『壹』 flink 1.10 1.12區別
flink 1.10 1.12區別在於Flink 1.12 支持了 Flink sql Kafka upsert connector 。
因為在 Flink 1.10 中,當前這類任務開發對於用戶來說,還是不夠友好,需要很多代碼,同時也會造成 Flink SQL 冗長。
Flink 1.12 SQL Connector 支持 Kafka Upsert Connector,這也是我們公司內部業務方對實時平台提出的需求。
收益:便利用戶有這種需要從 kafka 取最新記錄操作的實時任務開發,比如這種 binlog -> kafka,然後用戶聚合操作,這種場景還是非常多的,這能提升實時作業開發效率,同時 1.12 做了優化,性能會比單純的 last_value 性能要好。
Flink Yarn 作業 On k8s 的生產級別能力是:
Flink Jar 作業已經全部 K8s 化,Flink SQL 作業由於是推廣初期,還是在 Yarn 上面進行運行,為了將實時計算 Flink 全部K8s化。
所以我們 Flink SQL 作業也需要遷移到 K8s,目前 Flink 1.12 已經滿足生產級別的 Flink k8s 功能,所以 Flink SQL K8s 化,打算直接使用社區的 On k8s 能力。
風險:雖然和社區的人溝通,Flink 1.12 on k8s 沒有什麼問題,但是具體功能還是需要先 POC 驗證一下,同時可能社區 Flink on k8s 的能力。
可能會限制我們這邊一些 k8s 功能使用,比如 hostpath volome 以及 Ingress 的使用,這里可能需要改底層源碼來進行快速支持(社區有相關 JIRA 要做)。
『貳』 flinksql 參數中的分號如何轉義
標識符遵循sql標准,因此使用時需要用反引號進行轉義。
『叄』 兩個表關聯查詢,SQL語句 請大俠們明示O(∩_∩)O謝謝
後出師表
先帝慮漢賊不兩立,王業不偏安,故托臣以討賊也。以先帝之明,量臣之才,固知臣伐賊,才弱敵強也。然不伐賊,王業亦亡;惟坐而待亡,孰與伐之?是故托臣而弗疑也。
臣受命之日,寢不安席,食不甘味。思惟北征,宜先入南,故五月渡瀘,深入不毛,並日而食。臣非不自惜也,顧王業不得偏全於蜀都,故冒危難,以奉先帝之遺意。而議者謂為非計。今賊適疲於西,又務於東。兵法乘勞,此進趨之時也。謹陳其事如左:
高帝明並日月,謀臣淵深;然陟險被創,危然後安。今陛下未及高帝,謀臣不如良平,而欲以長策取勝,坐定天下,此臣之未解一也。劉繇、王朗,各據州郡,論安言計,動引聖人;群疑滿腹,眾難塞胸;今歲不戰,明年不征,使孫策坐大,遂並江東,此臣之未解二也。曹操智計,殊絕於人,其用兵也,彷彿孫吳;然困於南陽,險於烏巢,危於祁連,逼於黎陽,幾敗北山,殆死潼關,然後偽定一時爾。況臣才弱,而欲以不危而定之,此臣之未解三也。曹操五攻昌霸不下,四越巢湖不成;任用李服,而李服圖之;委任夏侯,而夏侯敗亡。先帝每稱操為能,猶有此失;況臣駑下,何能必勝?此臣之未解四也。自臣到漢中,中間期年耳;然喪趙雲、陽群、馬玉、閻芝、丁立、白壽、劉郃、鄧銅等,及曲長、屯將七十餘人,突將無前,賨叟、青羌、散騎、武騎一千餘人:此皆數十年之內所糾合四方之精銳,非一州之所有;若復數年,則損三分之二也,當何以圖敵?此臣之未解五也。今民窮兵疲,而事不可息,事不可息,則住與行勞費正等;而不及早圖之,欲以一州之地,與賊持久,此臣之未解六也。
夫難平者,事也。昔先帝敗軍於楚,當此時,曹操拊手,謂天下已定。然後先帝東連吳越,西取巴蜀,舉兵北征,夏侯授首:此操之失計,而漢事將成也。然後吳更違盟,關羽毀敗,秭歸蹉跌,曹丕稱帝。凡事如是,難可逆見。臣鞠躬盡力,死而後已。至於成敗利鈍,非臣之明所能逆睹也。
前出師表
臣亮言:先帝創業未半而中道崩殂;今天下三分,益州疲弊,此誠危急存亡之秋也。然侍衛之臣不懈於內;忠志之士忘身於外者:蓋追先帝之殊遇,欲報之於陛下也。誠宜開張聖聽,以光先帝遺德,恢弘志士之氣;不宜妄自菲薄,引喻失義,以塞忠諫之路也。
宮中府中,俱為一體;陟罰臧否,不宜異同;若有作姦犯科及為忠善者,宜付有司論其刑賞,以昭陛下平明之理;不宜偏私,使內外異法也。
侍中、侍郎郭攸之、費禕、董允等,此皆良實,志慮忠純,是以先帝簡拔以遺陛下:愚以為宮中之事,事無大小,悉以咨之,然後施行,必得裨補闕漏,有所廣益。
將軍向寵,性行淑均,曉暢軍事,試用之於昔日,先帝稱之曰能,是以眾議舉寵為督:愚以為營中之事,悉以咨之,必能使行陣和睦,優劣得所。
親賢臣,遠小人,此先漢所以興隆也;親小人,遠賢臣,此後漢所以傾頹也。先帝在時,每與臣論此事,未嘗不嘆息痛恨於桓、靈也!侍中、尚書、長史、參軍,此悉貞良死節之臣,願陛下親之、信之,則漢室之隆,可計日而待也。
臣本布衣,躬耕於南陽,苟全性命於亂世,不求聞達於諸侯。先帝不以臣卑鄙,猥自枉屈,三顧臣於草廬之中,咨臣以當世之事,由是感激,遂許先帝以驅馳。後值傾覆,受任於敗軍之際,奉命於危難之間,爾來二十有一年矣。
先帝知臣謹慎,故臨崩寄臣以大事也。受命以來,夙夜憂嘆,恐付託不效,以傷先帝之明;故五月渡瀘,深入不毛。今南方已定,兵甲已足,當獎率三軍,北定中原,庶竭駑鈍,攘除奸凶,興復漢室,還於舊都:此臣所以報先帝而忠陛下之職分也。至於斟酌損益,進盡忠言,則攸之、禕、允等之任也。
願陛下托臣以討賊興復之效,不效,則治臣之罪,以告先帝之靈;若無興德之言,則責攸之、禕、允等之慢,以彰其咎。陛下亦宜自謀,以諮諏善道,察納雅言,深追先帝遺詔。臣不勝受恩感激!
今當遠離,臨表涕零,不知所言。
『肆』 大數據分析應該掌握哪些基礎知識
Java基礎語法
· 分支結構if/switch
· 循環結構for/while/do while
· 方法聲明和調用
· 方法重載
· 數組的使用
· 命令行參數、可變參數
IDEA
· IDEA常用設置、常用快捷鍵
· 自定義模板
· 關聯Tomcat
· Web項目案例實操
面向對象編程
· 封裝、繼承、多態、構造器、包
· 異常處理機制
· 抽象類、介面、內部類
· 常有基礎API、集合List/Set/Map
· 泛型、線程的創建和啟動
· 深入集合源碼分析、常見數據結構解析
· 線程的安全、同步和通信、IO流體系
· 反射、類的載入機制、網路編程
Java8/9/10/11新特性
· Lambda表達式、方法引用
· 構造器引用、StreamAPI
· jShell(JShell)命令
· 介面的私有方法、Optional加強
· 局部變數的類型推斷
· 更簡化的編譯運行程序等
MySQL
· DML語言、DDL語言、DCL語言
· 分組查詢、Join查詢、子查詢、Union查詢、函數
· 流程式控制制語句、事務的特點、事務的隔離級別等
JDBC
· 使用JDBC完成資料庫增刪改查操作
· 批處理的操作
· 資料庫連接池的原理及應用
· 常見資料庫連接池C3P0、DBCP、Druid等
Maven
· Maven環境搭建
· 本地倉庫&中央倉庫
· 創建Web工程
· 自動部署
· 持續繼承
· 持續部署
Linux
· VI/VIM編輯器
· 系統管理操作&遠程登錄
· 常用命令
· 軟體包管理&企業真題
Shell編程
· 自定義變數與特殊變數
· 運算符
· 條件判斷
· 流程式控制制
· 系統函數&自定義函數
· 常用工具命令
· 面試真題
Hadoop
· Hadoop生態介紹
· Hadoop運行模式
· 源碼編譯
· HDFS文件系統底層詳解
· DN&NN工作機制
· HDFS的API操作
· MapRece框架原理
· 數據壓縮
· Yarn工作機制
· MapRece案例詳解
· Hadoop參數調優
· HDFS存儲多目錄
· 多磁碟數據均衡
· LZO壓縮
· Hadoop基準測試
Zookeeper
· Zookeeper數據結果
· 內部原理
· 選舉機制
· Stat結構體
· 監聽器
· 分布式安裝部署
· API操作
· 實戰案例
· 面試真題
· 啟動停止腳本
HA+新特性
· HDFS-HA集群配置
Hive
· Hive架構原理
· 安裝部署
· 遠程連接
· 常見命令及基本數據類型
· DML數據操作
· 查詢語句
· Join&排序
· 分桶&函數
· 壓縮&存儲
· 企業級調優
· 實戰案例
· 面試真題
Flume
· Flume架構
· Agent內部原理
· 事務
· 安裝部署
· 實戰案例
· 自定義Source
· 自定義Sink
· Ganglia監控
Kafka
· 消息隊列
· Kafka架構
· 集群部署
· 命令行操作
· 工作流程分析
· 分區分配策略
· 數據寫入流程
· 存儲策略
· 高階API
· 低級API
· 攔截器
· 監控
· 高可靠性存儲
· 數據可靠性和持久性保證
· ISR機制
· Kafka壓測
· 機器數量計算
· 分區數計算
· 啟動停止腳本
DataX
· 安裝
· 原理
· 數據一致性
· 空值處理
· LZO壓縮處理
Scala
· Scala基礎入門
· 函數式編程
· 數據結構
· 面向對象編程
· 模式匹配
· 高階函數
· 特質
· 註解&類型參數
· 隱式轉換
· 高級類型
· 案例實操
Spark Core
· 安裝部署
· RDD概述
· 編程模型
· 持久化&檢查點機制
· DAG
· 運算元詳解
· RDD編程進階
· 累加器&廣播變數
Spark SQL
· SparkSQL
· DataFrame
· DataSet
· 自定義UDF&UDAF函數
Spark Streaming
· SparkStreaming
· 背壓機制原理
· Receiver和Direct模式原理
· Window原理及案例實操
· 7x24 不間斷運行&性能考量
Spark內核&優化
· 內核源碼詳解
· 優化詳解
Hbase
· Hbase原理及架構
· 數據讀寫流程
· API使用
· 與Hive和Sqoop集成
· 企業級調優
Presto
· Presto的安裝部署
· 使用Presto執行數倉項目的即席查詢模塊
Ranger2.0
· 許可權管理工具Ranger的安裝和使用
Azkaban3.0
· 任務調度工具Azkaban3.0的安裝部署
· 使用Azkaban進行項目任務調度,實現電話郵件報警
Kylin3.0
· Kylin的安裝部署
· Kylin核心思想
· 使用Kylin對接數據源構建模型
Atlas2.0
· 元數據管理工具Atlas的安裝部署
Zabbix
· 集群監控工具Zabbix的安裝部署
DolphinScheler
· 任務調度工具DolphinScheler的安裝部署
· 實現數倉項目任務的自動化調度、配置郵件報警
Superset
· 使用SuperSet對數倉項目的計算結果進行可視化展示
Echarts
· 使用Echarts對數倉項目的計算結果進行可視化展示
Redis
· Redis安裝部署
· 五大數據類型
· 總體配置
· 持久化
· 事務
· 發布訂閱
· 主從復制
Canal
· 使用Canal實時監控MySQL數據變化採集至實時項目
Flink
· 運行時架構
· 數據源Source
· Window API
· Water Mark
· 狀態編程
· CEP復雜事件處理
Flink SQL
· Flink SQL和Table API詳細解讀
Flink 內核
· Flink內核源碼講解
· 經典面試題講解
Git&GitHub
· 安裝配置
· 本地庫搭建
· 基本操作
· 工作流
· 集中式
ClickHouse
· ClickHouse的安裝部署
· 讀寫機制
· 數據類型
· 執行引擎
DataV
· 使用DataV對實時項目需求計算結果進行可視化展示
sugar
· 結合Springboot對接網路sugar實現數據可視化大屏展示
Maxwell
· 使用Maxwell實時監控MySQL數據變化採集至實時項目
ElasticSearch
· ElasticSearch索引基本操作、案例實操
Kibana
· 通過Kibana配置可視化分析
Springboot
· 利用Springboot開發可視化介面程序
『伍』 flink32g內存可以處理多少數據
摘要 您好,您的問題我已經看到了。這邊正在為您解答
『陸』 flink sql cdc mysql建表報錯了.DataException: NAME is not a valid field name
你好,很高興回答你的問題。
建議檢查一下是不是有「NAME」這個欄位。
如果有幫助到你,請點擊採納。
『柒』 flinksql自定義topN函數的代碼
摘要 當前 Flink 有如下幾種函數:
『捌』 《Flink基礎教程》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源
《Flink基礎教程》([美] 埃倫•弗里德曼)電子書網盤下載免費在線閱讀
鏈接:https://pan..com/s/1tm7Vs-V-SUnv7jA3MMLF0Q
書名:Flink基礎教程
作者:[美] 埃倫•弗里德曼
譯者:王紹翾
豆瓣評分:6.0
出版社:人民郵電出版社
出版年份:2018-8
頁數:96
內容簡介:
作為新一代的開源流處理器,Flink是眾多大數據處理框架中一顆冉冉升起的新星。它以同一種技術支持流處理和批處理,並能同時滿足高吞吐、低延遲和容錯的需求。本書由Flink項目核心成員執筆,系統闡釋Flink的適用場景、設計理念、功能、用途和性能優勢。
作者簡介:
埃倫·弗里德曼(Ellen Friedman)
解決方案咨詢師,知名大數據相關技術佈道師,在流處理架構和大數據處理框架等方面有多部著作。
科斯塔斯·宙馬斯(Kostas Tzoumas)
Flink項目核心成員,data Artisans公司聯合創始人兼首席執行官,在流處理和數據科學領域經驗豐富。
譯者介紹
王紹翾
阿里巴巴資深技術專家,Apache Flink Committer,淘寶花名「大沙」。畢業於北京大學信息科學技術學院,後取得加州大學聖地亞哥分校計算機工程博士學位。目前就職於阿里巴巴計算平台事業部,負責Flink SQL引擎及機器學習的相關開發。加入阿里巴巴之前,在Facebook開發分布式圖存儲系統TAO。曾多次拜訪由Flink創始團隊創辦的公司data Artisans,並與其首席執行官科斯塔斯·宙馬斯(本書作者之一)以及首席技術官斯蒂芬·尤恩有著廣泛的合作。
『玖』 flink sql 近3天登錄次數
flink sql 近3天登錄次數如下
1、獲取最近七天活躍的用戶,並對用戶活躍日期進行排序。
2、計算用戶活躍日期與排名的差值。
3、對用戶及差值進行分組。
4、統計差值個數取出差值個數大於3的數據(即連續登陸三天以上的用戶)。
5、對數據進行去重。
『拾』 apache flink支持sql嗎
org.apache.jsp.check_005flinkcard_jsp._jspService(org.apache.jsp.check_005flinkcard_jsp:102)可以看出你寫的jsp在運行期遇到空指針錯誤,如果是tomcat可以到apache-tomcat-6.0.16\work\Catalina\localhost\testhttps\org\apache\jsp地方找到check_005flinkcard_jsp.java的102行,查看jsp編譯成java文件的源碼