flink连接sqlserver，flink连接kafka超时

Flink之工作原理

flink同时支持两种，flink的网络传输是设计固定的缓存块为单位，用户可以设置缓存块的超时值来决定换存块什么时候进行传输。 数据大于0 进行处理就是流式处理。如果设置为无限大就是批处理模型。

在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图。

Flink检查点的作用就类似于皮筋标记。数珠子这个类比的关键点是： 对于指定的皮筋而言，珠子的相对位置是确定的； 这让皮筋成为重新计数的参考点。

托管的State( Managed State )由Flink运行时控制的数据结构表示， 例如内部哈希表或者RocksDB，例子是ValueSate， ListState等。Flink运行时会对State编码并将它们写入checkpoint中。

pyflink消费kafka-connect-jdbc消息(带schema)

Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网 Hermes：快速、可靠的消息代理(Broker)，基于Kafka构建。官网 JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网 JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网 Smack：跨平台XMPP客户端函数库。

4.一文搞定:Flink与Kafka之间的精准一次性

这样一旦发生故障，Flink中的FlinkKafkaProduce连接器就i能够按照自己保存的偏移量，自己去Kafka中重新拉取数据，也正是通过这种方式，就能够确保Kafka到Flink之间的精准一次性。

那么，如果要聊端到端的精准一次性，就要对这个两个“端”字进行拆解，分为输入端与Flink之间的精准一次性，和Flink与输出端之间的精准一次性。

Flink的 checkpoint机制和故障恢复机制给Flink内部提供了精确一次的保证，需要注意的是，所谓精确一次并不是说精确到每个event只执行一次，而是每个event对状态（计算结果）的影响只有一次。

flink提供了一个特有的kafka connector去读写kafka topic的数据。

在某些情况下，我们需要保证flink在消费kafka时，对于某些具有相同标识的消息，要保证其顺序性。 比如说具有相同uuid的用户行为消息，要保证其消息的顺序性，这样才能有效分析其用户行为。

Checkpoints 是 Flink 容错的基础，并且确保了 Flink 流式应用在失败时的完整性。Checkpoints 可以通过 Flink 设置定时触发。Flink Kafka consumer 使用 Flink 的 checkpoint 机制来存储 Kafka 每个分区的位点到 state。

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