Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。所以下面将Flink的算子分为两大类：一类是DataSet，一类是DataStream。DataSet一、Source算子1. fromCollectionfromCollection：从本地集合读取数据例：val env = ExecutionEnvironmen
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2023-10-28 19:31:49
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# 理解 Java Flink 算子任务链
随着大数据技术的不断发展，流处理框架如 Apache Flink 已经成为热门选择。Flink 允许你对数据流进行实时分析，而算子（Operator）则是数据流处理的基本构建块。本文将带领你一步一步理解如何实现 Java Flink 中的算子任务链。
## 任务流程
在实现算子任务链之前，我们需要了解整个操作流程。下面是实现过程的一些关键步骤：
导读目录第一节：代码层面 1：RDD创建 2：算子 3：数据持久化算子 4：广播变量 5：累加器 6：开发流程第二节：Shuffle优化层面 1：Shuffle 2：调优 第一节：代码层面 （1）RDD创建： Java:sc.textfile
sc.parallelize()
sc.parallelizePairs(得到KV格式的RDD)
聊什么在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apach
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2024-06-19 22:14:03
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1、Flink状态管理在 Flink 中，状态始终与特定算子相关联，为了使运行时的 Flink 了解算子的状态，算子需要预先注册其状态。 总的说来，有两种类型的状态：算子状态（Operator State） 算子状态的作用范围限定为算子任务键控状态（Keyed State） 根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问1.1 算子状态（Operator State）算子状态的作用范围限定为算子任
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2024-03-25 17:33:34
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又看下了 Join 算子 Transformation 的过程，发现有使用 union 和 coGroup，比较特殊，就仔细梳理一下join demo 代码： 两个 Stream join 只能在窗口中进行 join，join 在处理无界数据集的时候，必须指定窗口，让无界数据变成有界数据，Flink 状态缓存左右两条流的部分数据做 join 联接，在时间（或条数、指定窗口）上清除超过 join 窗
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2024-04-29 10:09:48
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1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 事件时间2.1. 生成 Watermark在本节中，你将了解 Flink 中用于处理事件时间的时间戳和 watermark 相关的 API。有关事件时间，处理时间和摄取时间的介绍，请参阅事件时间概览小节。2.1.1. Watermark 策略简介为了使用事件时间语义，Flink
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2024-08-20 23:08:26
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作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri目录一、实现有状态函数 1.在RuntimeContext 中声明Keyed State 2.使用ListCheckpointed 接口实现算子List State  
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2024-03-22 08:25:01
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.一 .前言二 .算子操作2.1. map2.2. flatMap2.3. mapPartition2.4. filter2.5. reduce/groupBy2.6. reduceGroup/groupBy2.7. aggregate2.8. join2.9. union2.10. rebalance2.11. hashPartition2.12. sortPartition2.13. key
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2024-07-22 20:05:38
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一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换和缓冲的开销，提高整体的吞吐量和延迟。下面以官网中的例子进行说明，如下图1所示： 图中，source、map、[keyBy|window|apply]、si
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2023-07-11 17:44:37
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文章目录（一）窗口算子(Window)的由来（二）Window的分类（1）按照time和count分类（2）按照slide和size分类（3）time、count与 slide和size组合（三）Window的API（1）EX:API调用示例（2）EX2: countWindow（3）EX3: timeWindow（4）EX4: WindowAssigner（四）Window总结 （一）窗口算子
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2024-03-20 11:17:47
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文章目录一、前言二、算子2.1 简单算子2.2 聚合算子2.3 多流转换算子2.3.1 分流2.3.2 合流三、总结 一、前言前言二、算子2.1 简单算子常见的简单算子有map、flatmap、filter等等，下面通过代码来实现一下import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object StreamTransform {
def main
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2024-03-22 11:59:57
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我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如 MapFunction 这样的 map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一系列的 Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Functio
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2024-05-17 14:13:46
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来源 | 「Stream Processing with Apache Flink」作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri翻译 | 吴邪 大数据4年从业经验，目前就职于广州一家互联网公司，负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究校对 | gongyouliu编辑 | auro
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2024-07-24 12:35:22
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一、处理函数概述之前所介绍的流处理API、无论是基本的转换、聚合还是更为复杂的窗口操作、其实都是基于DataStream进行转换的。所以统称为DataStreamAPI、这也是Flink编程的核心、而我们知道、为了让代码有更为强大的表现力和易用性、Flink本身提供了多层API、DataStreamAPI只是其中一环。 在更底层、我们可以不定义任何具体的算子(比如Map、filter或者Windo
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2024-03-18 20:05:05
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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
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2024-02-24 09:46:09
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1.概述摘要：本文整理自 Apache Flink 引擎架构师、阿里巴巴存储引擎团队负责人梅源在 Flink Forward Asia 2021 核心技术专场的演讲。本次演讲内容围绕 Flink 的高可用性探讨 Flink 新一代流计算的核心问题和技术选型，包括：Flink 高可用流计算的关键路径 容错 (Fault Tolerance) 2.0 及关键问题 数据恢复过程 稳定快速高效的 Chec
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2024-05-21 14:57:54
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0 Flink的任务链 Flink 中的每个算子都可以设置并行度，每个算子的一个并行度实例就是一个 subTask。由于 Flink 的 TaskManager 运行 Task 的时候是每个 Task 采用一个单独的线程，这会带来很多线程切换和数据交换的开销，进而影响吞吐量。 为了避免数据在网络或线 ...
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2021-08-31 00:06:00
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一、Flink的优化1、MiniBatch 聚合 默认情况下，无界聚合算子是逐条处理输入的记录，即：（1）从状态中读取累加器，（2）累加/撤回记录至累加器，（3）将累加器写回状态，（4）下一条记录将再次从（1）开始处理。 &
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2024-04-04 10:36:44
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基本转换算子map：输入一条记录，输出一个结果，不允许不输出flatmap：输入一条记录，可以输出0或者多个结果filter：如果结果为真，则仅发出记录package transform;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.function
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2024-03-18 12:28:06
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