Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多的人关注Flink项目。本文将深入分析Flink一些关键的技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统的开发者也能有所裨益。Flink简介Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Fl
Flink抽象的层次Flink为流式计算和批处理计算编程提供了不同层次的抽象。 最底层的抽象仅仅提供有状态的流处理，通过Process Function嵌入到DataStream API中。开发者可以处理来自多个数据流的事件，使用Flink提供的容错机制，此外也允许开发者注册事件时间和处理时间回调，以便实现复杂的计算逻辑。事实上大部分程序并不会直接使用Statefull Stream Proces
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2024-04-22 08:12:40
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（1）flink的任务提交流程（无Dispatcher提交） 1、client向yarn提交application后，同时向HDFS上传flink的Jar包和配置。ResourceManager为application分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster。 2、ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置，
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2024-10-17 20:37:56
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生产就绪清单提供了配置选项的概述，在将Apache Flink作业投入生产之前，应仔细考虑这些选项。虽然Flink社区尝试为每种配置提供合理的默认值，但重要的是查看此列表并确保选择的选项足以满足您的需求。设置明确的最大并行度为所有操作员设置UUID选择正确的状态后端配置JobManager高可用性设置明确的最大并行度在每个作业和每个operator的粒度上设置的最大并行度确定有状态operator
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2024-03-03 13:37:18
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文章目录引用前线速看更快更稳更易用：Flink自适应批处理能力演进01 Adaptive Batch Scheduler自动设置作业并行度02 Speculative Execution 发现和缓解热点机器对作业的影响03 Hybrid Shuffle 提供资源利用率和数据传输率04 Dynamic Partition Pruning 过滤无用数据，提高处理效率Flink 1.16 Previe
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2024-01-29 00:25:29
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Flink1.9重大改进和新功能二、重构 Flink WebUIFlink社区讨论了现代化 Flink WebUI 的提案，决定采用 Angular 的最新稳定版来重构这个组件。从Angular 1.x 跃升到了 7.x 。重新设计的 UI 是 1.9.0 的默认UI，不过有一个按钮可以切换到旧版的WebUI。点击上图所示按钮可切换至旧版Web UI：新版更加漂亮，性能方面也表现更好。注
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2024-05-01 22:03:23
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前言flink安装部署有三种方式local:单机模式，尽量不使用standalone: flink自带集群，资源管理由flink集群管理，开发环境测试使用，不需要hadoop集群flink on yarn: 把资源管理交给yarn实现，计算机资源统一由Haoop YARN管理，生产环境测试，需要先启动hadoop集群。（这里分为可以继续细分三种方式 1.session mode 长久启动一个fli
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2023-12-04 17:33:23
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2021 年 9 月 29 日 Stephan Ewen ( @StephanEwen ) 和 Johannes Moser ( @joemoeAT )Apache 软件基金会最近发布了年度报告，Apache Flink 再次跻身最活跃项目前 5 名！这一非凡的活动也体现在新的 1.14.0 版本中。200 多名贡献者再次致力于解决 1,000 多个问题。我
1.kafka connector版本选取Flink有多个Kafka connector：universal，0.10和0.11。 Flink 1.7 开始就有这个universal的Kafka connector通用版本，跟Kafka client端的尽量保持最新版本。这个版本的Kafka客户端向后兼容代理版本0.10.0或更高版本。对于大多数用户而言，universal的Kafka连接器是最合
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2023-11-29 15:20:37
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！一、概述多流转换：在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条数据流拆分开，所以经常会对多条流进行处理的场景，具体可以分为 “分流” 和 “合流” 两大类。“分流”：一般是通过侧输出流（side output）来实现。“合流”：根据不同的需求，可以使用 union、connect、join 以及 coGroup 等方式进行连接合并操作。 一条流可以分开成多条流，
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2023-12-31 21:17:08
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作者 | Stephan Ewen & Johannes Moser翻译 | 宋辛童在 Apache 软件基金会近期发布的年度报告中，Apache Flink 再次跻身最活跃项目前 5 名！该项目最新发布的 1.14.0 版本同样体现了其非凡的活跃力，囊括了来自超过 200 名贡献者的 1000 余项贡献。整个社区为项目的推进付出了持之以恒的努力，我们引以为傲。新版本在
Flink与Hadoop是两个非常流行的大数据处理框架，经常被用于实时流处理和批处理任务。在使用这两个框架的时候，我们需要确保所选择的Flink版本与Hadoop版本相对应，以确保系统的稳定性和兼容性。在本文中，我将向你介绍如何实现Flink与Hadoop版本对应的方法。
## 流程概述
整个实现过程可以分为以下几个步骤：
1. 查找Flink与Hadoop版本对应关系表
2. 确定所需的F
原创
2024-02-03 05:24:11
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本文主要内容如下：唯品会实时平台现状Flink在唯品会的实践Flink On K8S后续规划一、唯品会实时平台现状目前在唯品会实时平台并不是一个统一的计算框架，而是包括Storm，Spark，Flink在内的三个主要计算框架。由于历史原因，当前在Storm平台上的job数量是最多的，但是从去年开始，业务重心逐渐切换到Flink上面，所以今年在Flink上面的应用数量有了大幅增加。实时平
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2024-10-10 18:08:27
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# Flink与Hadoop版本对应关系实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对Flink和Hadoop的版本对应关系感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你实现这一功能。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来展示实现Flink与Hadoop版本对应关系的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定Flink和Hadoo
原创
2024-07-17 09:49:41
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# 如何实现“flink hadoop yarn 对应版本”
## 流程概览
下面是实现“flink hadoop yarn 对应版本”的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确认flink和hadoop版本兼容性 |
| 2 | 配置flink的yarn资源管理器 |
| 3 | 配置flink的hadoop文件系统 |
| 4 | 提交作业到ya
原创
2024-03-26 05:52:32
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# Flink与Hive的版本对应关系及其应用
Apache Flink 和 Apache Hive 都是大数据生态系统中非常重要的组件，但它们的版本兼容性常常是用户在集成时需要考虑的问题。本文将介绍Flink和Hive的版本对应关系，并提供基本的代码示例和用法。
## 一、Flink与Hive的版本对应关系
在使用Flink进行数据处理时，如果需要与Hive进行集成，需要确保Flink和H
# Flink CDC 在 Java 中的应用
Apache Flink 是一种流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特点。Flink CDC（Change Data Capture）则是一个基于 Flink 的工具，可以实时捕捉数据库的变化并将其流式处理。本文将通过 Java 代码示例，介绍如何在项目中使用 Flink CDC。
## Flink CDC 的基本架构
使用 Flink CDC
原创
2024-10-25 04:07:37
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1、Flink-HA高可用JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责任务调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF(单
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2023-09-03 10:54:16
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文章目录Flink四大基石一、Flink的四大基石1. Checkpoint2. State3. Time4. Window二、案例1.需求2.代码实现3.运行，查看结果4.增加需求2的实现5.重启程序，查看结果 Flink四大基石一、Flink的四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。1. Checkpoint这是
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2024-03-25 10:37:18
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我面试的职位是数据研发工程师。前几天投了蚂蚁金服的简历，之后打电话通知我第二天进行电话面试。由于只剩一晚上的时间了准备不够充分，回答的不是很好，在此再次重温一下面试过程。刚开始面试官就让我自我介绍嘛，就是说了说自己的情况以及做过的项目。（这点包括简历上写的很重要，因为面试官会根据你的回答来进行下一步的提问，没有做过的千万不要去说）。因为投的是大数据方向的，所以面试官问的全是大数据方向的。1.阿里云
