实时计算 Flink版产品使用问题之使用Spring Boot启动Flink处理任务时，使用Spring Boot的@Scheduled注解进行定时任务调度，出现内存占用过高，该怎么办

问题一：有Flink 的SqlServer 2000版本的驱动包吗？

有Flink 的SqlServer 2000版本的驱动包吗？

参考答案：

Flink提供了JDBC驱动库，这是一个Java库，用于将SQL语句连接到作为JDBC服务器的SQL网关。另外，你可能需要尝试编译Flink源码以获取需要的connector。请注意，这些步骤可能需要一些技术经验。

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问题二：有没有 用 springboot 启动flink 处理 ，调度处理会内存占满情况吗？

有没有 大佬用 springboot 启动flink 处理 ，发现springboot 加 schedule调度处理会内存占满情况？

参考答案：

是的，我遇到过类似的问题。在使用Spring Boot启动Flink处理任务时，如果使用了Spring Boot的@Scheduled注解进行定时任务调度，可能会出现内存占用过高的情况。这是因为Spring Boot的@Scheduled注解会在一个新的线程中执行定时任务，而这个新的线程会持有Flink环境的引用，导致Flink环境无法被垃圾回收。

解决这个问题的方法是在定时任务中使用Flink的executeAsync方法异步执行Flink任务。这样可以确保Flink任务在新的线程中执行，而不影响主线程。同时，由于Flink任务在新的线程中执行，所以Flink环境可以被垃圾回收，从而避免了内存占用过高的问题。

以下是一个示例代码：

@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void executeFlinkJob() {
    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 设置Flink任务的参数
    env.setParallelism(1);
    // 定义Flink任务
    DataSet<String> dataSet = env.readTextFile("path/to/your/file");
    dataSet.filter(value -> value.contains("keyword"))
            .writeAsText("path/to/output/file");
    // 异步执行Flink任务
    env.executeAsync("Flink Job Name");
}

在这个示例中，我们使用Spring Boot的@Scheduled注解设置了每5秒执行一次Flink任务。在执行Flink任务时，我们使用了executeAsync方法异步执行Flink任务，这样就可以避免内存占用过高的问题。

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问题三：这个指标该怎么在flink ui上获取呢？

这个指标该怎么在flink ui上获取呢？

我想看端到端的延迟统计 找了一圈没找到这个api该怎么传参？

参考答案：

在Flink UI上获取IO指标，可以通过以下步骤进行操作：

1. 打开Flink UI界面。通常可以通过访问http://<flink-jobmanager-host>:<flink-ui-port>来访问Flink UI，其中<flink-jobmanager-host>是Flink JobManager的主机名或IP地址，<flink-ui-port>是Flink UI的端口号。
   
2. 登录到Flink UI。使用默认的用户名和密码（通常是admin）进行登录。
   
3. 导航到"Jobs"页面。在左侧菜单栏中选择"Jobs"选项，可以查看当前正在运行的所有作业。
   
4. 选择一个作业并点击进入详情页面。在作业详情页面中，可以看到该作业的详细信息，包括作业ID、状态、开始时间等。
   
5. 在作业详情页面中，找到"Metrics"选项卡。点击该选项卡，可以查看该作业的度量指标，包括IO指标。
   
6. 在"Metrics"选项卡中，找到"Input/Output"部分。这里会显示该作业的输入输出指标，包括读取的数据量、写入的数据量等。
   
7. 若要查看特定任务的IO指标，可以在作业详情页面中选择该任务，然后再次点击"Metrics"选项卡。在"Input/Output"部分，可以看到该任务的输入输出指标。
   

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问题四：Flink sql滚动窗口怎么操作能实现stream里的allowlateness？

Flink sql滚动窗口怎么操作能实现stream里的allowlateness？

参考答案：

在 Flink SQL 中，要实现滚动窗口并允许延迟（allow lateness），可以使用 ALLOW LATENESS 子句。以下是一个示例：

SELECT
  window_start,
  window_end,
  COUNT(*)
FROM
  your_table,
  LATERAL TABLE (
    SELECT
      TUMBLE_START(proctime, INTERVAL '5' SECOND) AS window_start,
      TUMBLE_END(proctime, INTERVAL '5' SECOND) AS window_end
    FROM
      your_table
    WHERE
      proctime >= TIMESTAMPADD(SECOND, -10, NOW())
  ) t
GROUP BY
  window_start,
  window_end
ORDER BY
  window_start;

在这个示例中，我们首先使用 LATERAL TABLE 和 TUMBLE 函数创建一个包含滚动窗口的表。然后，我们在查询中使用 ALLOW LATENESS 子句来允许延迟。这意味着，如果某个窗口的数据在窗口结束时间之后到达，它们将被包含在下一个窗口中。

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问题五：flink-是flink 那个版本才支持的，在哪里可以查看这个信息？

flink-connector-mongodb 是flink 那个版本才支持的，在哪里可以查看这个信息？

参考答案：

1.16 看官方文档https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/docs/connectors/table/mongodb/ 

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