分类：数据平台

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数据平台

Flink时间与水印全解析：彻底搞定乱序数据流

flin基础操作

在实时计算领域，Flink凭借精准高效的时间处理能力和强悍的乱序数据容错能力，成为主流的流处理引擎。而时间语义（Time）和水印（Watermark），正是Flink区别于其他流处理框架的核心精髓，也是新手入门Flink最容易困惑的知识点。很多同学刚接触Flink时，总会遇到这些问题：为什么窗口计

flink自定义水印（watermark）生成器

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实时业务场景很复杂，乱序延迟通常不固定（比如高峰期延迟30秒，低峰期延迟5秒），可以实现WatermarkGenerator接口，自定义水印生成逻辑，比如基于周期生成、基于数据条数生成，灵活适配特殊场景。一、核心思路（适配动态乱序延迟场景）针对 “高峰期延迟 30 秒、低峰期延迟 5 秒” 的动

Flink Table API 实战：Kafka 实时写入 Paimon 数据湖（基于 Hive Metastore 元数据管理）

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在湖仓一体的大数据架构趋势下，Paimon（原 Flink Table Store）凭借流批一体的特性成为数据湖建设的优选方案，而Flink作为新一代流批一体计算引擎，能高效实现实时数据的接入与处理，Hive Metastore则为跨引擎的元数据管理提供了标准化能力。本文将详细讲解如何通过 Flin

Flink DataStream读取Kafka写入Paimon（使用Hive Metastore）

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在湖仓一体的实时数仓架构中，Paimon 凭借其流批一体、高吞吐、低延迟的存储特性，成为了数据湖建设的核心存储引擎；而Flink 作为主流的实时计算框架，与 Kafka、Paimon 的生态融合性极佳，是实现实时数据采集、处理、入湖的最优组合之一。本文将详细讲解基于 Flink DataStream

监控指定kafka connector状态

kafka

监控指定kafka connector的状态是否正常。 1、监控脚本 import requests import sys import time print("传入的参数列表：", sys.argv[1:]) connector_name = sys.argv[1] connect_url

superset配置spark sql thriftserver连接

superset

Spark SQL即席查询-ThriftServer

spark安装部署

Spark 3.3.2 中启动一个可以让外部服务连接并进行即席查询的 Spark SQL 服务，最标准的方法是启动 ThriftServer。ThriftServer 充当一个 JDBC/ODBC 服务，它允许各种客户端（如 BI 工具、Python脚本使用 pyspark 连接、Java 应用等）