问题一：Flink消费kafka数据时会自动解压缩数据，有没有什么配置，在拉取的时候不解压缩呢?
Flink消费kafka数据时会自动解压缩数据，有没有什么配置，在拉取的时候不解压缩呢?
参考回答：
Apache Flink 在从 Apache Kafka 消费数据时，确实会自动解压缩数据。这是因为 Flink 的 FlinkKafkaConsumer 类在内部使用了 Kafka 客户端的默认行为，该客户端会根据 Kafka topic 中的消息头部信息来决定是否需要解压。
如果你想让 Flink 在拉取 Kafka 数据时不进行解压缩，可以尝试以下方法：
- 设置消费者配置：通过调用
Properties对象的setProperty()方法，将enable.auto.commit设置为false。这将禁用自动提交 offset，从而防止 Flink 自动解压缩数据。 - 手动处理消息：在消费数据时，你可以自定义一个函数或过程，对原始字节数组进行操作，而不是依赖于 Flink 或 Kafka 客户端自动解压缩。
但是请注意，这些方法可能会导致 Flink 处理的数据不再是可读的格式，因为它们可能仍然是压缩的。你需要确保你的应用程序能够正确地处理和解析这些未解压的数据。
如果你的目标是减少 Flink 在处理数据时的解压缩开销，而你仍然希望在应用程序中使用解压缩后的数据，那么你应该考虑其他的优化策略，例如使用更高效的解压缩库、调整并行度或资源分配等。
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问题二：Flink 在任务执行前我也不知道这个任务需要多少的内存，这个有什么解决方法吗?
Flink on yarn任务在执行的时候数据量太大容易jobmanager或者taskmanager内存不足，然后容器直接被kill掉，在任务执行前我也不知道这个任务需要多少的内存，这个有什么解决方法吗?
参考回答：
先按集群资源算算 按cpu和内存配比给，然后报溢出了再加，从ck恢复就行
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问题三：Flink都用哪个版本，哪个版本比较稳定?
Flink都用哪个版本，哪个版本比较稳定?
参考回答：
1.17 目前可上生产
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问题四：Flink有做过实时数仓的吗？
Flink有做过实时数仓的吗?对于状态在几分钟内一直变化的表，这种表是怎么处理的
参考回答：
确实，Flink已被用于实现实时数仓的数据处理和服务。例如，Flink与Hologres结合的方案中，Flink将数据源写入Hologres形成ODS层，然后订阅ODS层的Binlog进行加工，形成DWD层再次写入Hologres。进一步地，Flink可以订阅DWD层的Binlog，通过计算形成DWS层，最后由Hologres对外提供应用查询
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问题五：问一下,flink使用rockdb作为状态后端,开了增量检查点,可以直接关闭增量检查点吗?
问一下,flink使用rockdb作为状态后端,开了增量检查点,导致历史的checkpoint目录我不敢删除,可以直接关闭增量检查点吗?会出现问题吗?
参考回答：
可以关闭 Flink 中的增量检查点。在关闭增量检查点后，Flink 会在每次执行检查点时生成一个完整的状态快照，并将其存储到指定的位置。这样，你就可以安全地删除历史的 checkpoint 目录了。
要在 Flink 中关闭增量检查点，你可以按照以下步骤操作：
- 配置文件：
- 如果你在使用
flink-conf.yaml配置文件，请确保设置state.backend.rocksdb.incremental.checkpoints.enabled: false。 - 如果你正在使用 Flink SQL CLI 或 Table API，则需要在提交作业时设置相应的参数（例如通过
table.executeSql()方法）。
- 重启任务：
- 修改配置后，你需要重新启动你的 Flink 任务，以便新配置生效。
关闭增量检查点可能会影响 Flink 的性能和资源消耗，因为完整状态快照通常比增量快照占用更多的空间和时间来创建。此外，如果你的任务有很高的状态更新频率，那么可能会导致频繁的全量检查点，这会增加 I/O 压力和网络开销。
但是，如果你不关心这些额外的开销，并且希望清理历史的 checkpoint 目录，那么关闭增量检查点是一个可行的选择。只要确保在关闭增量检查点之前已经有一个可用的全量检查点作为恢复点，以防止意外故障时无法从最近的检查点恢复。
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