十七篇：Flink当中的算子状态算子状态：一个算子，会有多个并行子任务。作用范围被限定为当前算子任务。算子状态跟数据的key无关，所以不同key的数据只要被分发到同一个并行子任务，就会访问到同一个Operator State。

K8S+Dinky+Flink管理你的计算资源已安装 Dinky （版本 1.2.3）准备 Flink 镜像地址（版本 1.17.2）已安装 K8S （版本 1.20.0）

岁岁种桃花儿

Flink从入门到上天系列第十六篇：Flink当中的键控状态连续检测水位值，如果同一个传感器的水位值连续两次超过10就报警当前的问题，使用普通变量，当前的子任务组都共用一个变量，这个作用范围是非常危险的。

Flink Task Lifecycle 一篇讲透 StreamTask 与 Operator 生命周期在 Flink 中，Task 是执行单元，Operator 是逻辑单元。可以这样理解：举个例子：假设你有一个 map 算子，并且设置了并行度为 5，那么运行时这个算子的 5 个并行实例，会分别运行在 5 个 Task 中。