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1.FLINK 部署（阿里云）、码分监控 和 源码案例
2.Flink源码算子
3.Flink源码编译
4.Flink mysql-cdc connector 源码解析
5.Flink Collector Output 接口源码解析
6.flink自定义trigger-实现窗口随意输出
FLINK 部署（阿里云）、码分监控 和 源码案例
FLINK部署、码分监控与源码实例详解
在实际部署FLINK至阿里云时，码分POM.xml配置是码分一个关键步骤。为了减小生产环境的码分易安卓商城源码包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，码分确保在生产环境中这些jar包已预先存在。码分而在本地开发环境中，码分这些依赖需要被包含以支持测试。码分 核心代码示例中，码分数据流API的码分运用尤其引人注目。通过Flink，码分我们实现了从Kafka到Hologres的码分高效数据流转。具体步骤如下：Kafka配置：首先，码分确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是源码熊教师端整个流程的开端。
Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。
目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。
Flink源码算子
Flink应用程序的核心组件包括源(source)、转换(transformation)和目的地(sink)，它们共同构成有向图，数据流从源开始，流向sink结束。源算子如env.addSource的底层实现涉及监控函数和连续读取文件操作，如env.readTextFile()调用了一系列方法，最终通过add.source添加到流处理环境。
转换算子种类繁多，如map和sum。map算子通过函数转换，经过层层调用，溯源码申请资格最终调用transformations.add方法，将算子添加到作业的血缘依赖列表中。print算子作为sink，通过addSink操作生成StreamSink operator，其SinkFunction负责数据处理，如PrintSinkFunction的打印操作。
构建过程中，每次转换都会产生新的数据流，这些StreamTransformation会以隐式链表或图的形式组织起来，input属性记录上下游关系。执行阶段，会生成StreamGraph和JobGraph，然后提交到集群进行调度。
Flink源码编译
1. 下载Flink稳定版1..2，可以从官方下载链接获取，将源码同步至远程机器，使用Jetbrains Gateway打开。
2. 以Jetbrains Gateway打开源码，重庆诊所软件源码源码目录存放于远程机器，它会自动解析为Maven项目。
3. 注意事项：在flink-runtime-web/pom.xml文件中，需将部分内容替换，具体如下：
确保先安装npm，通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。
为了编译时内存充足，需要调整Maven设置，增加JDK可用内存。在命令行中，可以在/etc/profile中配置，或在Maven配置中指定更大的内存。
编译命令如下，对于Jetbrains Gateway，需在Run Configurations中新增配置，调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。
编译完成后，熊猫csgo开箱 源码每个模块目标文件夹会生成相应的文件。
4. 接下来进行运行。首先启动JobManager，查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类，配置文件目录需指定，如`--configDir configpath`，并配置日志参数。
主类缺失时，需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖，从flink-dist/target目录下添加jar包。
修改配置文件，将允许访问的IP设置为0.0.0.0，以便外部访问。然后映射web端口，启动JobManager后可通过外部IP访问。
运行TaskManager的参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。
源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：
首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。
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Flink Collector Output 接口源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。Collector和Output接口
Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。Output实现类分类
Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。示例应用与调用链路
通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。 总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。阅读推荐
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flink自定义trigger-实现窗口随意输出
之前，我曾简要介绍过flink的窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。
关于flink的窗口操作，尤其是基于事件时间的窗口操作，以下三个关键知识点是大家需要掌握的：
flink提供了多种内置的触发器，其中用于基于事件时间的窗口触发器被称为EventTimeTrigger。
若要实现基于事件时间的窗口随意输出，例如每个元素触发一次输出，我们可以通过修改这个触发器来实现。
可能你没有注意到之前提到的触发器的重要性，因为没有触发器的话，在允许事件滞后的情况下，输出时间会延迟较大。而我们需要尽早看到数据，这时就可以自定义窗口触发。
自定义触发器
可以通过修改基于处理时间的触发器来实现，以下是源码：
主要实现逻辑是在onElement函数中，增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。
主函数
代码测试已通过。
明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。
