规范概述 这是 Paimon 表格格式的规范说明，此文档对 Paimon 的底层文件结构和设计进行了标准化处理。 术语 Schema: 字段、主键定义、分区键定义及选项。 S...
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Streaming -- Operators -- Windows
窗口是处理无限流的核心。Windows将流分割成有限大小的"桶"，我们可以在这些桶上进行计算。本文档主要介绍在Flink中如何执行窗口，以及程序员如何从它提供的功能中获得最大...
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Streaming -- Operators -- Overview
操作符将一个或多个数据令转换为一个新的数据令。程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。 本节将介绍基本的转换、应用这些转换后的有效物理分区以及对Flink s操作符链接的深...
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Streaming -- State & Fault Tolerance -- Custom Serialization for Managed State
此页面的目标是为需要使用自定义状态序列化的用户提供指导方针，介绍了如何提供自定义状态序列化器，以及实现允许状态模式演化的序列化器的指导方针和最佳实践。 如果您只是使用Flin...
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Streaming -- State & Fault Tolerance -- State Schema Evolution
Apache Flink流媒体应用程序通常设计为无限期运行或长时间运行。与所有长期运行的服务一样，需要更新应用程序以适应不断变化的需求。这同样适用于应用程序所针对的数据模式;...
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Streaming -- State & Fault Tolerance -- State Backends
Flink提供了不同的状态后端，用于指定状态存储的方式和位置。 状态可以位于Java的堆或堆外。根据您的状态后端，Flink还可以管理应用程序的状态，这意味着Flink处理内...
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Streaming -- State & Fault Tolerance -- Checkpointing
Flink中的每个函数和运算符都可以是有状态的（有关详细信息，请参见使用状态[https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-...
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Streaming -- State & Fault Tolerance -- The Broadcast State Pattern
Working with State[https://www.jianshu.com/p/fa59ed63cf62]描述了操作符的状态，在恢复时，该状态是均匀地分布在操作符的...
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Streaming -- State & Fault Tolerance -- Working with State
本文档解释了在开发应用程序时如何使用Flink的状态抽象。 Keyed State and Operator State 在Flink中有两种基本的状态:Keyed Stat...
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Streaming -- State & Fault Tolerance -- Overview
有状态的函数和运算符在处理单个元素/事件的过程中存储数据，从而使状态成为任何类型的更精细操作的关键构建块。例如： 当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件...
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Streaming -- Event Time -- Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitters
正如在 timestamps and watermark handling[https://www.jianshu.com/p/bc0d1753a4be]中所描述的，Flin...
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Event Time -- Generating Timestamps / Watermarks本节与在event time上运行的程序有关。有关event time, processing time, 和 ingestion time的介绍，请参阅 introduct...
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Streaming -- Event Time -- Overview
Event Time / Processing Time / Ingestion Time Flink在流媒体程序中支持不同的时间概念。 Processing time: 处...
