flink table数据保存多久？

一、flink table数据保存多久？

flink table数据保存36小时。

实时计算 Flink数据的状态保存在36小时之内，超过36小时没有数据流入的情况下，之前的状态以及数据会被清掉。

存储数据的SSD设备的环境温度对数据的稳定性影响较大。例如，在40°C的活动温度和30°C的关机温度下，SSD可以存储52周的数据，即大约一年。械硬盘的数据可以存储10年以上而不丢失。

二、flink可以处理业务数据吗？

可以处理业务数据。1.flink是一款大数据处理引擎，因此可以处理业务数据。2.flink提供流数据流式计算的能力，可在处理大规模数据时实现高效、分布式、可扩展的计算。通过优秀的状态管理以及低延迟的计算，处理任意类型的业务数据变得更加可行。3.除了能够处理业务数据，flink还支持丰富的数据处理和计算任务，包括实时数据处理、批处理、网络处理、机器学习等领域。这使得flink在企业级别上得到广泛的应用和推广，如支付宝、美团等知名大型互联网公司均已使用flink作为大数据处理框架。

三、flink四大特性？

Apache Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理。

flink特性：

支持批处理和数据流程序处理

优雅流畅的支持java和scala api

同时支持高吞吐量和低延迟

支持事件处理和无序处理通过SataStream API，基于DataFlow数据流模型

在不同的时间语义(时间时间，处理时间)下支持灵活的窗口(时间，技术，会话，自定义触发器)

仅处理一次的容错担保

自动反压机制

图处理(批) 机器学习(批) 复杂事件处理(流)

在dataSet(批处理)API中内置支持迭代程序(BSP)

高效的自定义内存管理，和健壮的切换能力在in-memory和out-of-core中

兼容hadoop的mapreduce和storm

集成YARN,HDFS,Hbase 和其它hadoop生态系统的组件

flink的应用场景：

优化电子商务的实时搜索结果：阿里巴巴的所有基础设施团队使用flink实时更新产品细节和库存信息，为用户提供更高的关联性。

针对数据分析团队提供实时流处理服务：king通过flink-powered数据分析平台提供实时数据分析，从游戏数据中大幅缩短了观察时间

网络/传感器检测和错误检测：Bouygues电信公司，是法国最大的电信供应商之一，使用flin监控其有线和无线网络，实现快速故障响应。

商业智能分析ETL：Zalando使用flink转换数据以便于加载到数据仓库，将复杂的转换操作转化为相对简单的并确保分析终端用户可以更快的访问数据。

基于上面的案例分析，Flink非常适合于：

多种数据源(有时不可靠)：当数据是由数以百万计的不同用户或设备产生的，它是安全的假设数据会按照事件产生的顺序到达，和在上游数据失败的情况下，一些事件可能会比他们晚几个小时，迟到的数据也需要计算，这样的结果是准确的。

应用程序状态管理：当程序变得更加的复杂，比简单的过滤或者增强的数据结构，这个时候管理这些应用的状态将会变得比较难(例如：计数器，过去数据的窗口，状态机，内置数据库)。flink提供了工具，这些状态是有效的，容错的，和可控的，所以你不需要自己构建这些功能。

数据的快速处理：有一个焦点在实时或近实时用例场景中，从数据生成的那个时刻，数据就应该是可达的。在必要的时候，flink完全有能力满足这些延迟。

海量数据处理：这些程序需要分布在很多节点运行来支持所需的规模。flink可以在大型的集群中无缝运行，就像是在一个小集群一样。

四、flink乱序数据解决方法？

Flink中处理乱序数据的三种方式

加水印Flink中的时间语意WaterMark，以事件时间减去所允许的最大乱序时间作为水印，原理相当于多给了数据一定的时间，然后关闭窗口，触发计算。

允许迟到allowedLateness原理是在水印的基础上在多给数据一定的可以迟到的时间，当水印到达窗口大小时触发计算，但是不关闭窗口，到达所允许的迟到时间后真正关闭窗口。

侧输出流当数据迟到的时间非常久，前两种都失效时使用，相当于迟到数据归放入一个分支流中进行单独计算。此外，侧输出流还可以对数据进行分流操作。

五、flink如何保证数据准确性？

flink通过交叉验证的方式保证数据准确性

六、flink处理的数据放到哪里？

flink处理的数据可以放到不同的地方，具体取决于数据的用途和需求。1. 一种常见的方式是将数据存储在分布式文件系统或对象存储中，如HDFS、Amazon S3等。这样可以保证数据的可靠性和扩展性，方便后续的数据分析和处理。2. 另一种选择是将数据存储在数据库中，如MySQL、PostgreSQL等。这样可以方便地进行数据的查询和更新，适用于需要频繁访问和修改数据的场景。3. 还可以将数据发送到消息队列或流处理系统中，如Kafka、RabbitMQ、Apache Pulsar等。这样可以实现实时的数据处理和流式计算，适用于需要实时响应和处理数据的应用。总之，flink处理的数据可以根据具体的需求来选择合适的存储方式，以满足数据处理和分析的要求。

七、flink cdc 实时数据同步详细解析？

数据中心编程（CDC）实现了实时数据同步的功能，其主要的做法是通过CDC读取源数据库的更新日志（binlog）中的变更，然后将这些变更数据同步到目标数据库。CDC的实现原理如下：

1. Flink从源数据库的日志中检测出变更，并以JSON格式输出。

2. Flink将变更日志以及变更内容发布到Kafka消息队列，消息中包含要复制的数据以及变更类型（插入、更新、删除）。

3. 目标数据库的消费者程序从Kafka消息队列中读取变更日志，并根据变更类型决定如何处理，从而实现实时数据同步。

通常情况下，Flink CDC实时数据同步可以有效地实现即时数据同步，从而满足实时分析、实时报表等复杂分析应用场景的需求。

八、如何使用Flink SQL提升数据处理效率

了解Flink SQL

Flink SQL是Apache Flink流处理框架中的一种编程模型，可以通过SQL语句来操作流数据。相比传统的基于代码编写的数据处理方式，使用Flink SQL可以大大提升数据处理效率和降低代码编写复杂度。

安装Flink及SQL客户端

首先需要安装Apache Flink，并配置好环境变量。接下来安装Flink SQL客户端，通过客户端连接Flink集群，即可开始使用Flink SQL进行数据处理。

编写SQL查询

使用Flink SQL时，需要先创建表格并定义表结构，然后通过SQL语句对数据进行查询、过滤、聚合等操作。SQL查询语句要符合SQL标准，同时也需要遵循Flink SQL的语法规则。

优化SQL查询性能

为了提升Flink SQL查询的性能，可以通过调整查询语句、合理设置并行度、选择合适的窗口、使用合理的数据结构等方式进行优化。只有在实际应用中不断尝试和调整，才能达到最佳的性能。

监控和调试

使用Flink SQL进行数据处理时，需要时刻关注作业的运行情况，以及监控查询的性能表现。同时，当出现问题时，需要及时定位并调试，排除故障，保证数据处理的准确性和稳定性。

总结

通过学习和使用Flink SQL，可以更高效地进行数据处理和分析，提升工作效率，减少人为错误，同时也提升数据处理的准确性和实时性。

感谢您阅读本文，希望您通过学习如何使用Flink SQL，能够在数据处理领域有所收获。

九、使用Flink SQL进行连续数据变更捕获（CDC）

什么是CDC

CDC（Change Data Capture）是一种技术，用于捕获数据库中的连续数据变更。当数据库中的数据发生变化时，CDC技术能够将这些变更实时地捕获并传送给其他系统。这种技术在实时数据分析、数据集成、数据仓库加载、数据同步等场景中非常有用。

Flink SQL是什么

Flink SQL是Apache Flink项目中的一种查询语言，提供了一种简化的方式来编写流处理或批处理任务。它允许开发人员使用类似于SQL的语法来处理数据流，并支持许多SQL的标准语法和功能，如简单查询、聚合、窗口操作等。 Flink SQL可以与Flink的其他功能无缝结合，提供了更强大的数据处理和分析能力。

Flink SQL在CDC中的应用

使用Flink SQL进行CDC操作可以是一种简化和加速数据变更捕获的方式。Flink SQL提供了一种简单且易于理解的方法来定义CDC任务，即将触发器指定为某个数据库表中的变更，并将这些变更实时地推送到其他系统。在CDC任务中，Flink SQL可以使用标准的查询语法和内建的函数来处理和转换数据。

Flink SQL CDC的一个常见应用场景是在数据仓库加载过程中。通过使用Flink SQL进行CDC，我们可以捕获源数据库中的数据变更，对其进行实时地转换、筛选和聚合，然后将结果加载到数据仓库中以供分析和查询。这种方式可以实现快速且准确的数据仓库加载，并且可以灵活地处理不同类型的数据变更。

使用Flink SQL进行CDC的步骤

配置Flink集群和Flink SQL环境
创建CDC任务（定义源表、目标表、触发器等）
编写SQL查询语句进行数据处理和转换
启动CDC任务并监控任务执行情况

总结

Flink SQL是一种强大的工具，能够简化和加速连续数据变更捕获（CDC）操作。通过使用Flink SQL，我们可以轻松地定义CDC任务并进行数据处理和转换。这种方式在数据仓库加载、实时数据分析等场景中非常有用。如果您对CDC操作感兴趣，不妨尝试一下使用Flink SQL进行CDC。相信这种工具能够为您带来更高效和精确的数据处理体验。

感谢您的阅读，希望本文对您有所帮助！

十、探索Flink：大数据处理的新革命

说到大数据，我们往往会想到复杂的数据架构和冗长的处理流程。而在这个快速发展的领域里，Apache Flink作为一款开源流处理框架，以其独特的优势而备受青睐。今天，我想和大家分享一些关于Flink的见解和我的使用体验。

Flink的设计理念是进行高效、实时的数据流处理，这让它在面对大规模数据时表现得游刃有余。很多初学者一开始可能会问：“Flink与其他大数据处理技术，如Spark或Hadoop，究竟有什么区别？”

从我的观察来看，Flink最大的优势在于其事件驱动的架构。这意味着它能够在数据生成的瞬间进行处理，从而实现极低的延迟。这对于需要实时监控和分析的数据应用，如金融交易或社交媒体分析，尤为关键。

Flink的核心特性

了解Flink的几个核心特性，能够帮助我们在项目中更好地利用这款工具：

流与批统一：虽然Flink最初是为流处理设计的，但它同样支持批处理任务。这一特性让我们在处理不同类型的数据时更加灵活。
容错机制：Flink具备强大的状态管理和容错能力，能够在出现故障时快速恢复，有效避免数据丢失的问题。
连接器丰富：Flink可以与多种数据源和数据存储进行无缝对接，支持Kafka、Hadoop、Elasticsearch等，极大地提升了我们的工作效率。

那么，Flink到底适合哪些场景呢？

适用场景

在项目中，我发现Flink特别适合以下几种场景：

实时流数据处理：金融监控、在线数据分析等场景，需要对数据秒级甚至毫秒级响应。
大规模数据集成：Flink能够从不同的数据源中提取、转换和加载（ETL）数据，适用于数据仓库的建设。
复杂事件处理：比如实时监测和触发报警，Flink提供的CEP（复杂事件处理）功能可以帮助我们实现这些需求。

在我自己的项目中，我们曾经遇到过实时数据分析的瓶颈，使用传统的处理架构导致了显著的延迟。然而，自从引入Flink后，系统的响应速度明显提升，这也让我更加信服于Flink的实际能力。

学习Flink的资源

对于想要学习Flink的朋友们，我建议从以下几个资源入手：

Flink官方网站：这里有丰富的文档和案例分析，非常适合初学者。
在线课程：平台如Coursera和Udemy上有关于Flink的专业课程，可以系统学习。
开源项目：参与开源项目是提升自身技能的有效途径，可以帮助你更深入理解Flink的使用。

总的来说，Flink作为一个领先的大数据处理技术，正在不断推动行业的发展。无论你是开发者，还是正在考虑如何在项目中实现实时数据处理，相信Flink都能为你带来一些启示与帮助。

通过我的分享，或许大家会对Flink有了更全面的认识。那么，有哪些具体问题或者实践经验想与我交流的呢？欢迎留言讨论！