2. 立即关闭数据库。这会回滚所有未提交的事务,并断开所有连接的会话,然后关闭数据库实例
```
shutdown immediate;
```
3. 启动数据库,但只到‘挂载’阶段,此时数据库文件对用户还不可用。在这个阶段,DBA可以进行一些特殊的管理任务,比如数据库的恢复或者切换日志模式
```
startup mount;
```
4. 将数据库的日志模式切换为归档日志模式。
一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能，哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度，source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。恰好看到大佬的博客，Kafka 是最常用的数据源组件了，所以决定在 sqlSubmit 中也加入相应的实现。Streaming Api 设置并行度基于 Flink Streaming api，要给 Kafka Source 指定
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2023-07-11 17:23:29
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详解 算子链 并行度 Task一、前言二、WordCount程序的Job Graph(任务图)1. 代码和Job Graph(任务图)的对应关系2. 什么是并行度Parallelism?2. 为什么Socket Stream的并行度是1，后面2个的并行度是8？3. 如何设置并行度？3.1 Flink配置文件3.2 WebUI或者CLI3.3 代码中设置env全局并行度3.4 代码中设置算子的并行
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2024-03-17 13:59:22
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分析痛点笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据，将数据转换后，在 Flink 的 Sink 算子内部调用第三方 api 将数据上报到第三方的数据分析平台。这里使用批量同步 api，即：每 50 条数据请求一次第三方接口，可以通过批量 api 来提高请求效率。由于调用的外网接口，所以每次调用 api 比较耗时。假如批次大小为 50，且请求接口的平均响应时间为 50ms，使用同步 ap
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2024-07-30 21:04:24
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Flink的基本构建流(Stream)：流是对当前数据流向的记录（流也可能是永无止境的） 。转换(Transform)：转换是将一个或多个流作为输入，根据需要求转换成我们要的格式的流的过程。
当程序执行时，Flink程序会将数据流进行映射、转换运算成我们要的格式的流。每个数据流都以一个或多个源(Source)开始，并以一个或多个接收器(Sink)结束，数据流类似于任意有向无环图(DAG)
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2024-03-24 11:18:08
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在使用Flink处理生产实际问题时，并行度和资源的配置调优是经常要面对的工作之一，如果有效和正确地配置并行度是任务能够高效执行的必要条件。Flink中的计算资源首先理解Flink中的计算资源的核心概念，比如Slot、Chain、Task等，这有助于我们快速定位生产中的问题。Task SlotFlink都是以集群在运行，在运行的过程中包含两类进程，其中之一就是TaskManager。 在Flink集
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2024-06-26 08:58:13
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今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic，默认为 kafka 的 topic )的关系，大概回答了一下，这里整理一份首先必须明确的是，Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的，而这个问题其实是问的是： 任务的并发数与 slot 数的关系最大并发数 = slot 数这里有两个原因：每个算子的
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2023-07-11 17:47:07
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一.Flink的Parallelism并行度Flink的Parallelism并行度在flink-conf.yaml中通过parallelism.default配置项给所有execution nvironments指定系统级的默认parallelism；在ExecutionEnvironment里头可以通过setParallelism来给operators、data sources、data si
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2024-01-10 17:34:16
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Flink SQL 1.13 概览核心 feature 解读重要改进解读Flink SQL 1.14 未来规划总结 GitHub 地址 https://github.com/apache/flink欢迎大家给 Flink 点赞送 star~一、Flink SQL 1.13 概览Flink 1.13 是一个社区大版本，解决的 issue 在
背景在字节跳动的实时计算场景中，我们有很多任务（数量 2k+）会直接服务于线上，其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验，这类任务通常具有如下特点：流量大，并发高（最大的任务并行度超过 1w）拓扑类似于多流 Join，将各个数据源做整合输出给下游，不依赖 Checkpoint没有使用 Checkpoint 并且对短时间内的小部分数据丢失不敏感（如 0.5%），但对数据输出的持续性要求极高在
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2024-04-25 18:24:57
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本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。
原创
2021-07-23 17:18:52
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Flink并行度深圳浪尖浪尖聊大数据并行执行本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务（转换/操作符、数据源和sinks）组成。任务被分成多个并行实例来执行，每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。如果要使用保存点，还应该考虑设置最大并行性（或最大并行性）。当从保存点还原时，可以改变特定运算符或整个程序的并行性，并且该设置指定并行性的上限
原创
精选
2021-03-18 17:04:35
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什么是parallelism？ 一个Flink程序是由多个任务组成（source、transformation和sink）。一个任务由多个并行的实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目就被称为该任务的并行度。 并行的意思，在Flink中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大
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2024-04-30 21:31:44
877阅读
一、概念1、Task：一个阶段多个功能相同的subTask的集合，类似Spark的TaskSet2、SubTask：是任务最小的执行单元，是一个Java类的实例，完成具体的计算逻辑3、Slot：计算资源的隔离单元，一个Slot可以运行多个SubTask，但是这些SubTask必须是来自同一个application的不同阶段的subTask。注意：Flink划分Task主要有四种情况：（1）类似ke
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2023-08-18 16:40:49
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目录1.Flink中的时间语义1.1 EventTime 的代码设置2.Watermark水位线2.1 watermark的基本概念2.2 watermark的特点和传递2.3 Watermark 的代码设置2.3.1 Assigner with periodic watermarks2.3.2 Assigner with punctuated watermarks3
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2024-04-12 15:40:05
255阅读
1. 基本概念 运行 Flink 应用其实非常简单，但是在运行 Flink 应用之前，还是有必要了解 Flink 运行时的各个 组件，因为这涉及到 Flink 应用的配置问题。 通过这张图我们可以看到，在一个 DAG 图中，不能被 chain 在一起operator 会被分隔到不同的 Task 中，也就是说，Task 是 Flink 中资源调度的最小单位。 Flink 运行时包括两类进程： ● J
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2024-02-15 21:24:20
158阅读
1.创业的感受累，累，累，已经连续创业3天，2晚失眠睡不着，中午午休也睡不着，衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴，哈哈....。但是觉得自己在成长和进步，连续不断的输出，让我不得已不断的学习，不断的输入。有时候会觉得，特别的孤独，特么的说好大家一起开源，一起创业，但是真正行动的时候，都看不到人，感觉一个人走在漆黑的一望无际的沙漠中，但是我还是要选择走下去呀，你想想打铁还需自生硬，如果我自己都不行动，那
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2024-08-30 16:25:56
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貌似扯远了，接下来就正题吧。
Flink是一种由Java和Scala编写的分布式数据流处理框架。与其他分布式框架不同的是，其将流处理和批处理统一起来，流处理的数据是无界的，批处理的数据是有界的，一种特殊的流处理。
1. 架构 Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本块构建组成的，其中Stream是中间结果数据，Transformatio
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2023-10-06 19:24:43
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背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据 eventTime 决定 window 的运行，我们不能明确数据是否全部到
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2024-07-04 10:46:46
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Flink的并行度（Parallelism）是指在Flink作业中并行执行任务的程度。它决定了作业中任务的数量以及任务之间的数据划分和分配方式。并行度
原创
2023-09-03 12:30:48
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