前提:1 flink state分为三种,1)operator state是跟算子关联的,粒度是task,即便相同的算子的其他并行的task也不能互相访问各自的状态。 2)keyed state是跟key stream关联的。粒度是key,相同的task不同key的数据状态不共享,只有相同key才可以共享状态。, 3)broadcast state, 分为批Set的广播状态和流stream的流合并
目录(1)OperatorState(2)OperatorState代码开发(3)OperatorState使用 (1)OperatorStateOperator State 可以用在所有算子上,每个算子子任务或者说每个算子实例共享一个 状态,流入这个算子子任务的数据可以访问和更新这个状态。注意: 算子子任务之间的状态不能互相访问Operator State 的实际应用场景不如 Keyed St
 本文介绍了不同源单表-单表同步,不同源多表-单表同步。注:此版本支持火焰图Flink版本:1.17.1环境:Linux CentOS 7.0、jdk1.8基础文件:flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(maven仓库目录:corg.apache.flink/flink-connector
1.Flink预定义Source操作在flink中,source主要负责数据的读取。flink预定义的source中又分为「并行source(主要实现ParallelSourceFunction接口)「和」非并行source(主要实现了SourceFunction接口)」附上官网相关的说明:you can always write your own custom sources by implem
sourceflink的数据源,简单介绍四种读取数据的方式: 1.从集合中读取 2.从文件中读取 3.从kafka中读取 4.自定义Source 1 package com.jy.bjz.source; 2 3 import org.apache.flink.api.common.seriali ...
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package com.shujia.flink.source import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1ListSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env ...
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flink的重要特点1.1 事件驱动型(Event-driven) 事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。与之不同的就是SparkStreaming微批次,如图: 事件驱动型: 1.2:流与批的世界观流与批的世界观 批处理的特点是有界、持久、大量,非常适合
kafka source接收kafka的数据<!-- Kafka 相关依赖 --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId>
原创 2023-09-05 15:49:10
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单节点安装包下载并解压官网下载:https://dlcdn.apache.org/flink/,本文以1.18.1为例创建目录cd / #之后还会有很多大数据组件,统一放在这个文件夹下mkdir -p /data1/platform/#创建application文件夹,大数据任务都放在里面,不同组件用不同的文件夹 #下面文件夹先创建后,在后续配置config会用到,配置flink运行时的数据到对应
笔者最近开始学习flink,但是flink的webui上各种指标错综复杂,在网上也没有找到一个比较详尽的资料,于是个人整理了一下关于flink中taskmanager的webui各个指标的含义,供大家参考。注:括号中仅为个人理解如下图,是一个flink任务中的某个taskmanager的ui以下介绍顺序为从上到下,从左至右overview这个是整个taskmanager的总览信息data port
1. Flink 程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(请注意,Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示:Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4
FLink-13-Flink 状态State相关概念Flink状态State的相关概念1.Row State和 Flink State2.算子状态(Operator State)和 键控状态(Keyed State)3.Flink的job宕机重启时,算子状态和键控状态对应的快照数据重分配问题1.算子状态Operator State重分配2.键控状态Keyed State重分配3.Flink的数据
Flink从入门到精通之-09状态编程Flink 处理机制的核心,就是“有状态的流式计算”。我们在之前的章节中也已经多次提到了“状态”(state),不论是简单聚合、窗口聚合,还是处理函数的应用,都会有状态的身影出现。在第一章中,我们已经简单介绍过有状态流处理,状态就如同事务处理时数据库中保存的信息一样,是用来辅助进行任务计算的数据。而在 Flink 这样的分布式系统中,我们不仅需要定义出状态在任
目录1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景:1.2 自定义连接器实现1.3 自定义连接器实现注意事项2 SourceFunction和ParallSourceFunction中定义了有两个方法2.1 Run()2.2 Cancel()2.3 代码示例3 自定义函数读取Mysql数据源3.1 代码示例 1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景:  我将读取到的kafka的数据和mysql
Fink 处理过程可以简化为三步 (source transformations sink)source表示数据来源transformations表示执行flink的处理逻辑 (核心)sink表示数据分布式处理完成之后的数据走向 source 获取数据的方式自带的api如下公共pom<dependency> <groupId>org.apa
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一、程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示:Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:基于本地集合的
本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇,该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource,为以后的深入学习打好基础,由以下三部分组成:直接API:即本篇,除了准备环境和工程,还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API;内置connector:StreamExecutionEnvironment的addSource方法,
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通过前面我们可以知道 Flink Job 的大致结构就是 Source ——> Transformation ——> Sink 那么这个 Source 是什么意思呢?Data Source 介绍Data Source 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源。 Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunct
介绍两种数据库用 flink1.17 做数据实时同步的操作。第一种:mysql 同步到 sqlserver 第二种:sqlserver 同步到 sqlserver步骤一,环境的准备准备一台有 java 环境的centos系统的主机或虚拟机下载 flink:https://flink.apache.org/downloads/ 下载 mysql、sqlserver 相关 jar 包# flink
前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议,其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937),但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准,一是传统的流式SourceFunction与批式
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