阿里云flink开发手册？
一、阿里云flink开发手册？
阿里云提供了一份Flink开发手册，该手册介绍了如何使用 Flink 开发与流处理相关的应用。它涵盖了Flink基础概念、Flink API 以及Flink性能优化等主题，可以帮助开发者快速上手并深入学习Flink编程。此外，它还介绍了如何在阿里云中部署和使用Flink应用，以及如何在Flink集群中托管和管理Flink作业。
二、dataworks能开发flink吗？
是的，DataWorks可以支持开发Flink。DataWorks是阿里云提供的一种大数据开发和数据集成平台，能够支持多种大数据计算和处理引擎，包括Flink、Spark等。用户可以在DataWorks上选择Flink作为计算引擎，进行Flink程序的开发、部署和管理。
在DataWorks上开发Flink程序，可以通过可视化的方式进行开发，支持Flink SQL、Flink Streaming、Flink DataSet等多种开发模式。同时，DataWorks还提供了一系列的调试工具和运维管理功能，方便用户对Flink程序进行调试和管理。
需要注意的是，在使用DataWorks开发Flink程序时，需要在阿里云上创建Flink集群，并将集群配置信息添加到DataWorks中。同时，还需要对Flink程序进行适当的调优，以保证程序的稳定性和性能。
总之，DataWorks可以支持开发Flink，并提供了丰富的工具和功能，方便用户进行Flink程序的开发和管理。
三、flink table数据保存多久？
flink table数据保存36小时。
实时计算 Flink数据的状态保存在36小时之内，超过36小时没有数据流入的情况下，之前的状态以及数据会被清掉。
存储数据的SSD设备的环境温度对数据的稳定性影响较大。例如，在40°C的活动温度和30°C的关机温度下，SSD可以存储52周的数据，即大约一年。械硬盘的数据可以存储10年以上而不丢失。
四、flink是哪个公司开发的？
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
Flink提供高吞吐量、低延迟的流数据引擎以及对事件-时间处理和状态管理的支持。Flink应用程序在发生机器故障时具有容错能力，并且支持exactly-once语义。程序可以用Java、Scala、Python和SQL等语言编写，并自动编译和优化到在集群或云环境中运行的数据流程序。
Flink并不提供自己的数据存储系统，但为Amazon Kinesis、Apache Kafka、Alluxio、HDFS、Apache Cassandra和Elasticsearch等系统提供了数据源和接收器。
Apache Flink的数据流编程模型在有限和无限数据集上提供单次事件（event-at-a-time）处理。在基础层面，Flink程序由流和转换组成。 “从概念上讲，流是一种（可能永无止境的）数据流记录，转换是一种将一个或多个流作为输入并因此产生一个或多个输出流的操作”。
Apache Flink包括两个核心API：用于有界或无界数据流的数据流API和用于有界数据集的数据集API。Flink还提供了一个表API，它是一种类似SQL的表达式语言，用于关系流和批处理，可以很容易地嵌入到Flink的数据流和数据集API中。Flink支持的最高级语言是SQL，它在语义上类似于表API，并将程序表示为SQL查询表达式。
编程模型和分布式运行时
Flink程序在执行后被映射到流数据流，[18]每个Flink数据流以一个或多个源（数据输入，例如消息队列或文件系统）开始，并以一个或多个接收器（数据输出，如消息队列、文件系统或数据库等）结束。Flink可以对流执行任意数量的变换，这些流可以被编排为有向无环数据流图，允许应用程序分支和合并数据流。
Flink提供现成的源和接收连接器，包括Apache Kafka、Amazon Kinesis、HDFS和Apache Cassandra等.
五、flink四大特性？
Apache Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理。
flink特性：
支持批处理和数据流程序处理
优雅流畅的支持java和scala api
同时支持高吞吐量和低延迟
支持事件处理和无序处理通过SataStream API，基于DataFlow数据流模型
在不同的时间语义(时间时间，处理时间)下支持灵活的窗口(时间，技术，会话，自定义触发器)
仅处理一次的容错担保
自动反压机制
图处理(批) 机器学习(批) 复杂事件处理(流)
在dataSet(批处理)API中内置支持迭代程序(BSP)
高效的自定义内存管理，和健壮的切换能力在in-memory和out-of-core中
兼容hadoop的mapreduce和storm
集成YARN,HDFS,Hbase 和其它hadoop生态系统的组件
flink的应用场景：
优化电子商务的实时搜索结果：阿里巴巴的所有基础设施团队使用flink实时更新产品细节和库存信息，为用户提供更高的关联性。
针对数据分析团队提供实时流处理服务：king通过flink-powered数据分析平台提供实时数据分析，从游戏数据中大幅缩短了观察时间
网络/传感器检测和错误检测：Bouygues电信公司，是法国最大的电信供应商之一，使用flin监控其有线和无线网络，实现快速故障响应。
商业智能分析ETL：Zalando使用flink转换数据以便于加载到数据仓库，将复杂的转换操作转化为相对简单的并确保分析终端用户可以更快的访问数据。
基于上面的案例分析，Flink非常适合于：
多种数据源(有时不可靠)：当数据是由数以百万计的不同用户或设备产生的，它是安全的假设数据会按照事件产生的顺序到达，和在上游数据失败的情况下，一些事件可能会比他们晚几个小时，迟到的数据也需要计算，这样的结果是准确的。
应用程序状态管理：当程序变得更加的复杂，比简单的过滤或者增强的数据结构，这个时候管理这些应用的状态将会变得比较难(例如：计数器，过去数据的窗口，状态机，内置数据库)。flink提供了工具，这些状态是有效的，容错的，和可控的，所以你不需要自己构建这些功能。
数据的快速处理：有一个焦点在实时或近实时用例场景中，从数据生成的那个时刻，数据就应该是可达的。在必要的时候，flink完全有能力满足这些延迟。
海量数据处理：这些程序需要分布在很多节点运行来支持所需的规模。flink可以在大型的集群中无缝运行，就像是在一个小集群一样。
六、flink乱序数据解决方法？
Flink中处理乱序数据的三种方式
加水印Flink中的时间语意WaterMark，以事件时间减去所允许的最大乱序时间作为水印，原理相当于多给了数据一定的时间，然后关闭窗口，触发计算。
允许迟到allowedLateness原理是在水印的基础上在多给数据一定的可以迟到的时间，当水印到达窗口大小时触发计算，但是不关闭窗口，到达所允许的迟到时间后真正关闭窗口。
侧输出流当数据迟到的时间非常久，前两种都失效时使用，相当于迟到数据归放入一个分支流中进行单独计算。此外，侧输出流还可以对数据进行分流操作。
七、flink如何保证数据准确性？
flink通过交叉验证的方式保证数据准确性
八、flink处理的数据放到哪里？
flink处理的数据可以放到不同的地方，具体取决于数据的用途和需求。1. 一种常见的方式是将数据存储在分布式文件系统或对象存储中，如HDFS、Amazon S3等。这样可以保证数据的可靠性和扩展性，方便后续的数据分析和处理。2. 另一种选择是将数据存储在数据库中，如MySQL、PostgreSQL等。这样可以方便地进行数据的查询和更新，适用于需要频繁访问和修改数据的场景。3. 还可以将数据发送到消息队列或流处理系统中，如Kafka、RabbitMQ、Apache Pulsar等。这样可以实现实时的数据处理和流式计算，适用于需要实时响应和处理数据的应用。总之，flink处理的数据可以根据具体的需求来选择合适的存储方式，以满足数据处理和分析的要求。
九、flink cdc 实时数据同步详细解析？
数据中心编程（CDC）实现了实时数据同步的功能，其主要的做法是通过CDC读取源数据库的更新日志（binlog）中的变更，然后将这些变更数据同步到目标数据库。CDC的实现原理如下：
1. Flink从源数据库的日志中检测出变更，并以JSON格式输出。
2. Flink将变更日志以及变更内容发布到Kafka消息队列，消息中包含要复制的数据以及变更类型（插入、更新、删除）。
3. 目标数据库的消费者程序从Kafka消息队列中读取变更日志，并根据变更类型决定如何处理，从而实现实时数据同步。
通常情况下，Flink CDC实时数据同步可以有效地实现即时数据同步，从而满足实时分析、实时报表等复杂分析应用场景的需求。
十、数据开发前景？
前景非常不错的。现在就会处于大数据时代啊，对大数据开发工程师的需求真的挺大的，总的来说，只要本领过硬，发展前景非常nice的。大数据开发是这个时代刚兴起不久的行业，经常进行数据更新，从长远来看，大数据行业只要存在，就需要大数据开发工程师
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