Flink滚动窗口的注意事项

FlinkSQL LookUpJoin详解

视频讲述了Flink在处理数据流时使用的三种高级join操作：Interval Join, Temporal Join和 Look Up Join。Interval Join较为复杂，涉及时间间隔。Look Up Join则简单些，用于实时查找并关联外部系统中的数据，如Redis、MySQL或HBase，以富化实时数据流。仅支持Processing Time因为库表自身不含Event Time。Look Up Join利用GDBC实现数据的实时查询，并可通过缓存策略提升性能，但可能不反映最新数据变更。适合需要处理数据流实时查询和关联外部存储系统的开发者和数据工程师。

Flink中数据有序怎么保证？

本视频主要讲述了数据流处理中的数据乱序问题及解决方法。重点介绍了Watermark机制作为处理数据乱序的核心方案，允许根据数据的最大乱序时间进行处理，并且还提到了开窗时可以设定的迟到时间容忍度，以允许在一定范围内的乱序。视频中还涉及了使用数据结构如map、list和set来保持数据有序的技巧，并强调了在Flink中如何利用数据对象和自定义排序逻辑来进一步确保数据整体有序性。适合数据开发工程师、大数据处理专家、系统架构师、Flink开发者，以及对数据流排序感兴趣的技术人员学习和参考。

什么条件下会形成Flink Operator Chain？

视频主要讨论了在Flink框架中如何形成Operator Chains，以及它们对应的可能条件和性能影响。通过一段代码的执行和Web UI的数据流图分析，讲解了当source和flat map操作符并行度设置为2时，它们会合并成一个算子链（Operator Chain）。这种合并可以减少上下游操作符之间的线程切换和缓存开销，从而提高数据处理的吞吐量。但是，合并算子链也可能带来问题，如难以定位具体算子的问题。为了处理这些挑战，Flink提供了API来切断或启动新的算子链，以优化执行和调试。对Flink框架下数据处理性能优化和故障排除有兴趣的技术人员将会从视频中获益。

Flink生态圈组件

本节课探讨了大数据计算引擎Flink及其生态圈组件。Flink是一个处理有边界和无边界数据流的分布式计算引擎，具备在内存中计算和状态管理能力。通过检查点可实现计算数据持久化，确保数据安全。Flink的生态圈分为平台层、核心层和API Library，其中平台层支持本地、集群和云原生模式部署，YARN用于资源管理和任务调度。核心层的执行引擎runtime主要用于流处理实时计算。API层提供了Flink Table、Flink SQL、ML Library和Gelly，支持SQL查询、机器学习和图计算。流处理模块额外提供了复杂事件处理和CDC ETL数据采集方式。内容适合希望了解Flink及分布式处理系统的研发人员和大数据工程师。

Flink barrier 对齐的Exactly Once

探讨了Flink中Chandy-Lamport分布式快照算法的实现和作用。介绍了检查点如何实现不暂停作业的状态持久化，以及Barrier的概念和作用，用于触发和分隔数据流创建检查点。讨论了Barrier对齐和异步快状算法的过程，强调了在数据流处理中保持准确性的重要性，同时指出了性能问题和非对齐检查点的解决方法。内容对数据处理、流计算框架和分布式系统设计有深度了解的开发者、架构师、数据工程师具有参考价值。

FlinkSQL回撤流的场景

本次讨论集中在Flink中回撤流的概念与实现，并通过Regular Join场景的分析对回撤流进行解释。Flink中回撤流常出现于多个流的合并操作及窗口计算中。此外，讨论了不同类型的Join（内连、外连、左连、右连及全外连接）及它们的语法特性，这些Join操作与传统数据库如MySQL的语法相同。讲述了不等值与等值Join操作的区别以及Flink状态管理的重要性，特别是在流数据连续处理时状态可能的增长问题和状态过期时间（TTL）的配置。内容适合数据处理和流计算领域的开发者及架构师，特别是对实时数据分析和事件处理有需求的专业人壤。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。