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
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2024-01-29 06:05:52
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# 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
原创
2023-10-19 11:18:21
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# Apache Flink与YARN：内存资源申请的科普
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于实时数据处理和大规模数据分析。Flink 可以通过 Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）来管理资源，包括内存和CPU资源。本文将探讨如何在通过 YARN 容器申请内存资源时，设置 Flink 作业的内存配置，并提供示例代码。
1. 什么是Savepoint和CheckpointSavepoint 是一项可让我们为整个流应用程序生成”某个时间”点快照的能力。快照包含有关您输入源的位置信息，以及数据源读取到的偏移量信息以及整个应用程序状态信息。我们可以使用 Chandy-Lamport 算法的变体在不停止应用程序的情况下获得全部状态的一致性快照。保存点包含两个主要元素： 首先，Savepoint 包括一个包含（通
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2023-09-28 12:26:09
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里面的问题确实比较常遇到，建议遇到问题的首先搜下官方回答使用SQL实现流处理的核心技术在了解了Table\SQL API的使用方法以及作业运行机制之后，接下来分析SQL实现流处理的核心技术。为什么要分析这个问题呢？因为传统的关系代数以及SQL最开始是为了批处理设计的，在传统关系型数据库以及批处理中，数据都是有界的，因此SQL语句的执行过程比较好理解，但是在流处理中，数据是无界的，那么将SQL应用于
# Flink在Yarn上申请资源的科普文章
Apache Flink是一个开源的大数据处理框架，专为流式和批量处理而设计。Flink可以运行在多种集群管理器上，其中YARN（Yet Another Resource Negotiator）是最常用的资源管理框架之一。本文将介绍如何在Apache Flink上增加YARN申请的资源，并通过代码示例阐明其背后的原理。
## 1. Flink与YA
原创
2024-09-11 07:02:59
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# Flink YARN Session资源申请
在Apache Flink中，可以使用YARN作为资源管理器来运行Flink作业。YARN是Apache Hadoop生态系统的一部分，可以为Flink提供可靠的资源管理和调度。通过使用YARN，可以有效地使用集群资源，并且可以根据需要动态分配和释放资源。
## YARN Session模式
Flink提供了两种运行模式：session模式和
原创
2023-07-23 16:01:05
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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
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2023-12-20 08:58:23
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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
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2023-11-30 00:01:30
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流计算中可能有各种方式来保存状态：窗口操作使用 了KV操作的函数继承了CheckpointedFunction的函数
当开始做checkpointing的时候，状态会被持久化到checkpoints里来规避数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会导致状态持久化如何和checkpoints交互。1.可用的状态持久化策略Flink提供了三种持久化策略，如果没有显式指定，则默认使用MemorySt
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2023-07-11 17:11:42
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Flink 幕后之内存管理引言目前很多大数据处理框架，例如Hadoop、Spark、Storm、Flink等。它们都基于JVM语言开发（java or scala)，运行在JVM上。为了加速合并或者排序（基于磁盘的方式通常要慢一些），需要将数据加载到内存中，由于数据量巨大，对内存是不小的压力。数据存储最简单的做法是将封装成对象直接存储到如List或者Map这样的数据结构中。这种做法会
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2023-12-18 16:29:43
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# Flink on YARN 内存配置指南
Apache Flink 是一个流处理框架，以其低延迟、扩展性和状态处理能力而备受青睐。为了确保 Flink 应用的稳定运行，合理的内存配置尤为重要。在使用 YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器时，我们需要根据应用的特性进行合适的内存配置。本篇文章将对 Flink 在 YARN 上的内存配置进行深入
# Apache Flink on YARN: Understanding Container Allocation
Apache Flink is a powerful and popular open-source stream processing framework that provides real-time data processing capabilities. When ru
原创
2024-05-08 07:37:46
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什么是Flink大状态存储？举个栗子。现有用户访问流数据，需统计每个用户PV，用户量级为3亿。如何计算？假定每个用户ID为50字节。那么3亿用户ID的存储需要：50 b * 3 亿 ≈ 13 G ，那么可以直接存在job内存中，如果担心job重启，内存数据丢失，可以放在redis中，或者Aerospike（一种用磁盘的kv存储）。那如果状态再大一些呢？再举个栗子：某广告场景下，点击数据需要根据请求
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2023-11-23 10:06:16
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知识点1【静态分配和动态分配的区别】 1、静态空间比如：int arr[5];就是静态空间数组。空间大小在定义的时候就确定，中途无法扩展或缩小，如果数据过多容易溢出 数据过少容易浪费空间。系统根据空间的特性自动释放。（栈、全局）2、动态空间空间在使用中 可以任意调整大小（需要借助函数），不会造成数据溢出或浪费空间。一般用户手动回收。（堆区）知识点2【堆区空间操作函数】1、申请空间（malloc）
Python是一种高级编程语言，被广泛应用于各种领域的软件开发中。在Python中，内存管理是非常重要的一部分，也是Python之所以具有动态性的原因之一。Python的动态申请内存机制为开发者提供了便利，使得内存分配和释放变得简单和高效。
在Python中，动态申请内存主要通过变量来实现。当我们创建一个变量时，Python会自动为其分配内存空间。在使用变量时，我们可以随时更改其值，甚至可以改变
原创
2023-07-27 07:39:09
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1.ehcache.xml 配置<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache
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2024-09-16 13:16:55
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Flink on Yarn模式安装部署要做的其实不多，正常的步骤：1、上传二进制包 ===》2、解压缩 ===》 3、更改文件名称 ===》 4、配置环境变量。首先看下面这张图，Flink on yarn的job运行模式大致分为两类：内存集中管理模式：在Yarn中初始化一个Flink集群，开辟指定的资源，之后我们提交的Flink Jon都在这个Flink yarn-session中，也
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2023-11-16 23:30:05
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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 \
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2024-01-27 23:33:40
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内存池(memory pool)
机制，即
Pymalloc机制(malloc:n.分配内存)，用于办理对小块内存的请求和释放.
内存池（memory pool）的概念：当 创立很多耗费小内存的目标时，频频调用new/malloc会导致很多的内存碎片，致使功率下降。内存池的概念就是预先在内存中请求必定数量的，巨细相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不
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2023-06-01 15:58:33
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