在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。Flink 的状态分为 Operator State 和 Keyed State，而 Keyed State 又可以分为 ValueState、MapState、ListState、Aggregatin
Flink中任务的并发：slot和parallelism1 任务的执行流程Flink有三大组件：client、JobManager、TaskManager。client将用户提交的任务解析成执行流程图，然后提交给JobManager，JobManager收到任务执行流程图后，进行并行化，JobManager再申请TaskManager资源，将具体的任务交给TaskManager执行。2 slotT
1、判断是否存在数据倾斜➢ 相同 Task 的多个 Subtask 中，个别 Subtask 接收到的数据量明显大于其他Subtask 接收到的数据量，通过 Flink Web UI 可以精确地看到每个 Subtask 处理了多少数据，即可判断出 Flink 任务是否存在数据倾斜。通常，数据倾斜也会引起反压。➢ Checkpoint detail 里不同 SubTask 的 State size
Flink1.13也一样生产就绪检查清单提供一个配置文件的概览,在投放到生产前应该应该细心考虑.虽然Flink社区尝试提供一些明智的配置,那也是非常重要的来确认每个选项是否满足你的需求.设置一个显示的最大并发数最大并发数设置在每个job和每个操作上,决定最大的并行,状态的并行是可以被扩容的. 在任务开始时目前没有办法改变操作的并行,不丢失操作状态. 存在最大并行数的原因, 对比允许操作状态被无限扩
概述在多线程的情况下有一个典型的模，型生产者消费者模型，该模型主要由生产者、消费者和一个大小固定的队列组成。生产者向队列发送数据，消费者从队列中取出数据并处理。针对上述模型，如果队列属于有限长度，当消费者能力<生产者能力的时候就会出现数据堆积，这样生产者的生产就会停止。现在将这个模型引入Flink算子链中，生产者和消费者的身份是相对的，一个生产者是上游的消费者，一个消费者同样也是下游的生产者
//todo 1）创建flink流处理的运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//设置 Flink 程序中流数据时间语义为 EventTime。
// 在处理数据时 Flin
一、前言在如今互联网用户、移动设备、LOT设备、服务等激增的时代下，其产生的数据体量及速率早已不同日而语了。如在刚刚过去的阿里双十一流量洪峰，在Flink实时计算技术的驱动下全程众享丝滑。阿里的实时计算峰值可达到恐怖的4.5+亿次/秒，且数据量也达到了惊人的7TB/秒，然而这么强悍的计算能力背后都离不开Flink的支撑。Flink已无需再证明自己的能力和价值，所以作为一个大数据工程师你还在苦啃Sp
目录分析痛点方案一：同步批量请求优化为异步请求方案二：多线程 Client 模式实现原理：Flink 算子内多线程代码实现分析痛点 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
原网址：前言之所以写这个是因为前段时间自己的项目出现过这样的一个问题：Caused by: akka.pattern.AskTimeoutException:
Ask timed out on [Actor[akka://flink/user/taskmanager_0#15608456]] after [10000 ms].
Sender[null] sent message of type
在 Flink SQL 中，调整 source 的查询并发度可以通过修改查询计划中的 TableSource 的并行度来实现。并发度决定了 Flink 作业中 source 操作的并行任务数，这直接影响到作业的吞吐量和资源利用率。以下是一些调整 source 并发度的方法：### 1. 使用 `SET` 命令动态调整并发度在 Flink SQL 客户端或者应用程序中，可以使用 `SET` 命令来动
flink 任务提交问题汇总1. 提交flink自带任务WordCount.jar遇到的问题：2. 提交flink 批处理任务时遇到的问题3. flink定时任务，mysql连接超时问题4. flink checkpoint 恢复失败5. yarn 增加并行任务数量配置6. 流处理flink程序在hadoop集群跑了一段时间莫名挂掉1. 提交flink自带任务WordCount.jar遇到的问题：
1. 处理流程：通过flink 从kafka 中获取到数据， 然后在sink 到hbase 中
数据结构
{"address":"深圳","age":20,"createTime":"2021-12-08 22:30","id":1,"name":"hdfs"}2.Hbase 建表hbase(main):002:0> create 'wudluser','cf', { NUMREGIONS
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2023-09-20 16:27:45
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Flink使用Standalone模式作业提交的流程： 1.Flink提交作业给Job Client,然后Job Client将作业提交个Job Manager; 2.Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 它首先要做的是分配所需的资源。资源分配完成后任务将提交给相应的Task Manager; &
1. 概述Apache Flink是一个流处理框架，可以很容易地与Java一起使用。Apache Kafka是一个支持高容错的分布式流处理系统。在本教程中，我们将了解如何使用这两种技术构建数据管道。2. 安装要安装和配置 Apache Kafka，请参考官方指南。安装后，我们可以使用以下命令创建名为flink_input和 flink_output 的新主题：bin/kafka-topics.sh
前言 实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比Spark Streaming要更适合大屏应用。本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型，并简要叙述计算流程（当然大部分都是源码）。 数据格式与接入 简化的子订单消息
Flink1.7.2 Dataset 并行计算源码分析概述了解Flink处理流程(用户程序 -> JobGrapth -> ExecutionGraph -> JobVertex -> ExecutionVertex -> 并行度 -> Task(DataSourceTask,BatchTask,DataSinkTask)了解ExecutionVetex的构建，
1.概述最近有同学留言咨询，Flink消费Kafka的一些问题，今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据，通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。2.内容这里举个消费Kafka的数据的场景。比如，电商平台、游戏平台产生的用户数据，入库到Kafka中的Topic进行存储，然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上，积累后的数据可以构建数据仓库（如Hive）做数据分
多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，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 一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章就来讨论Flink中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子
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
Flink-Kafka Connector 是连接kafka 的连接器，负责对接kafka 的读写， 本篇主要介绍kafka consumer 的执行流程与核心设计。逻辑执行流程分配当前task消费的partition与起始的offset : 根据从状态中恢复的数据与客户端指定的消费模式， 采取的方式是状态中offset优先， 即从状态中能够找到对应的offset 就使用该offset
