问题一：Flink这个问题怎么解决？
Flink这个问题怎么解决？Flink on yarn，任务代码里想通过jobListener监听任务状态，onJobSubmitted 和onJobExecuted同时触发，回调没生效。
参考回答：
抱歉哈，云上没有on yarn的环境，您应该是开源自建，请参考群公告进社区群。
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问题二：这个语法 全托管flink 能执行吗 ？
SELECT * FROM MyTable$audit_log where rowkind='+I' 这个语法 全托管flink 能执行吗 ？ 只要更新状态 是 +I 的 其他 -U +U -D 这三个都不要 。【巴别时代基于 Apache Paimon 的 Streaming Lakehouse 的探索与实践】https://minipro.baidu.com/ma/qrcode/parser?app_key=oFx3nbdDN6GWF3Vb0Wh7EDBMBxRTTcfe&launchid=af78a7f9-b464-431d-9c55-727ad3d3c0ff&path=%2Fpages%2Farticle%2Findex%3Fid%3D626753292%26isShared%3D1%26_swebFromHost%3Dbaiduboxapp 我是看到这篇文章里 有提到这个 不清楚我理解的对不对
参考回答：
全托管 Flink 可以执行 SELECT * FROM MyTable$audit_log WHERE rowkind='+I' 这样的 SQL 语句，因为它与普通 Flink-SQL 一样支持标准的 SQL 语法。
但是，请注意，“rowkind”并不是 Flink 的内置字段，因此它可能会被解析为字符串或别名，并且依赖于表的结构和配置。因此，您可能需要自行定义该字段，才能使其在查询时正常工作。
另外，请务必谨慎处理这种特殊的查询方式，因为它可能会增加性能开销，并可能导致内存溢出等问题。
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问题三：在Flink最近一段时间Checkpoint未成功 ，为什么？
在Flink最近一段时间Checkpoint未成功 ，为什么？
由于作业最近1天未成功进行checkpoint，作业失败后将回追1天前历史数据，请注意是否出现数据倾斜或反压，导致CheckPoint无法完成
参考回答：
Flink Checkpoint 是一种分布式一致性保证机制，用于保障在系统故障时，可以恢复到一致的状态。若最近一段时间 Checkpoint 未成功，可能是由于以下原因引起的：
- 数据倾斜：当某个任务的输入分布不均，导致某个子任务产生大量数据而导致负载过高，进而影响整个作业的 Checkpoint 时间。
- 反压：当作业的输出速率超过下游消费能力时，会导致 Task 端口阻塞，进而影响 Checkpoint 的完成。
- 系统资源限制：如 CPU 或内存不足等也可能导致 Checkpoint 失败。
- 配置不当：如 Checkpoint 存储空间不足，checkpoint.tolerable-failure-number 参数设置过大等。
- 网络延迟或其他 I/O 问题。
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问题四：在Flink目前存量用户可以使用免费的普罗米修斯没？之前说计划11月，现在有进展吗？
在Flink目前存量用户可以使用免费的普罗米修斯没？之前说计划11月，现在有进展吗？
参考回答：
还没，在11月底新用户有新的监控（云监控），不是免费的普罗米修斯，存量用户普罗米修斯那边的价格后边也会调整。
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问题五：在Flink 我要实现前后两条数据比较有啥方法？
在Flink 我要实现前后两条数据比较有啥方法？如图数据，customerid是唯一的，实现balance比较， 第一条和第二条， 第二条和第三条比较 
参考回答：
在 Flink 中，您可以使用 ProcessFunction 对流数据进行逐条处理，从而实现前后两条数据的比较。例如：
- 创建一个新的 ProcessFunction 实现类，继承自 ProcessWindowFunction 类，并重写其 processElement 方法。在该方法中，可以从 StreamRecord 中获取当前数据和上下文，并利用上下文中的 State 来保存前后两条数据。
- 在窗口触发时，计算前后两条数据的差异并输出。
下面是一个简单的示例代码：
class MyProcessFunction extends ProcessWindowFunction<Row, Row, Row, TimeWindow> { @Override public void processElement(Row value, Context context, Iterable<Row> elements, Collector<Row> out) throws Exception { ValueState<Tuple2<Long, Long>> balanceState = context.getState(new ValueStateDescriptor<>("balance", Types.TUPLE(Types.LONG, Types.LONG))); if (value.getField(1).equals("balance")) { Tuple2<Long, Long> balance = balanceState.value(); if (balance == null) { balanceState.update(Tuple2.of(value.getField(2), value.getField(2))); } else { balance.f0 = value.getField(2); balanceState.update(balance); } } else { long newBalance = value.getField(2); if (balanceState.value() != null) { long oldBalance = balanceState.value().f1; long diff = newBalance - oldBalance; balanceState.clear(); out.collect(Row.of(value.getField(0), "diff", diff)); } } } @Override public void clear(Context context) throws Exception { ValueState<Tuple2<Long, Long>> balanceState = context.getState(new ValueStateDescriptor<>("balance", Types.TUPLE(Types.LONG, Types.LONG))); balanceState.clear(); } }
这段代码中，首先定义了一个新的 MyProcessFunction 类，然后在 processElement 方法中，获取到当前的流数据和上下文，并检查当前数据的类型。如果是 balance 类型，则更新 state 中的 balance，否则则比较前后两条数据的 balance，并输出差异。在 clear 方法中，清空 state 中的数据。
使用上面的函数，您可以实现前后两条数据的比较。请注意，这个例子假设您只有一个字段需要比较，如果您需要比较多字段，请自行修改。
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