flink

梦里不知身是客11

flink中checkpoint的重启策略在Apache Flink中，检查点（Checkpoint）是保障流处理任务容错性的核心机制，而重启策略（Restart Strategy）则定义了任务失败后的恢复行为。二者协同工作，确保作业的持续性和状态一致性。以下是重启策略的常见类型及配置方法：

Flink学习笔记：窗口在前文中，我们已经了解了 Flink 时间和 Watermark 两个概念，今天就来聊一下 Flink 实时数据处理的另一个核心概念：窗口。

Flink学习笔记：状态类型和应用Flink 被广泛应用的原因，除了我们前面提到的对时间以及窗口的应用之外，另一点就是它强大的容错机制，以及对 Exactly Once 的支持。

Flink 2.0--Delta Join本文学习自Flink官方社区实时最大痛点：传统流式 Join 在面对海量数据和高基数 Key 时却遇到了瓶颈。问题在于2点

二进制_博客

FlinkSQL一篇文档讲清楚Overview | Apache FlinkConcepts & Common API | Apache Flink

雨中飘荡的记忆

Apache Flink 实战Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架,专为高吞吐量、低延迟的实时数据处理而设计。Flink 提供了精确一次(Exactly-Once)的状态一致性保证,是目前最流行的流计算引擎之一。

梦里不知身是客11

flink解决反压的方法在Apache Flink中处理反压（Backpressure）问题需结合系统设计和资源配置。以下是核心解决方法：

Flink SQL Window Join 把时间维度“写进” JOIN 条件里官方的一句话概括：Window Join 在 join 条件中引入窗口边界，只在“同一个时间窗口内、key 匹配”的记录之间进行关联。

梦里不知身是客11

flink对于迟到数据的处理Flink 对迟到数据的处理主要通过以下机制实现：waterMark和Window机制解决了流式数据的乱序问题，对于因为延迟而顺序有误的数据，可以根据eventTime进行业务处理，对于延迟的数据Flink也有自己的解决办法，

梦里不知身是客11

flink有状态计算中状态的分类在 Apache Flink 的状态计算中，状态主要分为以下两类：$$ \begin{array}{c|c} \text{Keyed State} & \text{Operator State} \ \hline \begin{array}{c} \text{Key=1} \ \downarrow \ \text{State A} \ \end{array} & \begin{array}{c} \text{Operator} \ \downarrow \ \text{Global State} \ \e

路边草随风

java实现发布flink yarn application模式作业在企业级实时与批处理融合的大数据场景中，Apache Flink 凭借流批一体的计算能力，成为金融风控、实时数仓、物联网数据处理等核心业务的首选引擎；YARN 作为 Hadoop 生态的核心资源调度系统，仍是企业私有化大数据集群的主流资源管理底座。Flink YARN Application 模式作为 Flink 1.10+ 推出的核心部署模式，相比 Session 模式具备 “作业与集群生命周期绑定、资源独享、隔离性强” 的优势，适配大规模、高优先级、长运行时的 Flink 作业场景。但传统的 Flin

Paimon源码解读 -- Compaction-3.MergeSorter上篇文章Paimon源码解读 -- Compaction-1.MergeTreeCompactTask解析了Paimon-Compaction阶段的大概流程

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗电子病历数据分析与临床决策支持中的应用嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！市第一医院的张医生最近总对着电脑叹气 —— 门诊时，调出一位糖尿病患者的电子病历要等 30 秒，里面混杂着 5 年前的感冒记录和重复的检查单；给新入院的老人开处方时，忘了他有青霉素过敏史，幸亏护士核对时发现，才没出大事。

Flink SQL 中的 OVER 聚合——为每一行算“窗口统计在 Flink SQL 里，最常见的聚合其实有两大类：GROUP BY 聚合OVER 聚合（窗口函数聚合）

诗旸的技术记录与分享

Flink-1.19.0源码详解10-Flink计算资源的申请与调度Flink是Apache软件基金会下开源的分布式流批一体计算框架，具备实时流计算和高吞吐批处理计算的大数据计算能力。本专栏内容为Flink源码解析的记录与分享。

Flink SQL 窗口函数从 OVER 到 TopN 的完整套路先用一个统一的例子。假设有订单表：一个典型的 OVER 聚合语法大致长这样：核心要素：和 GROUP BY 最大的区别：

Flink SQL Join 从 Regular Join 到 Temporal Join 的实战Regular Join 就是大家最熟悉的那种：和离线 SQL 看起来几乎一样，但在 Flink 流式语义下，有几个关键差异：

路边草随风

java实现发布flink k8s application模式作业在云原生架构全面普及的当下，Apache Flink 作为流批一体的大数据计算引擎，已成为企业处理实时日志、交易风控、实时数仓等核心业务的关键工具；Kubernetes（K8s）则凭借容器编排、弹性扩缩容、资源隔离、多租户管理等特性，成为企业云原生基础设施的标准底座。Flink K8s Application 模式作为 Flink 云原生部署的核心形态，将作业与 K8s 集群的 Pod 生命周期深度绑定，具备 “资源按需分配、隔离性强、适配云原生调度” 的优势，适配大规模、高可用、弹性化的 Flink 作

路边草随风

java实现发布flink yarn session模式作业在企业级实时大数据处理场景中，Apache Flink 凭借低延迟、高吞吐的流处理能力，成为日志分析、实时计算、事件驱动型应用的核心引擎；而 YARN 作为 Hadoop 生态的主流资源调度系统，是企业私有化大数据集群的标准资源管理底座。Flink YARN Session 模式通过预先申请集群资源并启动常驻的 Flink 集群（Session Cluster），可复用资源承接多个作业提交，相比 Per-Job 模式大幅降低资源申请与集群启动的开销，适配高频、小规模作业的运行诉求。但传统的 Flink Y