问题一：Flink 1.18是否不再支持Java 1.8，并且yarn也不再支持per job？
Flink 1.18是否不再支持Java 1.8，并且yarn也不再支持per job？
参考答案：
升级就完了
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问题二：问一下flink按照官网配置了ssl flink对ssl的支持是不是不太稳定啊？
问一下flink按照官网配置了ssl 跑着跑着jobmanager会报warn级别的SSLHandshakeexception bad_certificate，flink对ssl的支持是不是不太稳定啊？
参考答案：
Flink对SSL的支持是相对稳定的，但是SSL的配置可能会比较复杂。出现"bad_certificate"警告通常是因为Flink客户端和服务器之间的证书不匹配或证书过期导致的。
要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
- 检查证书的有效期：确保证书没有过期并且仍然有效。你可以使用OpenSSL命令行工具来验证证书的有效性。例如，运行以下命令来验证服务器证书：
openssl s_client -connect <server-address>:<port>
- 如果证书已过期或无效，你需要更新证书并重新配置Flink。
- 检查证书路径：确保在Flink配置文件中正确指定了证书的路径。通常，你需要提供服务器证书（server.crt）和私钥（server.key）。确保这些文件的路径是正确的，并且Flink可以访问它们。
- 检查证书链：如果你的服务器使用了自签名证书或中间证书，你需要将完整的证书链提供给Flink。这可以通过将中间证书（如果有的话）和根证书一起提供给Flink来实现。你可以在Flink配置文件中指定这些证书的路径。
- 禁用SSL验证（不推荐）：如果你无法解决证书问题，你可以尝试禁用SSL验证。请注意，这样做会使你的通信变得不安全，因此不建议在生产环境中使用。要在Flink中禁用SSL验证，你可以设置以下属性：
jobmanager.rpc.ssl.enabled=false
- 或者，对于作业提交客户端：
taskmanager.rpc.ssl.enabled=false
请根据你的具体情况尝试上述步骤，以解决"bad_certificate"警告问题。
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问题三：问个Flink问题，假设我做widow计算使用ProcessTime计算，这会导致什么问题？
问个Flink问题，假设我做widow计算使用ProcessTime计算，然后我有20台机器，其中4台机器错乱了，时间提前了2个小时，然后这会导致什么问题？
- 我的水位线会怎么样，会因为提前的事件导致我正常的时间变成延迟数据吗？
- 我的窗口计算 正常的数据 和不正常的是不是都产生了异常的数据
参考答案：
如果你使用ProcessTime进行窗口计算，并且有4台机器的时间提前了2个小时，可能会导致以下问题：
- 水位线（Watermark）可能会受到影响。水位线是用于表示事件时间到达的标记，它基于事件时间和处理时间的差值来计算。如果某些机器的事件时间提前了2个小时，那么这些事件的水位线也会相应地提前。这可能导致正常数据被错误地标记为延迟数据，从而影响窗口计算的结果。
- 窗口计算中的数据可能会出现异常。由于时间提前的机器产生的数据与实际时间不匹配，可能会导致窗口计算结果出现异常。例如，如果窗口计算是基于时间范围的，那么提前的数据可能会被错误地包含在窗口内，导致结果不符合预期。
为了解决这个问题，你可以考虑以下方法：
- 检查并修复时间提前的机器。确保所有机器的时间都同步，并修复任何导致时间提前的问题。
- 调整水位线的计算方式。可以尝试使用其他类型的水位线，如处理时间水印（Event Time Watermark），以减少对时间提前数据的误判。
- 对窗口计算结果进行验证和修正。可以对窗口计算的结果进行检查，并根据需要修正异常数据或重新执行窗口计算。
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问题四：Flink读取es你们都怎么读的呀，有案例吗？
Flink读取es你们都怎么读的呀，有案例吗？
参考答案：
Flink读取Elasticsearch（ES）可以通过以下步骤实现：
- 添加依赖：在项目的构建文件（如pom.xml或build.gradle）中，添加Flink和Elasticsearch的相关依赖。
- 创建Elasticsearch连接：使用Flink的Elasticsearch连接器创建一个连接到Elasticsearch集群的连接。
- 定义索引和类型：指定要读取的Elasticsearch索引和类型。
- 创建DataStream：使用Flink的DataStream API创建一个数据流，并指定从Elasticsearch中读取数据的方式。可以使用
readFromEs方法来指定读取Elasticsearch的配置信息。 - 处理数据：对从Elasticsearch中读取的数据进行处理和转换操作。可以使用Flink的各种转换操作（如map、filter、reduce等）来对数据进行操作。
- 输出结果：将处理后的数据输出到目标系统，可以是其他存储系统、数据库或文件等。
下面是一个示例代码，演示了如何使用Flink读取Elasticsearch中的数据：
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch6.ElasticsearchSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch6.ElasticsearchSource; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; public class FlinkReadEsExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Elasticsearch连接 RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient( RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); // 定义索引和类型 String indexName = "my_index"; String typeName = "my_type"; // 创建Elasticsearch Source ElasticsearchSource<String> source = new ElasticsearchSource<>( client, new ElasticsearchSource.Builder<String>(typeName, indexName) .setBulkFlushMaxActions(1) // 设置批量刷新的最大操作数 .setBulkFlushInterval(1000) // 设置批量刷新的时间间隔（毫秒） .setRestClientFactory(restClientBuilder -> restClientBuilder) // 设置RestClient工厂 .setParallelism(1) // 设置并行度 .setMaxRetries(3) // 设置最大重试次数 .setQuotePrefix("\"") // 设置字段名前缀引号 .setQuoteSuffix("\"") // 设置字段名后缀引号 .setJsonKeyValueDelimiter(":") // 设置JSON键值分隔符 .setTargetOffsetsBackoffTime(1000) // 设置目标偏移量回退时间（毫秒） .setFetchSizeBytes(1024 * 1024) // 设置每次批量获取的字节数 .build()); // 创建DataStream并读取Elasticsearch数据 DataStream<String> dataStream = env.addSource(source); dataStream.print(); // 打印数据流内容，用于调试和验证 // 关闭Elasticsearch连接 client.close(); } }
上述示例代码中，我们首先创建了一个连接到本地Elasticsearch集群的RestHighLevelClient对象。然后，通过ElasticsearchSource类创建了一个数据源，指定了要读取的索引和类型。最后，使用`env
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问题五：在Flink中实现流批一体处理，是否要求所有source都必须统一？
在Flink中实现流批一体处理，是否要求所有source都必须统一？另外要实现流批一体，具体需要满足哪些条件或适用哪些场景？
参考答案：
Flink实现流批一体的主要目标是使得流处理和批处理能够用同一套代码进行处理，无需再为流和批两种场景编写不同的代码。这主要通过在Flink的执行引擎层提供统一的数据处理流程Data Processing Pipeline (Logical Plan)来实现。
为了实现这一目标，Flink在SQL层和Table API上实现了流批一体化，这使得用户的业务逻辑只需要开发一遍，就可以同时在流和批的两种场景下使用。同时，Flink也在底层的DataStream API上实现了流批一体，预计这将在Flink的后续版本中实现。
具体到实现流批一体的条件或场景，首先需要的是Flink的版本支持。例如，Flink 1.10和1.11版本完成了SQL层的流批一体化和实现生产可用性。其次，需要使用的API是Table/SQL API或DataStream API。最后，对于source端的要求，目前并未明确指出需要统一。
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