GroupWindow和OverWindow各自的作用FlinkWindow作用完整实例GroupWindow对window中的数据按照字段进行分组完整案例OverWindow在整个Window的条件下，对数据进行统计操作等完整案例相干window体系知识图谱文档阅读方式我们在官方文档[1]中会看到下面这种写法Tabletable

Flink--Checkpoint机制原理前言一、如何理解flink中state(状态)Ⅰ、state理解Ⅱ、案例理解stateⅢ、为什么需要state管理Ⅳ、理想中的state管理二、如何理解flink中checkpoint(检查点)Ⅰ、执行流程Ⅱ、ck保存了什么Ⅲ、单分区单并行度执行流程详解Ⅳ、多分区多并行度执行

流批一体已经从理论走向实践，并在2020年迎来落地元年。短短5年，ApacheFlink（下称Flink）从一个突然出现在大数据舞台的“萌新”系统，迅速成长为人人皆知的流计算引擎。在伴随Flink发展掀起的这波实时计算浪潮里，阿里是国内走得最前、做得也最多的一个，“流批一体”是它的新赛道

ApacheFlink是什么？​ 在当代数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行的大数据处理引擎ApacheS

Flink广播变量broadcastBroadcast广播变量：可以理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset或者不变的缓存对象（例如maplist集合对象等）数据集广播出去，然后不同的任务在节点上都能够获取到，并在每个节点上只会存在一份，而不是在每个并发线程中存在。如果不使用broadcast，则

本文的Release文档描述了在Flink1.11和Flink1.12之间更改的重要方面，例如配置，行为或依赖项。如果您打算将Flink版本升级到1.12，请仔细阅读这些说明。API移除掉ExecutionConfig中过期的方法移除掉了ExecutionConfig#isLatencyTrackingEnabled方法,你可以使用

FlinkTableAPI&SQL关系型数据库中:database.schema.table其他分布式数据库中:catalog.database.table这里的自定义函数，主要指在FlinkTableAPI&SQL这个层级的自定义函数，注意和Datastream有所区别1.函数区分1.从两个角度来区分函数从函

在Flink任务中，需要加载外置配置参数到任务中，在Flink的开发文档中介绍了，Flink提供了一个名为ParameterTool的工具来解决这个问题Flink开发文档:https://github.com/apache/flink/blob/master/docs/dev/application_parameters.zh.md其引入配置的方式有3种：1. From.proper

会挽雕弓如满月，西北望，射天狼。---苏轼【江城子·密州出猎】数据形式：1、有限数据流，批处理，离线计算2、无限数据，流处理，实时计算flink优点：高吞吐、低延迟、有状态（内部设置）、eventtimewatermark消息乱序处理、exactlyonce、自动反压机制、dataset支持

文章引自：https://www.meiwen.com.cn/subject/ypmbpctx.html  flink提供不同的状态后端（statebackends）来区分状态的存储方式和存储位置。flink状态可以存储在java堆内存内或者内存之外。通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的状态。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下

完整报错如下:Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.api.ValidationException:Agroupwindowexpectsatimeattributeforgroupinginastreamenvironment.atorg.apache.flink.table.operations.utils.AggregateOperationFactory.validateStream

Flink环境准备开发工具及环境要求IDE最好使用IntelliJIDEA(eclipse存在插件不兼容的风险)唯一的要求是使用Maven3.0.4和安装Java8.x（或更高版本）。Maven依赖坐标<dependency>  <groupId>org.apache.flink</groupId>  <artifactId>flink-core</artifactId>  <

Flink接入体系FlinkConnertorsJDBC(读/写)pom <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>1.11.2</version>

1.Hardlinkfromfilesofpreviouslocalstoredstatemightcrossdevices开启了state.backend.local-recovery:true任务checkpoint的时候一直报错Failtocreatehardlinkfromxxjava.nio.file.FileSystemExceptionxxInvalidcross-devicelink如果'taskmanager.

一、流式计算的未来在谷歌发表了GFS、BigTable、GoogleMapReduce三篇论文后，大数据技术真正有了第一次飞跃，Hadoop生态系统逐渐发展起来。Hadoop在处理大批量数据时表现非常好，主要有以下特点：1、计算开始之前，数据必须提前准备好，然后才可以开始计算；2、当大量数据计算完成之后

具体实现代码如下所示：main函数中代码如下：valenv:StreamExecutionEnvironment=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.setParallelism(1)env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)valsocketStream:DataStream[String]=env.s