flink

20250124 Flink 增量聚合 vs 全量聚合工作方式：逐步计算：每一条数据到达窗口时，立即与当前聚合结果结合，生成新的中间结果。仅保存中间状态：内存中只保留当前的聚合值（如累加和、最大值等），不保存原始数据。

SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听CDC 是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。

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Flink（十一）： DataStream API (八) CheckpointingFlink 容错机制的核心部分是对分布式数据流和操作符状态绘制一致的快照。这些快照作为一致的检查点，系统可以在发生故障时回退到这些检查点。Flink 绘制这些快照的机制在分布式数据流的轻量级异步快照中有详细描述。该机制受标准的 Chandy-Lamport 算法启发，专门针对 Flink 的执行模型进行了定制。请记住，与检查点相关的所有操作都可以异步进行。检查点barriers不会同步传输，操作可以异步地快照其状态。自 Flink 1.11 版本起，检查点可以选择是否进行对齐。

Flink底层架构与运行流程这张图展示了Flink程序的架构和运行流程。这种架构使得Flink能够高效地处理大规模数据流，具有良好的可扩展性和容错性，广泛应用于实时数据处理和流式计算等场景。

彻底理解Flink的多种部署方式在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求，Flink为各种场景提供了不同的部署模式，主要有以下三种：

Flink的流处理和批处理1. 流处理（Stream Processing）流处理是 Flink 的核心功能之一，主要用于处理无限流数据，也就是不断到达的数据。它能够实时处理数据流，并对每个数据元素执行操作。流处理中的数据没有预定的边界，它的特征是持续到达，因此，流处理必须实时处理每个事件，而不能等到所有数据都到齐后再进行处理。

Flink 的核心特点和概念Flink 是一个流式处理框架，专注于高吞吐量、低延迟的数据流处理。它能处理无限流（即实时数据流）和有限流（批处理），具有很强的灵活性和可扩展性，广泛应用于实时数据分析、监控系统、数据处理平台等场景。下面是一些关于 Flink 的核心特点和概念：

如何提升flink的处理速度？提升Apache Flink的处理速度可以从多个方面入手，包括但不限于优化配置、调整作业逻辑、合理利用资源等。以下是一些具体的建议：

快速入门FlinkFlink是新一代实时计算平台，采用原生的流处理系统，保证了低延迟性，在API和容错上也是做的相当完善，本文将从架构、组件栈、安装、入门程序等进行基础知识的分析，帮助大家快速对Flink有一个了解。

Flink在流处理中，为什么还会有窗口的概念呢窗口操作在流处理中看似有些反直觉，因为流处理通常处理的是无限数据流，数据不断流入而没有明确的结束点。然而，窗口操作却是流处理的一个核心概念，特别是在需要对流数据进行聚合、统计、处理等操作时，窗口的概念就显得非常重要。让我们详细探讨一下为什么在流处理中需要窗口的概念：

3.Flink中重要API的使用Flink的编程模型可以归结为，创建环境–》定义source—》transformation数据转换—》写sink—》调用execute()方法。此外还需要注意的是Flink数据类型，序列化，反序列化，异步IO编程

Flink运行时架构1）作业管理器（JobManager）JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。

Flink中的时间和窗口1.4.1 时间窗口1.4.2 计数窗口1.5.1 增量聚合函数（ReduceFunction / AggregateFunction）

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TDengine （老段）

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册Apache Flink 是一款由 Apache 软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。与此同时，Flink 拥有丰富的连接器与各类工具，可对接众多不同类型的数据源实现数据的读取与写入。在数据处理的过程中，Flink 还提供了一系列可靠的容错机制，有力保障任务即便遭遇意外状况，依然能稳定、持续运行。

Flink（八）：DataStream API (五) JoinWindow join 作用在两个流中有相同 key 且处于相同窗口的元素上。这些窗口可以通过 window assigner 定义，并且两个流中的元素都会被用于计算窗口的结果。两个流中的元素在组合之后，会被传递给用户定义的 JoinFunction 或 FlatJoinFunction，用户可以用它们输出符合 join 要求的结果。常见的用例可以总结为以下代码

20250120 Flink 的缓冲区超时（Buffer Timeout）Flink 的缓冲区超时（Buffer Timeout）机制确实类似于一辆车等待乘客的过程，如果车每次只载一个乘客就发车，会导致效率低下，资源浪费。同样，在 Flink 的数据流处理中，缓冲区超时的设置对吞吐量和延迟的权衡至关重要。

Ncat: bind to :::7777: Address already in use报错问题解决Ncat: bind to :::7777: Address already in use. QUITTING.

2. Flink分区策略Flink任务在执行过程中，一个流(stream)包含一个或多个分区(Stream partition)，TaskManager中的一个slot的SubTask就是一个stream partition(流分区)。