flink sql savepoint定时保存

2024-09-06

使用Flink的SavePoint功能

Flink通过SavePoint功能可以做到程序升级后,继续从升级前的那个点开始执行计算,保证数据不中断. Flink中CheckPoint用于保存状态,是自动执行的,SavePoint是指向CheckPoint的指针,需要手动执行. 据Flink路线图,后面SavePoint会和CheckPoint合并成一个,不像现在这样分成两个,而且一个自动.一个手动了. 1.flink-conf.yaml中配置SavePoint存储位置不是必须设置,但是设置后,后面创建指定Job的SavePoint时,

Flink SQL 如何实现数据流的 Join？

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S

从零构建Flink SQL计算平台 - 1平台搭建

一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行

SQL server 定时自动执行SQL存储过程

当一个存储过程是为了生成报表,并且是周期性的,则不需要人工干预,由SQL作业定时自动执行些SQL存储过程即可. 本示例,假设已需要定时执行的存储过程为:Pr_test 工具/原料 SQL Server Management Studio 已编写好的存储过程方法/步骤打开SQL Server Management Studio,SQL Server代理--作业--点右键--新建作业作业的名称取为:test 并进行说明,若作业的数量太多,以方便区别; 这里写上定时执行存储过程Pr_te

使用flink Table &Sql api来构建批量和流式应用(3)Flink Sql 使用

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

Demo：基于 Flink SQL 构建流式应用

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

[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)

[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

Flink sql 之 join 与 StreamPhysicalJoinRule （源码解析）

源码分析基于flink1.14 Join是flink中最常用的操作之一,但是如果滥用的话会有很多的性能问题,了解一下Flink源码的实现原理是非常有必要的本文的join主要是指flink sql的Regular join 也就是平时我们的双流join中普通的full join ,left join,right join 先找到calcite的relNode转换rule 会将逻辑节点logiceJoin转换成flink的FlinkLogicalJoin 接着看下哪里Rule会转换这个FlinkL

SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据发邮件脚本分享

SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据发邮件脚本分享第一步建库和建表 USE [master] GO CREATE DATABASE [MonitorElapsedHighSQL] GO --建表 USE [MonitorElapsedHighSQL] GO --1.表[SQLCountStatisticsByDay] --抓取到的sql语句数量 CREATE TABLE [dbo].[SQLCountStatisticsByDay] ( id , ) PRIMARY KEY ,

SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据脚本分享

原文:SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据脚本分享 SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据脚本分享第一步建库 USE [master] GO CREATE DATABASE [MonitorElapsedHighSQL] GO 第二步创建sp_who3存储过程 -- http://sqlserverplanet.com/dba/a-better-sp_who2-using-dmvs-sp_who3 USE [MonitorElapsedHighSQL] GO CR

KSQL和Flink SQL的比较

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

Flink SQL与 SQL Parser ，calcite

http://vinoyang.com/2017/06/12/flink-table-sql-source/ Flink Table&Sql 如何结合Apache Calcite http://ju.outofmemory.cn/entry/335371 http://wuchong.me/blog/2017/03/30/flink-internals-table-and-sql-api/ Stream Processing for Everyone with SQL and Apache Fl

javascript定时保存表单数据的代码

(忘记是不是两家邮箱都有这个功能). 那这个功能是怎么做的呢? 定时,我们知道怎么弄,但保存呢?也许我们会通过隐藏域等手段来存放数据.但是,这个却有个缺点:那就是刷新页面后,数据将会丢失. 而此时,就该轮到我们很少关注,而且估计有不少人不知道的UserData 行为(userData Behavior)登场了: 而这个UserData是什么?怎么用?,我将在文章最后转载一篇介绍它的文章. 现在,我直接上例子,所谓无代码,无真相嘛: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C

利用localStorage实现对ueditor编辑内容定时保存为草稿

直接看代码吧 1.引入ueditor和ueditor的使用我就不细说了详情请戳http://blog.csdn.net/wangdianyong/article/details/39780709 2.ueditor.jsp <head>  <script type="text/javascript" src="js/jQuery2.0.js"></script> <!-- 引入

Apache Flink SQL

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=

OPPO数据中台之基石：基于Flink SQL构建实数据仓库

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

Flink SQL项目实录

一.Flink SQL层级为Flink最高层的API,易于使用,所以应用更加广泛,eg. ETL.统计分析.实时报表.实时风控等. Flink SQL所处的层级: 二.Flink聚合: 1.Window Aggregate 内置了三种常用的窗口: TUMBLE(time, INTERVAL '5' SECOND); //类似于flink 中间层 DataStream API 中 window中的滚动窗口 HOP(time, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL

Flink SQL 系列 | 5 个 TableEnvironment 我该用哪个？

本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划.主要内容如下: TableEnvironment 简介 5 个 TableEnvironment 梳理如何使用 TableEnvironment 社区未来规划 1. TableEnvironment 简介 TableEn

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apache Calcite 1. Calcite 概念 2. Calcite 处理流程 0x02 Flink SQL综述 1. Flink关系型API执行原理 2. Flink Sql 执行流程 3. Flink Table Api 执行流程 4. Flink Table/SQL 执行流程的异同 0x03

从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成

从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成目录从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 实例代码 1. UDF函数 2. 测试代码 3. 输出结果 0x03 Flink SQL UDF转换流程 1. LogicalFilter 2. FilterToCalcRule 3. LogicalCalc 4. DataSetCalc 5. generate

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