一、Flink是什么？ Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。 二、Flink的优点： （1）同时支持高吞吐、低延迟、高性能； Flink 是目前唯一能
1.前言⭐ 状态是什么东西？有了状态能做什么？⭐ 为什么离线计算中不提状态，实时计算老是提到状态这个概念？状态到底在实时计算中解决了什么问题？⭐ 有了状态、为什么又出现了状态管理的概念？⭐ 怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？⭐ Flink 中状态的分类？⭐ Flink 中状态的使用方式？⭐ Flink 状态后端的分类及使用建议？⭐ Flink 中状态的能力扩展 - TTL？⭐
# 如何配置flink java任务
作为一名经验丰富的开发者，帮助新手入门是我们的责任之一。在这篇文章中，我将教你如何配置flink java任务，让你快速上手。
## 整体流程
```mermaid
journey
title Flink配置Java任务流程
section 步骤
Configure -> Code -> Build -> Run
```
原创
2024-07-10 04:09:36
29阅读
StreamGraph 构建和提交源码解析StreamGraph：根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。Flink 把每一个算子 transform 成一个对流的转换（比如 SingleOutputStreamOperator， 它就是一个 DataStream 的子类），并且 注册到执行环境中，用于生成 StreamGraph 它包含的主要抽象概念有 1、StreamNo
转载
2024-09-10 12:23:47
267阅读
文章目录导言：Flink调优概览第1章 资源配置调优1.1 内存设置1.1.1 TaskManager 内存模型1.1.2 生产资源配置示例1.2 合理利用 cpu 资源1.2.1 使用 DefaultResourceCalculator 策略1.2.2 使用 DominantResourceCalculator 策略1.2.3 使用DominantResourceCalculator策略并指定
转载
2024-08-23 15:31:02
192阅读
首先要安装JDK及zookeeper，参考 及 另外需要各服务器之间SSH免密码登录，这个自行百度，要注意的是自己SSH自己也要免密码除此之外还需要准备一个共享的存储目录，可以是hdfs、ceph、S3、nfs 环境说明：三台百度云服务器，内网IP分别为: 192.168.32.36、192.168.32.37、192.168.32.38, 不开
转载
2024-06-19 22:15:23
60阅读
资源调优1 熟悉内存管理布局，合理分配内存计算，可以适当调整各个内存比重
2 合理设置CPU资源
（slot隔离内存，但共享CPU，一个slot可能会同时运行多个task）
例子：
启动参数设置有4个容器，每个TM 2个slot，每个container 2个cpu core，并行度5。则5/2->需要启动3个TM+1个JobManger，
一个TM启动2个cpu，则2*3+1个JobMang
转载
2023-12-06 20:52:20
1021阅读
任务和转换链 (tasks andtransformations chains)Job Managers, Task Managers, Clients任务槽和资源(Task Slots and Resources)State Backends保存点(savepoint)任务和转换链 (tasks andtransformations chains)对于分布式执行，flink的转换链会将任务进行切
转载
2024-03-13 16:44:32
103阅读
文章目录Flink简介Flink是什么为什么要用Flink传统数据架构流处理的演变lambda架构新的流式架构Flink的主要特点Flink的其他特点Flink VS SparkStreamingFlink快速上手批处理WordCount流处理WordCountsocket源流处理WordCountFlink部署Standalone模式Flink On Yarn模式Session-Cluster
转载
2024-08-07 21:07:49
49阅读
文章目录有状态算子状态的分类 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符
转载
2023-11-20 09:06:44
73阅读
# Flink任务配置Hadoop相关参数
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够处理实时数据流并支持大规模的数据分析。在使用Flink时，经常需要与Hadoop生态系统中的组件（如HDFS）进行集成。这就需要正确配置Hadoop相关参数，以便Flink能够正确访问和处理数据。
## 1. 理解Hadoop配置
在Flink任务中设置Hadoop相关参数主要是为了确保Flin
原创
2024-09-21 07:42:33
250阅读
目录一、Flink运行时架构1.1 系统架构1.1.1 整体构成1.1.2 作业管理器（JobManager）1.1.3 任务管理器（TaskManager）1.2 作业提交流程1.2.1 高层级抽象视角1.2.2 独立模式（Standalone）1.2.3 YARN集群1.3 一些重要概念1.3.1 数据流图（Dataflow Graph）1.3.2 并行
转载
2024-02-25 19:44:38
327阅读
一、提高调度器性能所做的优化在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 3
转载
2024-03-26 15:09:25
68阅读
Flink分布式运行时环境Tasks and Operator Chains 任务和操作链Job Managers, Task Managers, Clients 作业管理器，任务管理器，客户端Task Slots and Resources 任务执行槽和资源State Backends 转态后端Savepoints 保存点Tasks and Operator Chains 任务和操作链Flink
转载
2024-02-24 09:46:09
61阅读
Flink API提供了开发的接口，此外，为了实现业务逻辑，还必须为开发者提供自定义业务逻辑的能力。。Flink中设计了用户自定义函数体系(User Defined Function,UDF),开发人员实现业务逻辑就是开发UDF。一、环境对象 Str
转载
2023-07-18 13:20:05
122阅读
本文档只涉及HA具体安装步骤Flink Standalone集群HA配置1. HA集群环境规划使用三台节点实现两主两从集群(由于笔记本性能限制，不能开启太多虚拟机，其实使用三台和四台机器在安装配置上没有本质区别)Jobmanager：hadoop100 hadoop101【一个active，一个standby】Taskmanager：hadoop101 hadoop102zookeepe
转载
2024-01-27 16:48:03
50阅读
Flink的安装部署local本地模式1 原理以多线程的方式模拟flink的各个角色2、步骤1.下载安装包
https://archive.apache.org/dist/flink/
2.上传flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz到node1的指定目录
3.解压
tar -zxvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
4.如果出现权限问
转载
2024-06-05 19:13:29
94阅读
Apache Flink 1.12.0 on Yarn(3.1.1) 所遇到的問題新搭建的FLINK集群出现的问题汇总1.新搭建的Flink集群和Hadoop集群无法正常启动Flink任务查看这个提交任务的日志无法发现有用的错误信息。进一步查看yarn日志：发现只有JobManager的错误日志出现了如下的错误：/bin/bash: /bin/java: No such file or direc
转载
2024-06-11 08:18:43
122阅读
程序入口类main方法1）flink-1.12.0\flink-clients\…\CliFrontend.java/**
* Submits the job based on the arguments.
*/
public static void main(final String[] args) {
EnvironmentInformation.logEnvironmentInfo(
转载
2024-06-11 09:21:23
51阅读
目前，大数据计算引擎主要使用Java或基于JVM的编程语言实现的，例如Apache Hadoop，Apache Spark，Apache Drill，Apache Flink等。但同样会面临一个问题，就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。JVM内存管理的不足：1）Java对象存储密度低。Java的对象在内存中存储包含3个主要部分：对象头，实例数据，拆分填充部分。例如，一个只包含bo
转载
2024-02-04 22:12:19
65阅读
