Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源，Flink 官方提供了多种数据获取方法，用于帮助开发者简单快速地构建输入流，具体如下：
在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:
Flink 执行模式分为两种，一个是流处理、另一个是批处理。再选择好执行模式后，为了开始编写Flink程序，需要根据需求创建一个执行环境。Flink目前支持三种环境的创建方式：
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
当然，也可以使用JDK7的新特性try-with-resource来处理，它是Java7提供的一个新功能，它用于自动资源管理。
Flink读parquet import org.apache.flink.core.fs.Path import org.apache.flink.formats.parquet.ParquetRowInputFormat import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.ty
这个程序可以让用户输入任意个整数，以0作为结束的标志，最后会显示输入整数的平均值。 下面我们进行简单的测试
数据的来源是flink程序从中读取输入的地方。我们可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource（sourceFunction）将源添加到程序中。 flink附带大量预先实现好的各种读取数据源的函数，也可以通过为非并行源去实现SourceFunction接口或者为并行源实现ParallelSourceFunction接口或扩展RichParallelSourceFunction来编写满足自己业务需要的定制源。
在 Web 应用程序中，文件下载和查看是非常常见的功能。在 ThinkPHP 框架中，我们可以很方便地实现这些功能，本文将介绍如何在 ThinkPHP 中实现文件下载和查看功能。
一比较就会发现，async 函数就是将 Generator 函数的星号（*）替换成 async，将 yield 替换成 await，仅此而已。
至于异常为什么被覆盖，因为一个方法无法出现两个异常。修复方式是，finally 代码块自己负责异常捕获和处理。
本文基于java构建Flink1.9版本入门程序，需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本。需要安装Netcat进行简单调试。
Node.js 文件系统（fs 模块）模块中的方法均有异步和同步版本，例如读取文件内容的函数有异步的 fs.readFile() 和同步的 fs.readFileSync()。
读取文本文件，例如遵守 TextInputFormat 规范的文件，逐行读取并将它们作为字符串返回。
对于流式应用程序，保证应用7*24小时的稳定运行，是非常必要的。因此对于计算引擎，要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题（比如driver应用失败重启、网络问题、服务器问题、JVM崩溃等），具有自动容错恢复的功能。
我们发现, 一旦 try 中出现异常, 那么 try 代码块中的程序就不会继续执行, 而是交给 catch 中的代码来执行. catch 执行完毕会继续往下执行。
相对简单抛出异常，我们可以使用 Promise.reject 和Promise.resolve:
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。 结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
以下为 Node.js 文件模块相同的方法列表： 序号 方法 & 描述 1 fs.rename(oldPath, newPath, callback)异步 rename().回调函数没有参数，但可能抛出异常。 2 fs.ftruncate(fd, len, callback)异步 ftruncate().回调函数没有参数，但可能抛出异常。 3 fs.ftruncateSync(fd, len)同步 ftruncate() 4 fs.truncate(path, len, callback)异步 trunca
作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。
一、异常概述 异常是程序中的一些错误，但并不是所有的错误都是异常，并且错误有时候是可以避免的。比如说，你的代码少了一个分号，那么运行出来结果是提示是错误 java.lang.Error；如果你用System.out.println(11/0)，那么你是因为你用0做了除数，会抛出 java.lang.ArithmeticException 的异常。 异常发生的原因有很多，通常包含以下几大类： 用户输入了非法数据。 要打开的文件不存在。 网络通信时连接中断，或者JVM内存溢出。 这些异常有的是因为用
探讨Java的异常与错误处理 ENTER TITLE Java中的异常处理机制已经比较成熟，我们的Java程序到处充满了异常的可能，如果对这些异常不做预先的处理，那么将来程序崩溃就无从调试，很难找到异
另外，Node.js 还提供了诸如 fs.readdir()（异步读取目录内容）和 fs.readdirSync()（同步读取目录内容）等方法，用于枚举指定目录中的文件和子目录。同时，还有 fs.promises.readdir() 提供基于Promise的异步API。
从硬盘读文件时并不会一次性全读入内存，而是一点一点的流式读取。文本文件的话，默认buffer是line-buffering，即一次读一行，二进制文件的话，默认buffer是block-buffering，一次读一个chunk，其具体大小取决于操作系统
在ES6中新增了asgnc...await...的异步解决方案，对于这种方案，有多种操作姿势，比如这样
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Job与Flow之间的关系可以利用自定义的@JobFlow注解进行配置，如此就可以在执行抽象的AbstractJob的run()方法时，利用反射获得该Job下的所有Flow，遍历执行每个Flow的run()方法。在Flow的run()方法中，才会真正根据StreamExecutionEnvironment执行多个算子。
本博客所总结书籍为《CLR via C#（第4版）》清华大学出版社，2021年11月第11次印刷（如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况） 你可以理解为本博客为该书的精简子集，给正在学习中的人提供一个“glance”，以及对于部分专业术语或知识点给出解释/博客链接。 【本博客有如下定义“Px x”，第一个代表书中的页数，第二个代表大致内容从本页第几段开始。（如果有last+x代表倒数第几段，last代表最后一段）】 电子书可以在博客首页的文档-资源归档中找到，或者点击：传送门自行查找。如有能力
我们知道 Flink 有Table（表）、View（视图）、Function（函数/算子）、Database（数据库）的概念，相对于这些耳熟能详的概念，Flink 里还有一个 Catalog（目录） 的概念。
Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ，如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序，可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示，代码高亮等功能。打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面，搜索 Scala 插件并进行安装，安装完成后，重启 IDEA 即可生效。
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游 Topic 的 tps 高峰达到5-6w。
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。
作者：ThinkWon blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/101681073
在Java应用中，异常的处理机制分为抛出异常和捕获异常。文章目录1.抛出异常2.捕获异常3.异Java
Flink 是一个流处理框架，支持流处理和批处理，特点是流处理有限，可容错，可扩展，高吞吐，低延迟。
又是一年跳槽面试季，最近抽时间整理了一份 Java 异常面试题。或许这份面试题还不足以囊括所有 Java 问题，但有了它，我相信足以应对目前市面上绝大部分的 Java 面试了，因为这篇文章不论是从深度还是广度上来讲，都已经囊括了非常多的知识点了。
◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink
本文最初发布于 valentinog.com 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
Java异常架构与异常关键字Java异常简介Java异常架构1. Throwable2. Error（错误）3. Exception（异常）运行时异常编译时异常
本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇，该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource，为以后的深入学习打好基础，由以下三部分组成：
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章，这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
文件操作是开发过程中并不可少的一部分，作为一名 Node.js 开发工程师更应该熟练掌握fs模块的相关技巧。Node.js 中的 fs 模块是文件操作的封装，它提供了文件读取、写入、更名、删除、遍历目录、链接等 POSIX 文件系统操作。与其它模块不同的是，fs 模块中所有的操作都提供了异步和同步的两个版本,具有 sync 后缀的方法为同步方法，不具有 sync 后缀的方法为异步方法
在所有的这些情况下，我们作为程序员都会产生错误，或者让编程引擎为我们创建一些错误。
Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流（DataStream）中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器（Connector），用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。
比如 InputStream、OutputStream，数据库连接对象 Connection，MyBatis中的 SqlSession 会话等。作为开发人员经常会忽略掉资源的关闭方法，导致内存泄漏。
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