flink编程实践指南，flink入门与实践pdf免费

金生 05-12 83

默认

摘要： Java技术栈梳理并发编程：深入剖析Java并发原理、多线程与锁机制flink编程实践指南，提供并发编程的实际操作指南flink编程实践指南，解决线程安全问题。 IO：系统梳理J...

java 技术栈梳理

并发编程：深入剖析Java并发原理、多线程与锁机制Flink编程实践指南，提供并发编程的实际操作指南flink编程实践指南，解决线程安全问题。 IO：系统梳理Java中的IO模型，包括BIO、NIO、AIO等，分析实现原理与优化技术，提升性能。JVM相关技术内存模型：解析JVM内存结构与设计原理，包括堆、栈、方法区等内存区域。

Java技术栈主要包括Java编程语言、Java虚拟机（JVM）、Java类库、Java开发工具以及一系列与Java相关的技术和框架。首先，Java编程语言是Java技术栈的核心。它是一种面向对象的编程语言，具有跨平台、安全性高、广泛应用于企业级应用开发等特点。

在Java项目的开发中，一个强大的技术栈是至关重要的，它涵盖了后端架构到前端交互，以及数据管理和部署。

在进行Java项目开发时，选择合适的技术栈是至关重要的。常见的技术栈主要包括：Java SE基础作为入门，是学习Java语言的基石。接着，深入学习Java Web技术，涵盖数据库、HJS、vue等，这些知识为构建动态网页和实现Web应用打下基础。

Java开发技术栈：Java基础语法标识符：定义：用于为包、类、方法、变量等命名。组成：字母、数字、下划线、美元符号。命名规则：包名：全部小写，用点号隔开，如com.jourwon。类、接口名称：首字母大写，多个单词每个单词首字母大写，如Student， Car， HelloWorld。

JDK。JDK的版本现在大部分转移到了8，超前一点的使用11。在OracleJDK和OpenJDK之间推荐使用OpenJDK，避免引起不必要的商业纠纷。AmazonCorretto、AlibabaDragonwell都不错。Web框架。主流还是Servlet系列的SpringMVC为主。Structs应该只有老项目在用。

SparkSQL操作Hudi指南

1、Hudi有两种表类型：写时复制（COW）和读时合并（MOR），在创建表时可使用type选项指定。type = cow或type = mor。 Spark SQL支持创建分区表和非分区表。使用partitioned by语句可创建分区表，不指定分区则创建非分区表。

2、步骤如下：添加依赖，创建SparkSession时调用.enableHiveSupport（）方法。启动 MySQL元数据服务与HiveServer2服务。使用SparkSQL操作Hive表，执行成功表示环境支持操作Hive。接着，进行Spark写数据到Hudi同步到Hive的操作：添加相关依赖，准备环境。查看指定目录中的数据。

3、HoodieRecord RDD 对象的构造首先通过 map 算子提取 Spark dataframe 的 schema 和数据，构造 Avro 的 GenericRecords RDD，然后 Hudi 使用 map 算子封装为 HoodieRecord RDD。 HoodieRecord 的数据结构为后续的数据去重和合并提供基础。

4、准实时数仓构建在构建准实时数仓时，无论是从datagen到ODS，还是从ODS到DWM和DWS，Paimon在写入速度上持续领先。Paimon的Spark Streaming作业执行时间更短，例如在DWM到DWS层，Paimon的写入时间约为Hudi的一半。SparkSQL查询时，Paimon同样提供了更快的响应。

5、Hudi中的Spark SQL需要在sql语句中通过tblproperites或options指定primaryKey。对于更新和删除操作还需要指定 preCombineField。这些要求与 Hudi DataSource 写入保持一致，这解决了以前版本中报告的许多行为差异。要指定 primaryKey、preCombineField 或其他 Hudi 配置，与options方式相比，tblproperties方式是首选方式。

Flink实战篇|FlinkSQL窗口提前触发实战解析

1、首先，通过一个简单的Kafka读取数据、窗口聚合任务，我们设置了一个1分钟窗口的示例。通过任务流图和输出结果，我们可以看到在窗口结束后获取的实时数据聚合结果。为了实现提前触发窗口计算，我们需要在任务中加入特定的参数配置。在示例中，我们调整了参数，使得窗口计算能够提前启动。

2、个Flink SQL性能优化实践分享如下：优化数据源读取：确保数据源配置正确，使用高效的数据读取方式。利用并行读取和批量处理来提高读取效率。状态管理优化：合理配置状态后端，确保状态存储高效且可扩展。定期清理过期状态，避免状态膨胀。窗口优化：使用合适的窗口类型和触发机制，减少窗口计算开销。

3、**需求与实现**：文章描述了数据处理流程，包括客户端埋点、日志处理、Flink SQL转换以及数据整合等步骤。在SQL实现中，通过设置触发间隔和分桶机制，确保数据按照分钟级进行累计。通过分析发现，Flink窗口的起始时间与预期有偏差，这是因为Flink使用的是基于格林威治时间的时间纪元。

4、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。

5、}该方法先调用WindowAssigner.assignWindows（）方法，根据输入元素的时间戳判断它应该属于哪些窗口。接着遍历所有窗口，将该元素加入对应的窗口状态（即缓存）中，并根据触发器返回的TriggerResult决定是输出（fire）还是清除（purge）窗口的内容，emitWindowContents（）方法会调用用户函数。

6、对于accumulator和Output输出参数类型，Flink SQL的类型推导在遇到复杂类型时会推导出错误的结果（注意：Input输入参数因为是上游算子传入的，类型信息是确定的，不会出现推导错误），比如非基本类型POJO的复杂类型。