为什么要从时间维度讲呢？T+0的是数据实时抽取实时计算，T+1的是数据批量抽取批量计算，Flink似乎把这两种功能都融合在一起了，只不过抽取部分更强调流式，当然现在对于批量抽取和流式抽取讨论上，将流式抽取如果有begin和end阶段，那么与批量抽取所得到的结果是一致的。个人认为这种方式，给数据抽取后的数据计算/数据分析有了更大的灵活性。如下图所示：左边的方式是现阶段的方式，虽然各有用途，但发现数据
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2023-10-23 23:24:06
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1.简介流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过90 度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差20 度以上的温度读数，则发出警告，这是有状
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2024-05-07 16:04:48
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# Flink on YARN作业线程状态查看方案
## 引言
Apache Flink是一个高性能的分布式流处理框架，通常与YARN结合来实现资源的动态管理。在复杂的Flink作业中，监控和了解作业的线程状态对于性能调优和故障排除至关重要。本文将介绍如何查看Flink在YARN上运行的作业的线程状态，并通过示例代码和序列图帮助理解整个过程。
## 方案概述
查看Flink作业的线程状态可
原创
2024-10-13 05:27:27
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本文整理自俞航翔、陈婧敏、黄鹏程老师所撰写的大状态作业调优实践指南。由于内容丰富，本文中篇内容分享 Flink SQL 作业大状态导致反压的调优原理与方法。
原创
精选
2024-06-08 18:24:16
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Credit-based 反压在 Flink 层面实现反压机制，通过 ResultPartition 和 InputGate 传输 feedback 。Credit-base 的 feedback 步骤：（1）每一次 ResultPartition 向 InputGate 发送数据的时候，都会发送一个 backlog size 告诉下游准备发送多少消息，下游就会去计算有多少的 Buffer 去接收
一、什么是state 流式计算场景，简单的说就说来一条数据就处理一条数据，对数据进行实时处理。这个时候就会自然而言的有一类需求，我的业务逻辑依赖之前我已经输入的数据。 举一个场景就是Flink程序接收Kafka传输过来的数字，例如1到100
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2024-03-21 09:37:28
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1、IDEA创建Maven项目添加如下依赖pom.xml<properties>
<maven.compiler.source>18</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>18</maven.compiler.target>
<f
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2024-10-25 09:12:06
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# 如何在Java中获取Flink任务的状态
Flink是一个流处理框架，提供了丰富的功能来处理流和批数据。在实际开发中，获取Flink任务的状态至关重要，它可以帮助我们监控任务的执行情况和性能数据。在这篇文章中，我们将详细介绍如何通过Java代码获取Flink任务的状态。
## 流程步骤
以下是获取Flink任务状态的整体流程：
| 步骤 | 描述
# Apache Flink作业入门指南
Apache Flink是一款开源的流处理框架，专为大规模数据处理而设计。在大数据领域，Flink以其高吞吐量和低延迟著称，适合实时数据流处理和批处理的需要。本文将通过示例代码帮助理解如何使用Java编写Flink作业，并展示构建Flink作业的基本流程。
## 1. Flink工作原理
Flink的工作流程可以通过以下几个步骤来理解：
1. **
1、watermark周期性生成，默认是200ms,可以修改为500msexecutionEnvironment.getConfig.setAutoWatermarkInterval(500)2、WindowAssigner包括TumblingProcessingTimeWindows SlidingProcessingTimeWindows3、window的APIsum,max,min,redu
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2024-02-20 17:33:20
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1、Flink DataStreamAPI 获取执行环境-Environment getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行
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2023-10-27 00:16:22
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文章目录1. 部署模式（抽象的概念）1.1 会话模式（Session Mode）1.2 单作业模式（Per-Job Mode）1.3 应用模式（Application Mode）1.4 总结2. 系统架构2.1 整体构成2.1.1 作业管理器（JobManager）2.1.2 任务管理器（TaskManager）2.2 高层级抽象视角3. 独立模式（Standalone）3.1 概念3.2 会话
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2024-03-15 08:53:43
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本文整理自俞航翔、陈婧敏、黄鹏程老师所撰写的大状态作业调优实践指南。由于内容丰富，本文分享 Datastream 作业篇。
原创
精选
2024-06-08 18:23:54
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第1章 有状态的流计算State（状态）是流式应用中普遍存在的一种对象，在流计算整个过程中，算子会不断的对状态进行读取和更新。在Flink当中既有内置的状态，也支持用户自定义状态。算子计算结果保存在state当中，下一笔数据到来时采用上一次计算结果和本次数据一起进行计算。而Flink流计算的状态数据是以state形式存在state backends中。在Flink当中，提及State与Checkp
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2024-03-21 15:13:56
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1 流计算中流的状态1.1 数据状态首先是流数据状态。在流计算过程中，我们需要处理事件窗口、时间乱序、多流关联等问题。解决这些问题，通常需要对部分流数据进行临时缓存，并在计算完成时再将这些临时缓存清理掉。因此，我们将这些临时保存的部分流数据称为“流数据状态”。1.2 信息状态在流计算过程中，我们会得到一些有用的业务信息，比如时间维度的聚合值、关联图谱的一度关联节点数、CEP 的有限状态机等，这些信
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2024-03-24 14:27:38
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# 项目方案：Flink on YARN 作业提交方案
## 1. 背景
Flink是一个流式处理和批处理框架，而YARN是用于资源管理的Apache Hadoop子项目。Flink on YARN允许在YARN集群上运行Flink作业，实现作业的资源调度和管理。本文将介绍如何使用Flink on YARN提交作业的详细方案。
## 2. 方案概述
本方案的主要步骤如下：
1. 准备YARN集
原创
2024-01-26 11:42:04
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文章目录一、前言二、前提工作三、打包四、提交作业五、总结 一、前言前面已经编写了Flink第一个代码程序，并且也运行了，但是你会发现只是在IDEA上运行的，这种只适合开发，真正工作中我们更多的是要将写好的程序部署到集群上去跑，所以接下来说说如何将作业提交到集群上。二、前提工作我们这里以上一篇的StreamWorldCount来进行说明，仔细点的同学会发现有些变量都是在代码中写死的，这在实际的生产
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2024-03-16 08:44:15
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1.简单粗暴 控制台中Ctrl+C 2.UI中点击"Cancel" 3.执行cancel命令，需要知道Flink的Job ID# flink cancel jobId
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2023-06-25 18:51:30
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背景公司有一个实时报表项目，需要使用到flink来进行处理。处理逻辑大概如下： 需要使用canal监控多张表，然后进行一些复杂计算。程序设置flink程序代码里面设置了 checkPoint和自动重启机制//checkpoint配置
env.enableCheckpointing(300000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(Che
linux-jdk8 - Flink开发环境准备一、基本介绍二、环境准备1.1 JDK环境1.2 开发工具1.3 Maven环境三、flink下载安装配置3.1 Flink下载3.2 flink本地模式安装 - linux3.3 常用配置3.4 日志的查看和配置四、单机 Standalone 的方式运行 Flink五、java jar上传与运行 一、基本介绍 Flink底层源码是基于Java代
