通过状态快照进行容错 状态后台Flink管理的键控状态是一种碎片化的、键/值存储，每项键控状态的工作副本都被保存在负责该键的任务管理员的本地某处。操作员的状态也被保存在需要它的机器的本地。Flink会定期对所有状态进行持久化快照，并将这些快照复制到某个更持久的地方，比如分布式文件系统。在发生故障的情况下，Flink可以恢复你的应用程序的完整状态，并恢复处理，就像什么都没有发生
据了解，Data Artisans 成立于2014年， 公司联合创始人兼 CEO Kostas Tzoumas 为开源流处理框架 Apache Flink 的创建者；公司 CTO Stephan Ewen 为 Apache Flink PMC member。 Data Artisans 通过使用 Apache Flink 为企业部署大规模的数据处
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2024-04-26 15:08:15
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最近准备用flink对之前项目进行重构，这是一个有挑战（但我很喜欢）的工作。几个月过去了，flink社区比起我做技术调研那阵发生了很多变化（包括blink的版本回推），我这边的版本也由1.4->1.7.2。现在网上有很多大方向的解析（阿里的几次直播），也有大神对框架的深入解析。我准备实际使用中mark一些关键的知识点/api。以窗口是flink一个重要的概念，flink提供了很多种窗口的使用
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2024-08-19 11:30:08
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以下操作是在搭建好完全分布式的基础上进行的：目录Anacona搭建Spark搭建Flume搭建Zookeeper搭建Sqoop搭建Flink on Yarn搭建Anaconda搭建下载Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.shIndex of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror拖至/o
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2024-05-13 23:10:45
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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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2024-03-29 10:19:19
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Flink学习Flink是什么基于数据流的有状态的计算，分布式处理引擎框架，作用于有无界有界的数据流上。无界流：有头没有尾，源源不断，无穷无尽。不可能等待所有数据结束才去处理。有界流：有始有终，可以等待所有数据都准备好了才去处理，可以理解为批处理。Flik应用程序可以处理数据来了就处理，还可以先把数据存下来再处理。分层接口API越往下级别越高，但表达能力越低Stateful Event-Drive
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2024-04-02 20:46:27
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文章目录一. 概述二. Flink配置MinIO实现Checkpoint和Savepoint1. 配置s3文件系统2. 配置checkpoint和savepoint3. 提交一个flink job到flink集群上三. minio的安装1.单节点安装2.多节点安装多节点minio安装 ing配置tegine三. flink的高可用安装1. 配置flink-conf.yaml2. Masters
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2024-04-30 16:53:16
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文章目录1、Flink 的 State 和 Checkpoint1.1、State1.1.1、什么是 State1.1.2、状态的应用场景1.1.3、有状态计算与无状态计算1.1.4、状态的分类1.1.4.1、Managed State & Raw State1.1.4.2、Keyed State & Operator State1.1.5、State TTL 状态生命周期1.2
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2024-06-17 21:19:04
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目录准备开始制作镜像编写测试应用发布应用测试checkpoint测试Savepoint 准备前提已经有一定flink基础 上一篇文章 环境搭建Demo运行 已经完成基础的Demo试跑 接下来测试 精确一次 语义 source 为kafka sink 为print 主要测试算子状态和checkpoint、savepoint的情况开始阅读官网，可以知道很多Connector支持 精确一次 语义 而且
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2024-03-22 13:36:28
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一、概念Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以 实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟 的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务 等等，用scala语言编写，Li
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2024-03-22 08:23:16
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首先明确一点，RocketMQ 是基于发布订阅模型的消息中间件。所谓的发布订阅就是说，consumer 订阅了 broker 上的某个 topic，当 producer 发布消息到 broker 上的该 topic 时，consumer 就能收到该条消息。之前我们讲过 consumer group 的概念，即消费同一类消息的多个 consumer 实例组成一个消费者组，也可以称为一个 consum
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2024-06-27 09:02:54
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目录测试用sourceJDBCsource读取 Kafka数据常见的Source可以分为大概4类：1、基于本地集合的 source2、基于文件的 source3、基于网络套接字的 source4、自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也
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2024-04-23 06:44:54
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KafkaApache kafka 是一个分布式消息系统，能作为生产者消费者问题连接的框架。1. Kafka的特性 1）高吞吐/低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒 2）可扩展性：kafka集群支持热扩展 3）持久性/可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份 4）容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败） 5）高并发：支持数千个客户端
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2024-02-03 13:56:10
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一、Catalog定义 Catalog 提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过 TableEnvironment 注册的 UDF。 元数据也可以是持久化的二、Catalog在F
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2024-03-19 01:44:46
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Kafka 介绍官方网址采用生产者消费者模型,具有高性能（单节点支持上千个客户端，百兆/s吞吐量）、持久性（消息直接持久化在普通磁盘上且性能好)、分布式（数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展）、灵活性（消息长时间持久化+Client维护消费状态）的特点Kafka优势解耦与缓冲: 例如使用SparkStream时,于flume采集后的数据传输,解决了大量数据导致SparkStream崩溃的问题,flu
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2024-06-05 14:09:50
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自定义flink-kafka-connector背景：消费特定开始和结束位置的kafka数据，需求是执行flink任务消费完特定位置数据后，任务自行停止。但批任务并不支持消费kafka数据，而流任务不会自行停止，因此需要自定义kafka连接器。flink1.14版本中，DataStream Connectors 有一个属性setBounded,可以设定消费的结束位置，但Table API目前并不支
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2023-10-27 16:36:53
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Flink 版本： 1.15.0问题在社区看到以下问题：请教个问题哈，sink 到 kafka，采用默认的分区器，是不是每个并行度都会与kafka的partition维护一个连接
比如 10 个并行度，3个 partition，那么维护的连接数总共为 10*3 个
？ 是的
还是一个taskManager建立一个生产者 一个生产者对应多个分区
一个taskManager里面多个slot共
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2024-02-21 14:12:26
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简介阿里巴巴基于Java语言开发的分布式消息中间件。RocketMQ是Mateq3.0之后的开源版本。Metaq最早源于Kafka，早期借鉴了Kafka很多优秀的设计。RocketMQ的使用场景应用解耦：系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异常，影响用户使用体验
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2024-06-09 19:12:17
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Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要：KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa，目前版本最新为KafKa_2.12-2.60，KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
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2024-03-27 16:31:15
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顺序保证难点本文主要分析 CDC 业务场景中任务级顺序保证，技术选型为：debezium、kafka、flink，其构成了顺序保证中至关重要的每一环，应该充分考虑、分析各组件的对于顺序的支持。首先 debezium 作为采集组件，其分别为 schema topic 和 data topic 提供了不同的时间字段，如下图 schema topic 中提供了事件时间，data topic 中提供了事件
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2023-07-11 17:26:09
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