flink

别这么骄傲

flink写doris时的优化doris并不擅长高频、小量数据的导入；因为doris每一次数据导入都会在be节点上生成数据文件；如果高频导入小量数据，就会在存储层产生大量的小文件（必然会影响到后续的查询效率，也会对系统产生更多的compaction操作压力）

Flink Hive Catalog最佳实践依赖管理Hive Metastore 配置Hudi/Iceberg 表同步跨引擎兼容性连接池与超时控制

搞程序的心海

Flink DataStream API深度解析（Scala版）：窗口计算、水位线与状态编程目录一、窗口计算1.1 窗口分配器（Window Assig2ner）滚动窗口（Tumbling Window）

Flink回撤流详解代码实例在 Flink 中，回撤流主要出现在使用 Table API 或 SQL 进行聚合或更新操作时。对于那些结果并非单纯追加（append-only）的查询，Flink 会采用“回撤流”模式来表达更新。

【Apache Paimon】-- flink job 并行度个数决定 bucket 个数数据写入的优化点1、适当减小 sink.parallelism2、增加 execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints: 3，允许至多3个检查点同时进行，主要用于减小部分并发检查点长尾的影响。

爱编程的王小美

Flink基础Apache Flink是一个开源的分布式流处理和批处理系统。它能够处理有界（批处理）和无界（流处理）数据流，具有高吞吐量、低延迟、容错性和一致性保证等特点。

【Flink运行时架构】重要概念前面我们讲了Flink运行时的核心组件和提交流程，但有些细节需要进一步的思考，一个具体的作业是怎样从编写的代码转换成TaskManager可以执行的任务的呢？JobManager在收到提交的作业之后，又是如何确定总共有多少任务、需要配置多少资源的呢？本文将从一些重要的概念入手，对上述问题做详细的讲解。

隔壁程序员老王

FlinkSQL的常用语言FlinkSQL 是 Apache Flink 提供的 SQL 接口，允许用户使用标准 SQL 或扩展的 SQL 语法来处理流式和批式数据。以下是 FlinkSQL 的常用语言元素和操作：

程序化广告行业（81/89）：行业术语解析与日常交流词汇指南在程序化广告这个不断发展的行业中，持续学习和知识共享是我们紧跟潮流、提升能力的关键。一直以来，我都希望能和大家一起探索这个领域，共同进步。今天，咱们来学习程序化广告行业中的英语词汇，无论是专业技术术语，还是日常工作交流词汇，它们都是我们深入了解这个行业的重要工具。

蚂蚁 Flink 实时计算编译任务 Koupleless 架构改造张冯君（远远）Koupleless PMC蚂蚁集团技术工程师就职于蚂蚁集团中间件团队，参与维护与建设蚂蚁 SOFAArk 和 Koupleless 开源项目、内部 SOFAServerless 产品的研发和实践。

【Flink运行时架构】作业提交流程本文介绍在单作业模式下Flink提交作业的具体流程，如下图所示。

【Flink运行时架构】组件构成在Flink的运行架构中，有两大比较重要的组件：作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。 Flink的作业提交与任务处理时的系统如下图所示。其中，客户端并不是处理系统的一部分，只是负责作业提交，在作业提交之后，可选择与JobManager断开连接。接下来，重点介绍一下JobManager和TaskManager在整个过程中所扮演的角色。

Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路摘要：本文整理自 Dinky 社区负责人，Apache Flink CDC contributor 亓文凯老师在 Flink Forward Asia 2024 数据集成（二）专场中的分享。主要讲述 Dinky 的整库同步技术方案演变至 Flink CDC Yaml 作业的探索历程，并深入讲解Flink CDC Yaml的一些细节能力。其主要分为三个部分：

Flink的 RecordWriter 数据通道详解本文从基础原理到代码层面逐步解释 Flink 的RecordWriter 数据通道，尽量让初学者也能理解。

Made in Program

从数据格式转换的角度 flink cdc 如何写入paimon？从一个测试用例着手org/apache/flink/cdc/connectors/paimon/sink/v2/PaimonSinkITCase.java

Lalamove基于Flink实时湖仓演进之路摘要：本文投稿自货拉拉国际化技术部资深数据仓库工程师林海亮老师。内容分为以下几个部分：1、业务简介2、Flink 在业务中的应用与挑战

D愿你归来仍是少年

基于Python脚本实现Flink on YARN任务批量触发Savepoint的实践指南在流计算生产环境中，Flink on YARN的部署方式凭借其资源管理优势被广泛采用。Savepoint作为Flink任务状态的一致性快照，承载着故障恢复、版本升级、作业暂停等重要场景的核心保障。当集群中运行数十个Flink作业时，手动逐个触发Savepoint耗时且易出错。本文提出一种基于Python脚本的批量化操作方案，可显著提升运维效率。

window部署虚拟机VirtualBox来部署flink按理来说Cygwin可以在window模拟unix环境来部署运行flink，但是在flink 不知从哪个版本开始，flink启动时会在window时创建临时文件夹，传递的文件夹名称参数中有冒号，导致文件夹创建失败，然后taskexecutor会启动失败，也就是说只启动了standalonesession组件，可以在web 127.0.0.1:8081界面访问flink，但是提交任务统统失败。

Lalamove基于Flink实时湖仓演进之路摘要：本文投稿自货拉拉国际化技术部资深数据仓库工程师林海亮老师。内容分为以下几个部分：1、业务简介

flink 增量快照同步文件引用关系和恢复分析每次生成的checkpoint 里都会有所有文件的引用信息大致是这三步先理解keyGroupRange 定义： KeyGroupRange 是一组连续的 KeyGroup 的集合。它表示某个任务实例（subtask）负责处理哪些 KeyGroup。作用： KeyGroupRange 用于定义每个并行子任务（Task）需要处理的 KeyGroup 范围。每个 Task 都会分配到一个或多个 KeyGroupRange，从而明确该 Task 应该处理哪些 KeyGroup 的数据和状态。特点： K