本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个聚合函数，介绍其基本用法、撤回定义以及与源码结合分析每个方法的调用位置。

先从一个实际业务场景理解Flink SQL中的撤回机制：设备状态上线/下线数量统计，上游采集设备状态发送到Kafka中，最开始是一个上线状态，此时统计到上线数量+1，过了一段时间该设备下线了，收到的下线的状态，那么此时应该是上线数...

最近将Flink集群从1.6升级到1.8，主要是为了使用1.8的两个特性：一个是universal kafka ，另外一个是rocksdb ttl, 然后注意到1.8 提供了Influxdb 的reporter, 在最开始1.6使用的rest api方式主动请求对应的metric, 使用这...

一、两阶段提交概述二、两阶段提交实现分析三、StreamingFileSink分析四、事务性输出实现五、最终一致性实现

SQL是开发人员与数据分析师必备的技能，Flink也提供了Sql方式编写任务，能够很大程度降低开发运维成本，这篇是flink join的终极篇SQL Join, 首先介绍sql join使用方式、然后介绍global join带来的状态存储成本及解决方式、...

flink任务本身提供了各种类型的指标监控，细化到了每一个Operator的流入/流出量、速率、Watermark值等，通常在实际应用中需要对接入数据做格式化例如转json，符合要求的数据会向下流动，不符合要求或者格式化异常称为脏数据...

在电商商品购买过程中有这样一些场景：用户点击下单，此时订单处于待支付状态，如果在2小时之后还处于待支付状态那么就将这笔订单取消，置为取消状态；用户收货之后可以对商品进行评价，如果在24小时内仍然没有评价，那么自动将用...

一、维表服务与Flink异步IO二、Mysql维表关联：全量加载三、Hbase维表关联：LRU策略四、Redis维表关联：实时查询五、kafka维表关联：广播方式六、自定义异步查询...

其中StringKeyedSerializationSchema是自定义的实现KeyedSerializationSchema的序列化器，用于序列化写入kafka的key/value, 任务也上线了，在flink web页面看到任务各项指标一切正常，也测试消费写入kafka的数据，得到的结果...

Flink在流处理中提供了不同的时间语义支持，其中有两种核心的时间语义：ProcessingTime与EventTime。