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目前，仅支持 POJO 和 Avro 类型的 schema 升级 因此，如果你比较关注于状态数据结构的升级，那么目前来看强烈推荐使用 Pojo 或者 Avro 状态数据类型。一个例外是如果新的 Avro 数据 schema 生成的类无法被重定位或者使用了不同的命名空间，在作业恢复时状态数据会被认为是不兼容的。Flink 完全支持 Avro 状态类型的升级，只要数据结构的修改是被 Avro 的数据结构解析规则认为兼容的即可。

在搭建过程中，如果遇到任何问题，你可以参考Flink的官方文档或者寻求社区的帮助。你可以通过访问Flink的Web UI（默认端口是8081）来查看集群的状态。在Web UI上，你可以看到正在运行的作业、TaskManager的状态等信息。如果你有多个节点（即除了主节点外还有从节点），你需要将Flink的安装目录和配置文件复制到这些从节点上。在提交作业时，你需要指定作业的JAR包路径、入口类名以及其他的运行参数。一旦集群搭建完成并启动，你就可以提交Flink作业到集群上运行了。例如，如果你下载的是。

直接运行脚本即可，一键输出相关依赖包。

Flink窗口知识

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这几年，在流式链路上引入一个 Schema Registry 变得越来越流行，也越来越有必要， Schema Registry 能有效控制 Schema 的变更，合理推进 Schema Evolution，同时，引入它以后还能有效精简消息内容（特别是针对 Avro 格式），提升消息的传输效率，所以引入 Schema Registry 是有很多正向收益的。在 Flink 生态中，对 Confluent Schema Registry 的支持度如何呢？本文，我们来详细地梳理和总结一下。有关的组件主要是 Flin

4、复制 flink-sql-connector-postgres-cdc-xxx.jar, flink-connector-starrocks-xxx.jar 到 flink-xxx/lib/。2、下载 Flink CDC connector，请注意下载对应 Flink 版本的 flink-sql-connector-postgres-cdc-xxx.jar。我本地访问不了虚拟机的地址，实际上是虚拟机的防火墙是开启的，需要把虚拟机防火墙关闭。1、下载 Flink，我的版本是1.18；

ES 作为一个分布式搜索引擎，从扩展能力和搜索特性上而言无出其右，然而它有自身的弱势存在，其作为近实时存储系统，由于其分片和复制的设计原理，也使其在数据延迟和一致性方面都是无法和 OLTP（Online Transaction Processing）系统相媲美的。也正因如此，通常它的数据都来源于其他存储系统同步而来，做二次过滤和分析的。这就引入了一个关键节点，即 ES 数据的同步写入方式，本文介绍的则是 MySQL 同步 ES 方式。将 MySQL 数据写入 ES，首先想到的一定是消费 Binlog 直连

Apache Flink树立了流处理领域的标杆，其核心支柱——事件流、状态管理、事件时间处理，以及快照机制，共同构成了一个强大而灵活的框架，专为应对大数据的实时和历史分析挑战而设计。

Flink 的 Checkpoints 使用介绍

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电子工业出版技术成长领路人称号，荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专家称号。

如果应用需要复杂的流处理、低延迟和高吞吐量，Flink可能是更好的选择。而对于批处理或对延迟要求不高的流处理任务，以及需要丰富生态系统和成熟稳定性的场景，Spark可能更加适合。Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架，但它们在设计理念、性能特性以及适用的使用场景上有所不同。也提供了丰富的API，包括DataStream API和Table API，同时有一定的机器学习和图处理的支持。适合于需要低延迟和高吞吐量的实时流处理应用，以及复杂的事件驱动应用。