Flink Checkpoint 参数详解 什么是 checkpoint 保存状态 Checkpoint 参数详解 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 每 60s 做一次 checkpoint env.enableCheckpointing(60000); // 高级配置: // checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE,这是默认语义

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的 Apache Flink SQL Job 的组成部分,以及 Apache Flink SQL 所提供的核心算子的语义,最后会应用 TumbleWindow 编写一个 End-to-End 的页面访问的统计示例. 1.Apache Flink SQL Job 的组成 我们做任何数据计算都离不开读取原始数据,计算逻辑和写入计算结果数据三部分,当然基于 ApacheFlink SQL 编写的计算 Job 也离不开这个三部分,如下所所示: <img src=

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I

一.概述 上图是flink的分层模型,Table API 和 SQL 处于最顶端,是 Flink 提供的高级 API 操作.Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. Flink 在编程模型上提供了 DataStream 和 DataSet 两套 API,并没有做到事实上的批流统一,因为用户和开发者还是开发了两套代码.正是因为 Flink Table & SQL 的加入,可以说 Flink 在某种程度上做到了

[源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 目录 [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 UDX 1. UDX (自定义函数) 2. 自定义标量函数 Scalar Functions (UDF) 3. 自定义聚合函数(UDAF) 4. 自定义表值函数(UDTF) 5. RichFunction 0x03

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 在<Flink SQL Client初探>一文中,我们体验了Flink SQL Client的基本功能,今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL: 实战内容 本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息,再用各种SQL操作对数据进行查询统计,内容汇总如下

基于flink1.14的源码做解析 公司内有很多业务方都在使用我们Flink sql平台做TopN的计算,今天同事突然问到我,Flink sql 是怎么实现topN的 ? 蒙圈了,这块源码没看过啊 ,业务要问起来怎么办,赶快打开源码补一下 拿到这个问题先冷静分析一下范围 首先肯定属于Flink sql模块,源码里面肯定是在flink-table-planner包里面,接着topN那不就是ROW_NUMBER嘛,是个函数呀 既然如此那就从flink源码的系统函数作为线索开始找起来,来到 org.a

Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. 自 2015 年开始,阿里巴巴开始调研开源流计算引擎,最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎,针对 Flink 存在的不足进行优化和改进,并且在 2019 年初将最终代码开源,也就是我们熟知的 Blink.Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献就是 Flink SQL 的实现. Flink SQL 是面向用户的 API 层,在我们传统的流式计

目录 起因 思路 实现 1.配置 2.界面如下 3.环境 问题 起因 事情的起因,是看到一篇公众号文章Apache Flink 在汽车之家的应用与实践,里面提到了"基于 SQL 的开发流程".在平台提供以上功能的基础上,用户可以快速的实现 SQL 作业的开发: 创建一个 SQL 任务: 1.编写 DDL 声明 Source 和 Sink: 2.编写 DML,完成主要业务逻辑的实现: 3.在线查看结果,若数据符合预期,添加 INSERT INTO 语句,写入到指定 Sink 中即可. 即

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在第 02

sql 解析字符串添加到临时表中  sql存储过程in 参数输入 解决方法 把字符串解析 添加到 临时表中 SELECT * into #临时表   FROM dbo.Func_SplitOneColumnTabel('001,gf', ',') select * from 表 where ID in (select id from 临时表) Create function [dbo].[Func_SplitOneColumnTabel] (@str nvarchar(max),@split v

Sql Server 带参数的存储过程执行方法 Visual C# 动态操作 SQL Server 数据库实例教程(4):带参数的存储过程执行方法 上一篇文章介绍了带参数的SQL语句执行方法和不带参数的存储过程执行方法,这一篇我们介绍带参数的存储过程执行方法,它调用通用数据访问类(SqlHelper)执行 SqlHelper.ExecuteNonQuery()方法,使用示例为; SqlHelper.ExecuteNonQuery(conn, CommandType.StoredProcedure

原文:处理动态SQL语句的参数 经常对SQL进行开发,写动态的SQL语句,是少之不了的,但是在使用动态语句中,常是因为有动态的参数的出现.参考下面代码示例: 正因为有了标记1的动态条件代码,而让SQL语句需要变成动态的SQL语句.加上SQL语句中有参数的存在,因此需要使用标记2的设置整句SQL语句中所有参数所定义,哪些是INPUT,哪些是OUTPUT的.标记3,执行SQL的sp_ExecuteSQL函数,它是分为三段,第1段传入动态SQL语句,第2段是传入参数定义,第3段参数匹配.传入参数INP

今天在项目运行过程中,一直报一个org.hibernate.exception.GenericJDBCException: could not insert 异常,Root Cause是IBM  DB2 ErrorCode=-180,sqlstate=22007,经过Google,发现这个错误的原因是因为Timestamp的格式不规范导致,但是具体是哪一项,却不太清楚,如果能够打印出导致问题的SQL语句,那么对于这类问题的定位就会非常容易了. 在Hibernate的配置文件hibernate.c

Confluent公司于2017年11月宣布KSQL进化到1.0版本,标志着KSQL已经可以被正式用于生产环境.自那时起,整个Kafka发展的重心都偏向于KSQL——这一点可以从Confluent官方博客中KSQL出现的频率之高看出端倪.鉴于最近周围有很多小伙伴都在讨论KSQL,我突然想起了去年9月份Apache Flink“掌门人” Stephan Ewen所写的关于KSQL V.S. Flink SQL的一篇博客,里面很多有意思的观点非常值得品味~~ 事情起源于去年8月底Confluent公

1.pl/sql如何定义参数 declare --1)定义参数 -- ban_Id number; ban_Name ); 2.pl/sql如何参数赋值 --2)参数赋值-- ban_Id :; ban_Name :='测试值'; 3.pl/sql如何输出参数 --3)输出参数值-- dbms_output.put_line('测试ID:'|| ban_Id); dbms_output.put_line('测试NAME:'|| ban_Name); 4.pl/sql如何进行判断 --当参数=1,

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转自https://blog.csdn.net/u010796875/article/details/17386131 一．执行有多行结果集的用ExecuteReader SqlDateReader reader=cmd.ExecuteReader();//查询结果在数据库中,不占客户端电脑内存 While(reader.Reader()){ Console.WriteLine(reader.GetString(1)); } //初始指针指向第一条数据之前,每调用一次Reader(),指针下移一