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Flink 流批一体之批处理进行数据同步作为流批一体的计算框架，Flink不仅能够提供低延迟的流式数据处理，也能进行高吞吐的批处理。使用或者微调同一套代码即可实现，本章将通过具体案例给大家讲解。

攻心的子乐

Apache Flink CDC (Change Data Capture) mysql Kafka比如使用 Flink CDC , 监听mysql bin-log日志实现数据的实时同步, 发送到kafka

D愿你归来仍是少年

Flink API 解析 Flink Job 依赖的checkpoint 路径之前写一篇 Python 脚本解析 Flink _metadata 中依赖的 checkpoint 路径文章 Python解析 Flink Job 依赖的checkpoint 路径，代码比较暴力，直接按照 checkpoint 路径前缀判断，最近发现网上有通过 Flink API 解析 Flink Checkpoint 元数据代码的例子，参考了网上代码，并调试运行成功。

flink operator v1.10部署flink v1.19.2flink集群能对接kubernetes、yarn等集群管系统，本文介绍flink对接kubernetes。 flink kubernetes operator（网址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-kubernetes-operator-docs-release-1.10/docs/concepts/overview/）可帮助你在kubernetes中管理flink集群、提交flink任务等，而你为此只需要认识一些kubernetes CR。

flink-cdc同步数据到doris中这样直接创建数据库是有问题，因为后面发现superset连接使用doris://root:123456@10.101.12.82:9030/internal.eayc?charset=utf8mb4

坚定信念，勇往无前

Spring Boot中整合Flink CDC 数据库变更监听器来实现对MySQL数据库Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一种数据实时获取的扩展，用于捕获数据库中的数据变化，并且通过实时流式处理机制来操作这些变化的数据，在Flink CDC中通过Debezium提供的数据库变更监听器来实现对MySQL数据库的监听操作，通过与Spring Boot技术的集成可以更加高效的实现数据实时同步的操作。

大数据组件(四)快速入门实时数据湖存储系统Apache Paimon(2)Paimon的下载及安装，并且了解了主键表的引擎以及changelog-producer的含义参考：利用Paimon表做lookup join，集成mysql cdc等参考：

roman_日积跬步-终至千里

【Flink 实战】Flink 中 Akka 通信与内存占用分析JobManager 和 TaskManager 之间的通信是通过 Akka 实现的。Akka 是 Flink 中一个分布式通信框架，负责处理集群内各个组件之间的消息传递、任务调度、状态更新以及故障恢复等操作。在这个过程中，Akka 的通信机制会消耗一定的内存，特别是在消息传递、队列管理和任务调度过程中。本文将详细分析 Akka 通信对内存的影响、常见的超时配置，以及如何优化通信性能。

8. Flink-CDCFlink-cdc主要是用来同步数据库中的数据，它的主要优势在于基于Flink框架直接用Flink Stream Api 或Flink SQL 直接编程，不需要引入第三方组件

Apache Flink架构深度解析：任务调度、算子数据同步与TaskSlot资源管理机制Apache Flink是一个分布式流处理框架，其核心架构设计围绕有界与无界数据流的统一处理能力展开。以下从任务分配、算子数据同步、TaskManager与JobManager的TaskSlot机制三个维度展开详细分析：

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【Flink实战】Flink网络内存和托管内存网络内存：主要用于任务间（不同的Taskmanager之间）的数据交换，特别是在 shuffle、连接（join）和聚合（aggregation）等操作中。

优化 Flink 消费 Kafka 数据的速度：实战指南在使用 Flink 消费 Kafka 数据时，你可能会遇到消费速率较慢的问题。本文将从 Kafka 并行消费、批量拉取、Checkpoint 频率、Consumer Poll 速率以及 Flink 任务 Slot 资源等多个方面，详细解析如何优化 Flink 消费 Kafka 的速度。

D愿你归来仍是少年

Python解析 Flink Job 依赖的checkpoint 路径Apache Flink 是一个强大的分布式处理框架，广泛用于批处理和流处理任务。其 checkpoint 机制是确保容错的关键功能，允许在计算过程中保存状态，以便在故障时从最近的 checkpoint 恢复。本文详细探讨了一个 Python 脚本，该脚本用于解析 Flink 的 _metadata 文件，以提取 Flink 任务依赖的 checkpoint 路径。我们将逐步解释脚本的工作原理，提供 Flink 和 checkpoint 的背景信息，并讨论脚本的潜在用途、局限性以及改进建议。

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大数据学习(49) - Flink按键分区状态（Keyed State）按键分区状态（Keyed State）顾名思义，是任务按照键（key）来访问和维护的状态。它的特点非常鲜明，就是以key为作用范围进行隔离。

不是谁只是我

学习kafka和flink【Kafka】Windows下安装Kafka（图文记录详细步骤）安装Tzq@2018写的上面链接安装的，一切很顺利，除了zookeeper的环境变量不管如何配置都不管用，只能手动双击zkServer.cmd启动zookeeper了

鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目摘要：本文整理自鹰角大数据开发工程师，Apache Hudi Contributor 朱正军老师在 Flink Forward Asia 2024 生产实践（二）专场中的分享。主要分为以下四个部分：

大数据组件(四)快速入门实时数据湖存储系统Apache Paimon(1)上图说明了 Paimon 的文件布局，从snapshot文件开始，Paimon reader可以递归地访问表中的所有记录。

Flink之WatermarkApache Flink 是一个分布式流处理框架，它非常擅长处理实时数据流。流处理中的一个关键挑战是事件时间的处理，因为在流式数据中，事件到达系统的顺序可能并不代表它们的实际发生时间。为了解决这一问题，Flink 引入了**Watermark（水印）**机制，用于处理乱序数据和保证事件时间的正确性。

Spark 和 FlinkSpark 和 Flink 都是目前流行的大数据处理引擎，但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比：

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大数据学习(46) - Flink按键分区处理函数之前提到，只有在KeyedStream中才支持使用TimerService设置定时器的操作。所以一般情况下，我们都是先做了keyBy分区之后，再去定义处理操作；代码中更加常见的处理函数是KeyedProcessFunction。