Windows(窗口)是处理无限数据流的核心。窗口将流分解成有限大小的”桶”，在上面可以进行各种计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口，以及常见的窗口类型。一个窗口处理的 Flink 程序一般结构如下：(1) Keyed Windows：stream .keyBy(...) .window(...) "assigner" [
什么是parallelism？ 一个Flink程序是由多个任务组成（source、transformation和sink）。一个任务由多个并行的实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目就被称为该任务的并行度。 并行的意思，在Flink中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大
背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据 eventTime 决定 window 的运行，我们不能明确数据是否全部到
一个Flink程序由多个Operator组成（Source、Transformation、Sink）。一个Operator由多个并行的Task（线程）来执行，一个Operator的并行Task（线程）数目就被称
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：Flink Scala Shell使用教程Intellij Idea开发环境搭建教程Flink单数据流基本转换：map、filter、flatMapFlink基于Key的分组转换：ke
FLink-10-Flink相关概念-并行度/task/subtask/taskslotFlink相关概念-并行度/task/subtask/taskslot1.并行度2.task 与算子链（operator chain）相关概念：3.相关API介绍1.设置并行度的算子2.设置槽位共享组的算子3.主动隔离算子链的算子4.分区partition算子 - 数据分发策略 Flink相关概念-并行度/t
MiniClusterStandaloneyarnyarn sessionyarn per jobapplication模式k8s其他MiniCluster这种模式我们一般是在用IDE调试程序的时候用到,当我们在本地用IDE开发程序的时候，执行main方法，flink会在本地启动一个包含jobmanager和taskmanager的进程的minicluster，程序运行完成之后，这个cluster
详解 算子链 并行度 Task一、前言二、WordCount程序的Job Graph(任务图)1. 代码和Job Graph(任务图)的对应关系2. 什么是并行度Parallelism?2. 为什么Socket Stream的并行度是1，后面2个的并行度是8？3. 如何设置并行度？3.1 Flink配置文件3.2 WebUI或者CLI3.3 代码中设置env全局并行度3.4 代码中设置算子的并行
本文借鉴了: http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/14/Flink-parallelism-slot/一. Parallelism(并行度)1. 什么是Parallelismparallelism 是并行的意思，在 Flink 里面代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大提高 job 的执行效率2. 设置Parallelism一个任务的并行度设置可以从
一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能，哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度，source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。恰好看到大佬的博客，Kafka 是最常用的数据源组件了，所以决定在 sqlSubmit 中也加入相应的实现。Streaming Api 设置并行度基于 Flink Streaming api，要给 Kafka Source 指定
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2023-07-11 17:23:29
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Flink的基本构建流(Stream)：流是对当前数据流向的记录（流也可能是永无止境的） 。转换(Transform)：转换是将一个或多个流作为输入，根据需要求转换成我们要的格式的流的过程。
当程序执行时，Flink程序会将数据流进行映射、转换运算成我们要的格式的流。每个数据流都以一个或多个源(Source)开始，并以一个或多个接收器(Sink)结束，数据流类似于任意有向无环图(DAG)
目录1 flink sink 2 file sink3 kafka sink3.1 生产者生产到topic：topic:sensor_input_csv3.2 flink代码3.3 消费者从topic:sensor_out消费4 redis sink4.1 引入依赖4.2 代码 4.3 运行验证结果5 Es Sink5.1 引入依赖5.2 代码 5.3 验证结果6 f
基本合流操作联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），如图 8-2 所示。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素， 数据类型不变。这种合流方式非常简单粗暴，就像公路上多个车道汇在一起一样。在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参 数，就可
Flink个人学习整理-部署运行篇（一）一、初始FlinkFlink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一
序本文主要研究一下flink的SourceFunction实例// set up the execution environment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<Str
在使用Flink处理生产实际问题时，并行度和资源的配置调优是经常要面对的工作之一，如果有效和正确地配置并行度是任务能够高效执行的必要条件。Flink中的计算资源首先理解Flink中的计算资源的核心概念，比如Slot、Chain、Task等，这有助于我们快速定位生产中的问题。Task SlotFlink都是以集群在运行，在运行的过程中包含两类进程，其中之一就是TaskManager。 在Flink集
flink watermark 生成机制与总结watermark 介绍watermark生成方式watermark 的生成值算法策略watermark策略设置代码watermark源码分析watermark源码调用流程debug（重要）测试思路迟到时间处理FlinkSql 中的watermark引出问题与源码分析 watermark 介绍本质上watermark是flink为了处理eventTi
第一部分：Spark优化1. 并行度Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。建议设置shuffle的并发度，配置项为 hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism，以使其至少达到inputdatasize/5
由于本章节内容比较多,防止学习枯燥,分成了4节来写(点击标题可跳转, 持续更新ing)1-运行时的组件和基本原理 2-Slot和并行度 3-数据流和执行图 4-任务调度控制 文章目录什么是SlotSlot共享并行度与Slot的关系举例 什么是SlotFlink 中每一个 worker(TaskManager)都是一个 JVM 进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask。为了控制一个
1.21.Flink Slot和并行度(parallelism) 1.21.1.Flink的并行度由什么决定的？ 1.21.2.Flink的task是什么？ 1.21.3.slot和parallelism 1.21.3.1.slot是指taskmanager的并发执行能力 1.21.3.2.parallelism是可配置、可指定的 1.21.4.slot和parallelism总结1.21.Fli
