上一节介绍了StreamGraph的生成，这个实际上只对应 Flink 作业在逻辑上的执行计划图。Flink 会进一步对 StreamGraph 进行转换，得到另一个执行计划图，即JobGraph。然后将JobGraph发送到server端进行ExecutionGraph的解析。主要的JobGraph的源码对象如下(其最主要的是Map<
转载
2024-09-27 14:00:27
13阅读
作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
转载
2024-03-15 11:18:26
71阅读
一、合适的线程数量 && CPU 核心数和线程数的关系调整线程池中的线程数量的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能。实际中，需要根据任务类型的不同选择对应的策略。1.1、CPU 密集型任务CPU 密集型任务，比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。对于这样的任务最佳的线程数为 CPU 核心数的 1~2 倍
转载
2023-06-29 17:40:10
2500阅读
Kettle-佛系总结Kettle-佛系总结1.kettle介绍2.kettle安装3.kettle目录介绍4.kettle核心概念1.转换2.步骤3.跳（Hop）4.元数据5.数据类型6.并行7.作业5.kettle转换1.输入控件1.csv文件输入2.文本文件输入3.Excel输入4.XML输入5.JSON输入6.表输入2.输出控件1.Excel输出2.文本文件输出3.sql文件输出4.表输
转载
2024-05-15 08:50:01
372阅读
数据来源：系统中可以采集到的数据，如用户数据、业务数据等，也包含系统运行时产生的日志数据等。数据采集：不同数据源生成数据类型格式存在差异，在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦，Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。Sqoop：用于和关系型数据库进行交互，使用SQL语句在Hadoop和关系型数据库间传送数据，Sqoop使用JDBC连接关系型数据库
转载
2024-05-16 13:06:06
251阅读
Flink 运行时架构 文章目录Flink 运行时架构一、系统架构1. 作业管理器（JobManager）2. 任务管理器（TaskManager）二、作业提交流程1. 高层级抽象2. 独立模式（Standalone）3. YARN 集群三、一些重要概念1. 数据流图（Dataflow Graph）2. 并行度（Parallelism）3. 算子链（Operator Chain）4. 作业图（Jo
转载
2024-03-19 07:40:55
65阅读
文章目录job managerjob master资源管理器（ResourceManager）分发器（Dispatcher）TaskManagerjob managerjob maager 是flink 集群中任务管理和调度的核心,控制应用执行的主进程,
原创
2022-05-10 11:27:33
691阅读
.一 .前言二 .名词解释2.1. StreamGraph2.2. JobGraph2.3. ExecutionGraph2.4. 物理执行图二 .Flink 四层转化流程2.1. Program 到 StreamGraph 的转化2.2. StreamGraph 到 JobGraph 的转化2.3. JobGraph 到 ExexcutionGraph 以及物理执行计划 一 .前言Flink
一、基本操作1.DDL官网的DDL语法教程：点击查看建表语句CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_ty
目录一、概述二、核心组件三、Pattern API1）个体模式（Individual Patterns）1、量词2、条件2）组合模式（Combining Patterns，也叫模式序列）1、事件之间的连续策略2、循环模式中的连续性3）模式组（Group of Pattern）匹配后跳过策略四、Pattern检测五、Flink CEP应用场景六、安装Kafka（window）1）下载kafka2）配
转载
2023-08-27 21:53:35
94阅读
Kafka和Flink是当前流行的分布式数据处理系统，它们可以很好地配合使用，实现高效和可靠的数据处理。本文将详细介绍Kafka和Flink的关系，以及如何在实际项目中使用它们。
### Kafka和Flink的关系
Kafka是一种分布式的流处理平台，可以实现高可靠性、高吞吐量的消息传输。而Flink是一个支持流处理和批处理的分布式数据处理引擎，可以实现高性能和低延迟的数据处理。Kafka可以
原创
2024-04-29 10:45:21
107阅读
文章目录Apache Flume 介绍1.概述2.运行机制3.结构Flume的安装包可点击下方小片或关注"Maynor学长阿" 回复flume获取 Apache Flume 介绍在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外， 还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop 生态体系中都有便捷的开源
转载
2024-07-10 22:16:16
20阅读
Hadoop和Flink的关系
## 引言
在大数据领域，Hadoop和Flink是两个非常重要的开源框架。它们都可以用于处理大规模数据集，并在数据处理和分析方面提供了强大的能力。本文将介绍Hadoop和Flink之间的关系，以及它们各自的特点和用途。
## Hadoop简介
Hadoop是一个分布式计算框架，最初由Apache开发并于2006年发布。它的核心组件包括Hadoop分布式文件
原创
2023-12-20 13:13:22
228阅读
## Flink和Hadoop的关系
### 介绍
Apache Flink和Apache Hadoop是两个流行的大数据处理框架，它们在处理大规模数据时起着重要的作用。然而，它们之间有很多不同之处，但也可以相互补充。
### Flink和Hadoop的区别
Flink是一个流处理框架，它专注于实时数据处理和流式计算。相比之下，Hadoop是一个批处理框架，它更适合离线数据处理和大规模数据
原创
2024-05-30 04:46:54
76阅读
1、首先我使用的Flink版本Flink1.12.02、出现错误场景在进行Flink和Hive（3.1.2）版本进行集成，通过sql-client.sh embedded来执行（select * from emp）语句时出现此错误信息---> 报错信息---> 分析org.apache.flink.util.FlinkException: Could not upload job fi
转载
2024-03-31 08:27:28
232阅读
# 理解 Spark Job 数量及其影响
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的选择，它因其高效的并行计算能力而受到青睐。在使用 Spark 处理数据时，我们常会提到“Spark Job”，这是什么呢？了解 Spark Job 的数量及其影响，有助于更好地优化你的数据处理流程。
## 什么是 Spark Job？
在 Spark 中，一个作业（Job）是由一系列算子（如
原创
2024-09-06 04:28:26
52阅读
准备final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.registerJobListener(new JobListener() {
@Override
public void onJobSubmitted(@Nullable JobCli
转载
2024-02-28 10:17:59
88阅读
1.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别?Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。1. 架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager
转载
2024-03-25 21:42:06
121阅读
在流计算越来越受到重视的大趋势下，Flink框架受到的关注和重视，可以说是与日俱增，在大数据的学习当中，Flink也成为重要的一块。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲，Flink on Yarn原理。Yarn架构原理Yarn模式在国内使用比较广泛，基本上大多数公司在生产环境中都使用过Yarn模式。Yarn的架构原理如下图所示，最重要的角色是ResourceManager，主要用来负责整个资源的管
转载
2024-03-18 21:22:50
29阅读
Hadoop学习可以说是大数据学习当中的重难点，很多同学都在Hadoop的学习当中存在各种各样的疑问。很多同学都问过这样一个问题，针对于大数据处理，有Hadoop、Spark、Flink等，这三者有何不同，下面就为大家分享关于Hadoop，Spark和Flink之间的比较。 总体来说，Hadoop，Spark和Flink在数据处理上各有其优势。Hadoop对大批量数据的处理很有一套，但是由于是离线
转载
2023-07-14 17:13:59
186阅读
