1.Flink Collector Output 接口源码解析
2.flinkcdc30配置source的调试jdbcproperties不起作用
3.怎么清楚上一次织梦cms调试的痕迹
4.flink教程-在IntelliJ IDEA 中玩转 checkstyle
5.Flink 测试利器之 DataGen 初探 | 京东云技术团队
6.Flink跟Spark流状态聚合这个坑，你趟过没？

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的源源码Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，解读是调试数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，源源码帮助理解数据传递的解读瀑布流app源码逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，调试Output接口则增加了4个功能，源源码WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。解读主要关注collect方法，调试它是源源码数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，解读针对不同场景如数据传递、调试Metrics统计、源源码广播和时间戳处理。解读

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，jpa2.0源码TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

       阅读推荐

       Flink任务实时监控

       Flink on yarn日志收集

       Kafka Connector更新

       自定义Kafka反序列化

       SQL JSON Format源码解析

       Yarn远程调试源码

       State Processor API状态操作

       侧流输出源码

       Broadcast流状态源码解析

       Flink启动流程分析

       Print SQL Connector取样功能

flinkcdc配置source的jdbcproperties不起作用

       在使用 Flink CDC Connector 3.0（Change Data Capture Connector）时，如果遇到配置 JDBC Properties 不起作用的问题，首先需要确认几个关键点。首先，确保你正确设置了 JDBC 相关的属性，并且这些属性是 Flink CDC Connector 所支持的。例如，对于 MySQL，你可能需要设置如 `serverTimezone`、`useSSL` 等属性。

       其次，检查你的配置方式是否正确。在 Flink CDC 中，JDBC Properties 通常在定义 Source 时通过 `JdbcSource.builder()` 方法中的 `setJdbcProperties` 方法来设置。确保这些属性是以 `Map` 的形式正确传递，并且属性名与 JDBC 驱动期望的完全一致。

       此外，还需要注意 Flink CDC Connector 的版本与 Flink 框架版本的兼容性，以及 JDBC 驱动的版本是否与数据库版本兼容。有时候，版本不匹配也会导致配置不生效。

       如果以上都确认无误，但问题依旧存在，建议查看 Flink CDC 的官方文档或社区论坛，看是否有其他用户遇到并解决了类似的问题。同时，也可以尝试简化配置，微信小区源码逐步排除可能的干扰因素，或者通过日志和调试信息来进一步定位问题。

       最后，如果问题依然无法解决，考虑向 Flink CDC 的开发者或社区寻求帮助，提供详细的配置信息和错误日志，以便他们更好地协助你解决问题。

怎么清楚上一次织梦cms调试的痕迹

       把\templets\default目录下的index.htm文件中的下面代码：

       <dl class="tbox">

        <dt> <strong>友情链接</strong>

        <span class="linklabel">

        { dede:flinktype type="dedecms"}

        <a href="#" _for="flink_[field:id/]">[field:typename/]</a>

        { /dede:flinktype}

        </span>

        <span class="more"> <a href="plus/flink.php">所有链接</a> | <a href="plus/flink_add.php">申请加入</a> </span> </dt>

        { dede:flinktype type="dedecms"}

        <dd id="flink_[field:id/]">

        <ul class="f5">

        { dede:flink/}

        </ul>

        </dd>

        { /dede:flinktype}

        </dl>

       替换为如下的代码：

       <dl class="tbox">

        <dt> <strong>友情链接</strong>

        <span class="more"> <a href="plus/flink.php">所有链接</a> | <a href="plus/flink_add.php">申请加入</a> </span> </dt>

        <ul class="f5">

        { dede:flink/}

        </ul>

        </dl>

flink教程-在IntelliJ IDEA 中玩转 checkstyle

       在使用 IntelliJ IDEA 开发 Flink 项目时，确保代码遵循特定规范是至关重要的一步，这能显著提升代码质量和团队协作效率。使用 Flink 的 Checkstyle 插件，可轻松实现代码自动检查，避免繁琐的手动调试过程。本文将提供详细步骤指南，帮助你快速上手。

       首先，确保在 IntelliJ IDEA 中安装了 Checkstyle 插件。完成安装后，重启 IDE 以确保所有更改生效。

       进入配置页面，找到 Checkstyle 相关设置。在 macOS 系统中，路径为 IntelliJ IDEA -> Preferences -> Other Settings -> Checkstyle。选择 Checkstyle 版本 8.，并确保将扫描范围设置为 'Only Java sources (including tests)'。

       接着，添加配置文件。在 'Configuration File' 选项中，点击 + 添加配置。抽奖程序delphi源码选择 Flink 安装目录下 tools/maven/checkstyle.xml 文件，并确保勾选 "Store relative to project location" 选项。点击下一步，添加属性 key:checkstyle.suppressions.file value: suppressions.xml，然后完成配置。回到配置页面，选择你刚刚添加的 Flink 配置。

       将 Flink 配置应用于项目中。在 IDE 设置中，选择 Editor -> Code Style -> Java，将 Schema 设置为之前添加的 Flink 配置。点击 Apply 和 OK，以应用更改。这将自动调整项目的导入布局，以符合 Flink 对 Java 顶部导入的要求。

       在项目开发过程中，检查style插件将自动提示不符合规范的代码。对于特定文件，当代码出现不符合 Checkstyle 的编码规则时，IDE 会提供相应的提示信息。此外，你还可以手动对文件进行 Checkstyle 检查，通过打开 Checkstyle 选项卡并选择已添加的 Flink 配置来执行检查。

       检查过程直观高效，提供了三个主要操作选项：

       1. 三角形按钮：用于检查当前打开的文件。

       2. 方格按钮：用于检查特定的模块。

       3. 嵌套的方形按钮：用于全面检查整个项目。

       点击三角按钮，系统将快速完成检查，wc问答系统源码并在具体位置给出错误或警告提示，便于快速定位和修正问题。

       通过遵循上述步骤，你将能充分利用 IntelliJ IDEA 和 Flink 的 Checkstyle 插件，提高代码质量，优化开发流程。这一过程不仅限于 Flink，同样适用于其他 Java 项目，显著提升整体工作效率。

Flink 测试利器之 DataGen 初探 | 京东云技术团队

       Flink 测试利器：DataGen 的探索

       Flink SQL 是Apache Calcite支持的SQL解析器和优化器构建的高级工具，它遵循ANSI SQL标准，让数据处理变得直观和声明式。开发人员和数据工程师可以借助Flink SQL进行流式和批处理数据的过滤、聚合、连接和转换等操作，同时享受窗口操作、时间处理和复杂事件处理等功能。

       连接器在Flink中扮演重要角色，比如Flink Connector，允许与各种数据源如数据库、消息队列、文件系统等无缝交互，实现数据的输入输出。Flink SQL内置的DataGen Connector特别值得一提，它是一个用于生成测试数据的工具，能模拟真实数据场景，帮助开发者验证和调试查询。

       例如，你可以通过DataGen创建一个输入表，如`input_table`，并设置每秒生成条数据。数据类型可以包括整数、字符串和日期等，生成规则可以根据需求进行定制。在实际应用中，如生成一亿条数据到Hive表，只需分钟，或者持续每秒生产万条数据到消息队列，DataGen都展现了其强大数据生成能力。

       DataGen的灵活性使其成为测试场景中的得力助手，无论是测试大规模数据的生成还是模拟实时数据流，都能有效提高测试效率，帮助发现潜在问题。通过京东零售石朴的分享，我们了解了如何在京东云开发者社区中有效利用Flink DataGen进行测试。

Flink跟Spark流状态聚合这个坑，你趟过没？

       上篇文章对 Flink 和 Spark 的实时流聚合计算进行了初步对比。两者都能支持流状态下的数据聚合。然而，实际测试中发现，虽然功能满足聚合需求，但 Flink 和 Spark 的最终聚合结果与正确结果不一致。本文将通过减少测试数据量，更直观地展示问题。

       测试基于 Flink 1. 和 Spark 3.2。从 Clickhouse 数据库中选取 条数据进行聚合，标准聚合结果作为对比基准。后续，将数据推送到 Kafka，分别用 Flink 和 Spark 进行流式聚合，并对比过程与最终结果。

       Flink 聚合结果存在不一致性，导致记录被错误地分开。代码调试后，运行结果与标准聚合结果不符，显示了错误的聚合过程。Spark 聚合结果同样不准确，且与 Flink 的错误方式不同。

       问题根源在于 SQL方言。Flink 和 Spark SQL 对于字段别名在 group by 条件中的识别能力不同。Flink 不能准确识别别名，而 Spark 可以，但别名命名需与原字段名区别。最终，问题在于 SQL方言中对字段的处理方式不同，导致 Flink 和 Spark 的聚合结果不准确。

       对比 CK、Flink 和 Spark SQL，CK 能准确识别别名，Flink 不能识别别名，Spark 能识别但别名命名规则有别。核心在于 SQL方言中对字段处理的差异，影响了聚合结果的准确性。这次测试揭示了 Flink 和 Spark 在 SQL处理方面存在差异，提示开发者在使用聚合功能时需注意 SQL方言的兼容性和要求。

Apache Flink 1..0 发布公告

       Apache Flink 社区宣布发布 Flink 1..0 版本，此次发布得到了多位贡献者的支持，解决了超过个问题。Flink 1..0 版本的一大亮点是将流处理应用程序的使用变得更加自然和易于管理，通过引入新的反应式扩展模式，只需调整并行进程数，就可以扩展流应用程序，就如同管理任何其他应用程序一样方便。此外，还对系统进行了多项改进，旨在帮助用户更好地了解应用程序的性能。

       该版本中，Flink 引入了响应式缩放，这是一种旨在使流处理应用程序在资源管理和部署方面具有双重性质的机制。在 Flink 应用程序的部署模式中，Flink 可以主动管理资源并根据需要分配和释放工作人员，这对于快速调整资源需求的作业和应用程序特别有用。对于长时间运行的流应用程序，将它们部署为可以像其他任何长时间运行的应用程序一样，即不需要知道它在Kubernetes、EKS、Yarn等上运行，无需管理资源的数量和并行性设置，仅使用分配给它的工人数即可。这种部署模式被称为反应式缩放。

       为了帮助用户分析和理解应用程序的性能，Flink 1..0 版本提供了新工具，包括瓶颈检测、背压监控、CPU 火焰图以及状态访问延迟指标等，以识别数据速率不足或资源超出预期的原因。新版本还改进了背压度量系统，提供了工作数据流的图形表示，并引入了CPU 火焰图，以可视化分析哪些方法正在消耗 CPU 资源，以及这些方法与其他方法的比较。此外，还增加了对状态后端延迟指标的访问，以了解状态后端是否响应良好。

       另一个值得注意的改进是支持从保存点恢复时更改 Flink 应用程序的状态后端，这意味着应用程序的状态不再被锁定在最初启动应用程序时所使用的状态后端中。这样，用户可以在状态变得太大时从 HashMap 状态后端（JVM Heap 中的纯内存）切换到 RocksDB 状态后端，以提高性能和效率。

       Kubernetes 本地部署现在支持自定义 Pod 模板，用户可以以 Kubernetes-y 的方式设置和配置 JobManagers 和 TaskManagers 窗格，并具有 Flink 的 Kubernetes 集成中直接内置的配置选项之外的灵活性。未对齐的检查点已成熟到可以鼓励所有用户尝试的程度，这使从保留的检查点扩展应用程序变得方便，如果应用程序存在背压问题。此外，SQL 和 Table API 的功能也在不断改进，包括通过表值函数定义时间窗口，增强 SQL 与 Table API/SQL 之间的互操作性，以及改进 SQL 客户端和初始化脚本的功能。

       在 PyFlink 中，此版本的总体主题是使 Python DataStream API 和 Table API 更接近于与 Java / Scala API 的功能对等，引入了有状态操作在 Python DataStream API 中的使用，支持用户定义窗口和基于行的操作在 Python Table API 中，以及批处理执行模式对 PyFlink DataStream 程序的支持。此外，Flink 文档已从 Jekyll 迁移到 Hugo，以提供更好的用户体验，而 Flink Web UI 现在显示导致作业失败的最后异常的历史记录，有助于调试。

       为了更轻松地配置和控制执行，SQL 客户端现在接受初始化脚本来配置会话，以定义和控制执行。此外，此版本还改进了 SQL 与时间相关的函数的行为，支持在 TIMESTAMP_LTZ 列上定义事件时间属性，以在夏时制的支持下优雅地执行窗口处理。Flink 还引入了 JDBC 接收器的事务性提交结果，以确保一次准确地交付符合 XA 的数据库结果，以及支持常规的 Python 用户定义的集合函数和 Pandas UDAF 在 PyFlink 的 Table API 中的 Group Windows。

       在批处理执行程序中，改进了内存稳定性和排序合并阻塞改组的性能，并支持异步查找模式和查找缓存的 HBase 查找表源。最后，用户在升级到 Flink 1..0 版本时需要考虑的更改包括阅读发行说明以了解与以前 1.x 版本的 API 兼容性，以及查看完整的发行版变更日志和更新的文档以获取详细信息。