作者 | Robin 采用新的框架总是会带来很多惊喜。当你花了几天时间去排查为什么服务运行异常，结果发现只是因为某个功能的用法不对或者缺少一些简单的配置。在 Contentsquare[1]，我们需要不断升级数据处理任务，以满足越来越多的数据上的苛刻需求。这也是为什么我们决定将用于会话[2]处理的小时级 Spark 任务迁移到 Flink[3] 流服务。这样我们就可以利用 Fl
算子们的目录前言简单实例：Map算子依赖引入包模拟数据源创建Flink上下文环境引入生产的数据源算子处理(Map)打印结果和执行不进行算子处理进行算子处理常见的几种算子和区别MapFlatMapFilter算子代码实现效果KeyBy模拟数据对象代码算子代码实现效果Aggregations（聚合）完整代码实现效果（sum）实现效果（min）修改数据效果(min)Reduce算子代码实现效果值得注意
文章目录有状态算子状态的分类 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符
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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1、Flink架构Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构，如下图所示： Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流
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2023-07-21 07:25:22
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版本：Flink 1.13.2 - 2021-08-02Flink 运行时集群的基本结构及调度过程图解
Flink 运行时集群的基本结构针对不同集群环境（YARN，Mesos，Kubernetes，standalone等），结构会有略微不同，但是基本结构中包含了运行时的调度原理。 Flink Runtime 集群的基本结构，采用了标准 master-slave 的结构。中间 AM 中的部分
文章目录1.状态定义1.1 有状态算子1.2 状态管理1.3状态分类2. 算子状态&按键分区状态2.1 算子状态2.2 按键分区状态（最常见）2.2.3 结构类型 分布式集群，分布式状态如何处理。 1.状态定义每个任务进行中，可以只依赖当前的数据；但也可以依赖已经到来的数据（聚合操作），需要将已经到来的数据保存下来。这些用来计算输出结果的所有数据，或者由它们计算出的某个结果，叫做这个任
前言使用Flink版本 1.13 ， 该版本对状态有所改变删除 state.backend.async重新设计了状态后端的存储统一keyState的savePoint的存储格式为二进制FailureRateRestartBackoffTimeStrategy 允许比配置少重启一次支持未对齐检查点的重新调整：从未对齐检查点恢复的时候支持改变作业的并行度什么是状态？ 对我们进行记住多个event的操
文章目录1. 首先StreamExecutionEnvironment是流作业的一个执行环境2. StreamGraph的创建3. 异步创建一个JobClient客户端1. 创建一个执行器。2. pipeline到jobgraph的转化1.激活配置文件（准备JobGraph的配置）2. 翻译Translator （执行JobGraph转化）异步提交任务到Cluster（集群）中，并获取Job客户
本文主要从以下几个方面介绍Flink的任务调度原理一、Flink运行时的组件二、TaskManger与Slots三、程序与数据流四、Flink的执行图五、Flink程序执行的并行度六、Flink程序任务链一、Flink运行时的组件Flink的运行组件Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（Resource
构建环境JDK1.8以上和Maven 3.3.x可以构建Flink，但是不能正确地遮盖某些依赖项。Maven 3.2.5会正确创建库。所以这里使用为了减少问题选择 Maven3.2.5版本进行构建。要构建单元测试，请使用Java 8以上，以防止使用PowerMock运行器的单元测试失败。克隆 Git 仓库我们可以从github上下载Flink代码了。github上flink的代码仓库链接。国内镜像
这里写目录标题5. Flink流处理API5.1 Environment执行环境5.2 Source数据源env.fromCollection 从集合读取数据env.readTextFile 从文件读取数据从kafka读取数据自定义数据源5.3 Transform转换算子一 单数据流基本转换：mapflatMapfilter二 基于key的分组转换keyBy()指定key的三种方式聚合（Aggr
Flink 大并发任务（超过 500 并发）在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下，将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时，通过 NetworkBuffer来实现攒批，权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti
JobGrap的接受与运行上文我们讲解了客户端将用户代码最终转化为JobGrap之后，通过Dispatcher的网关将JobGrap提交给Dispatcher。之后Dispatcher通过JobManagerRunnerFactory工厂类创建JobManagerRunner实例，最终调用JobManagerRunner实例启动JobManager服务。JobManager服务的底层主要通过Job
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2023-09-10 21:21:26
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# 使用Java编写Flink SQL解决实际问题
## 引言
Apache Flink 是一个流式处理和批处理框架，它提供了用于处理实时和历史数据的各种功能。Flink SQL 是 Flink 的一个重要组件，它允许用户使用类似于传统 SQL 的语法来处理和分析数据。本文将介绍如何使用 Java 编写 Flink SQL，并通过解决一个实际问题来演示其用法。
## 实际问题描述
假设我们
Flink状态管理详解上几篇我们讲完了Flink窗口的相关内容，那么问题来了，我们如果在一个开窗的流处理上做求和操作，突然处理凉了，怎么办呢？那我们需要去重头计算吗？所以接下来也就需要去介绍我们的Flink状态管理了。在介绍前先放一句话在这里，Flink的状态管理首先需要区分两个概念，state与checkpoint,state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoin
1. 小知识1.可以做离线和实时但是侧重于实时，flink绝对的一条条处理 2.流处理：数据具体大小未知，进行简单操作，及时响应不会结束 批处理：数据大小固定，可以进行复杂操作，需要离线处理 3.为了统一API，flink中数据都视为流，同一套代码可以进行流批处理统一 无界流：有开始没有定义结束，持续处理无界流，在摄取事件后立即处理事件，需要按照事件发生的顺序处理事件 有界流：有定义开始和结束，在
Flink 面试进阶篇主要包含了 Flink 中的数据传输、容错机制、序列化、数据热点、反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点。这一阶段主要考察我们对 Flink 掌握的深度，也是给面试官留下好印象的关键环节。面试题 1：请谈谈你对 Flink Table & SQL 的了解情况？以及 TableEnvironment 这个类有什么样的作用？这道题考察的是对 Flink Table &am
一、Flink中的状态1）由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态；2）可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问；3）Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑；4）在Flink中，状态始终与特定算子相关联；5）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；6）总的来说，有两
flink on yarn提交任务的两种方式flink on yarn 有两种提交方式：(1)、启动一个YARN session(Start a long-running Flink cluster on YARN)；(2)、直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)。 简单bb两句，其实
