时态表时态表（Temporal Table）是一张随时间变化的表 – 在 Flink 中称为动态表，时态表中的每条记录都关联了一个或多个时间段，所有的 Flink 表都是时态的（动态的）时态表包含表的一个或多个有版本的表快照，时态表可以是一张跟踪所有变更记录的表（例如数据库表的 changelog，包含多个表快照），也可以是物化所有变更之后的表（例如数据库表，只有最新表快照）。版本: 时态表可以划
技术学习——基于flink-cdc实现processFunction中参数的值，来实现动态修改计算规则1、问题分析我们平常在工作中总是会遇到一些需求，是需要我们在动态的设置一些flink计算任务中某些计算规则的参数，例如通过用户在连续几秒内统计登录失败的次数超过一定次数，就需要产生告警提示，其中时间和次数需要可以通过web页面自己设置。一般这种时候我们会选择BroadcastStream广播流来实
1、什么时候进行进程切换调度策略目标：1、进程响应尽量快；2、后台作业吞吐量尽量高；3、尽可能避免进程饥饿；4、低优先级和高优先级进程需要尽量调和。
调度策略：决定什么时候选择什么进程运行的规则。基于分时技术。调度程序跟踪进程，动态调整优先级
进程分三类：1、交互进程；2、批处理进程；3、实时进程；
抢占无需等待当前进程的时间片片结束
时间片：应该大于进程切换花费的时间，越大，CPU利用率
Flink调优法则一. 性能定位性能定位口诀:一压 二查 三指标，延迟吞吐是关键
时刻关注资源量，排查首先看GC口诀分析1. 看背压通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一2. 看checkoint时长checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐3. 查看关键指标通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能进行精准的判断4. 资源利用率我们进行优化的最终目的是提供
传统的数据库SQL在设计时并未考虑流数据。但是结果，传统的数据库SQL处理与流处理之间在概念上几乎没有差距。本文主要是想说一下Flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。 数据流上的关系查询传统的数据库SQL和实时SQL概念没差别，但是处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：传统数据库SQL处理实时流处理传统数据库的表数据是有界限的实时数据无界限的在批处理数据的查询是需要获取全
动态表和动态表对应的是静态表——常规的数据库中的表或批处理中的表等，其在查询时数据不再变化。动态表是随时间变化的，即使是在查询的时候。怎么理解了？流上的数据是源源不断的，一条数据的到来会触发一次查询，这次查询在执行时还有下一条数据到来，对表本身数据是在变化的，所以称为动态表。连续查询 物化
我们知道 Flink 作业的配置一般都是通过在作业启动的时候通过参数传递的，或者通过读取配置文件的参数，在作业启动后初始化了之后如果再想更新作业的配置一般有两种解决方法： 改变启动参数或者改变配置文件，重启作业，让作业能够读取到修改后的配置 通过读取配置流（需要自定义 Source 读取配置），然后流和流连接起来
这段时间在开发一个内部项目，由于需求问题使项目开发进度一直不是很理想，当然了那都是产品经理的事情，我作为一个技术负责人要负责的也大概就是快速迭代、质量、扩展性问题。这文章我记录下如何根据环境来动态打包项目配置。开发框架我这使用的是springboot，在开发中我们一般分为开发环境（dev）、测试环境（test）、正式环境（pro）三个环境，有时候我们可能需要针对不同环境使用不同的配置。要想实现这种
前言项目介绍在线视频： https://www.bilibili.com/video/BV1zv41157yY本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产 项目完整视频教程和资料代码等，兵马未动，粮草先行巧妇难为无米之炊，本运
# 动态调整 YARN 容器内存
在使用 YARN 运行大规模分布式应用程序时，经常需要调整容器的内存以提高性能和资源利用率。YARN 允许用户在运行时动态调整容器的内存大小，以便根据应用程序的实际需求对资源进行优化配置。
## YARN 容器内存调整原理
YARN 中的容器是运行应用程序的基本单位，每个容器被分配一定的内存资源。在 YARN 运行过程中，用户可以通过 YARN Resour
一、资源抽象二、资源管理器 资源管理器在Flink中叫做ResourceManager。Flink同时支持不同的资源集群类型，ResourceManager位于Flink和资源管理集群(Yarn、K8s等)之间，是Flink集群资源管理器的抽象，其主要作用如下：申请容器启动新的TM，或者为作业申请Slot。处理JobManager和TaskManager的异常退出。缓存Tas
什么是动态调度 动态调度指在决策时刻，调度环境的部分信息可知，根据逐步获得的信息，不断更新调度。动态调度的方法 动态调度通常是指在调度环境和任务存在不可预测扰动情况下所进行的调度。与静态调度相比，动态调度能够针对生产现场的实际情况产生更具可操作性的决策方案。动态调度的实现方式有两种:一是事先不存在静态调度方案，直接按照生产系统中工件和设备的状况以及相关信息，使用某种计算方法，确定工件的加工优先
资源配置调优Flink 性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 提交方式主要是 yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交 Flink 任务时进行指定。内存设置生产资源配置：bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
Flink是什么核心目标：数据流上的有状态计算Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据进行有状态计算 Flink和Streaming对比
FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活状态有无流式SQL有无Dataset批处理已过时，使用Datastream流处理Datastream最后执行env.execute
文章目录malloc动态内存分配realloc动态内存调整头文件说明C程序运行结果读100行数据读1200行数据读10000行数据 malloc动态内存分配malloc的全称是memory allocation，中文名为动态内存分配。其函数原型为void *malloc(unsigned int size);其作用是在内存的动态存储区中分配一个长度为size的连续空间。此函数的返回值是分配区域的
# Flink on YARN 动态申请资源
Apache Flink是一个分布式流处理框架，它提供了在大规模数据集上进行实时流处理的能力。与其他流处理框架相比，Flink有着更强大的容错性、更好的性能和更丰富的功能。在生产环境中，Flink通常与YARN（Yet Another Resource Negotiator）一起使用，以实现资源的动态申请和管理。
## YARN简介
YARN是A
普通进程：采用动态优先级来调度调度程序周期性地修改优先级(避免饥饿)实时进程：采用静态优先级来调度由用户预先指定，以后不会改变静态优先级：进程创建时指定或由用户修改。动态优先级：在进程运行期间可以按调度策略改变。非实时进程采用动态优先级，由调度程序计算只要进程占用CPU，优先级就随时间流失而不断减小。task_struct的counter表示动态优先级调度策略(结合task_struct结构)ta
1. 合理的评估 Flink 任务的并行度Flink 任务并行度合理行一般根据峰值流量进行压测评估，并且根据集群负载情况留一定量的 buffer 资源。如果数据源已经存在，则可以直接消费进行测试 如果数据源不存在，需要自行造压测数据进行测试1.1 对于一个 Flink 任务来说，一般可以按照以下方式进行细粒度设置并行度：source 并行度配置：以 kafka 为例，source 的并行度一般设置
分发模式描述了消费者任务如何连接到生产者任务。目前，Flink 中有两种分布模式：pointwise 和 all-to-all。当分布模式在两个顶点之间是逐点分布时，遍历所有边的计算复杂度为 O(n)。当分布模式为 all-to-all 时，遍历所有边的复杂度为 O(n 2 )，这意味着随着规模的增加，复杂度会迅速增加。 在 Flink 1.12 中，ExecutionEdge类用于存储
1、Yarn的基本架构Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。2、Yarn的工作原理可以将上图描述为：
（1）MR程序提交到客户端所在的节点。
（2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。
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2023-08-16 15:33:34
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