程序员半支烟

Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。

记一次Flink CDC引起的Mysql元数据锁事故，总结经验教训。后续在编写Flink CDC任务时，要处理好异常，避免产生长时间的元数据锁。同时出现生产问题时要及时排查，不能抱有侥幸心理。

什么叫做Flink的有状态计算呢？说白了就是将之前的中间结果暂时存储起来，等待后续的事件数据过来后，可以使用之前的中间结果继续计算。本文主要介绍Flink状态计算和管理、代码示例。

在上一篇中，介绍了Flink里时间的概念和窗口计算，在实际生产过程中，由于网络等原因，许多数据会延迟到达窗口，这种情况Flink如何处理？Watermark登场，本文从这几点进行介绍：水印的概念、水印如何计算、允许延迟和侧道输出、水印生成策略、案例及代码。

在有状态流处理中，时间在计算中起着重要的作用。比如，当进行时间序列分析、基于特定时间段进行聚合，或者进行事件时间去处理数据时，都与时间相关。接下来将重点介绍在使用实时Flink应用程序时应该考虑的跟时间相关的一些元素。

本文继续介绍Flink DataStream API先关内容，重点：数据源、数据转换、数据输出。

本文介绍Flink的安装步骤，主要是Flink的独立部署模式，它不依赖其他平台。文中内容分为4块：前置准备、Flink本地模式搭建、Flink Standalone搭建、Flink Standalong HA搭建。

相信你读完上一节的《10分钟入门Flink--了解Flink》对Flink已经有初步了解了。这是继第一节之后的Flink入门系列的第二篇，本篇主要内容是是：了解Flink运行模式、Flink调度原理、Flink分区、Flink安装。

Flink入门系列文章主要是为了给想学习Flink的你建立一个大体上的框架，助力快速上手Flink。学习Flink最有效的方式是先入门了解框架和概念，然后边写代码边实践，然后再把官网看一遍。

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