一、控制语句的种类java控制语句主要分为7种1.控制选择结构语句if， if elseswitch2.控制循环结构语句forwhiledo while3.改变控制语句顺序breakcontinue一、控制选择结构语句1.if，if else语句 关于java语言中的if语句，属于选择结构，if语句又被称为分支语句/条件控制语句： 1.if语句的语法结构：四种编写方式 第一种： if(布尔表达式)
本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现。上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计，这一课时我们将会从一个最简单的 WordCount 案例作为切入点，并且同时使用 SQL 方式进行实现，为后面的实战课程打好基础。我们首先会从环境搭建入手，介绍如何搭建本地调试环境的脚手架；然后分别从DataSet（批处理）和 DataStream（流处理）两种方式如何
（一）搭建前的环境配置本文从零开始搭建并熟悉Flink的开发方式，故所有环境以Windows单机为主，开发语言采用Java，最后涉及一些集群环境的配置方式。在搭建Flink本地单机环境前，首先确保电脑上Java及Maven环境已搭建，笔者使用的Java版本为1.8.0_241；maven版本为3.6.3；Flink版本为1.9.2。随后，从Flink官网下载对应的Flink安装包，下载地址：htt
WindowsWindows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶”，我们可以在其上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口化，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是键控流，第二个片段指的是非**键控流。正如人们所看到的，唯一的区别是keyBy(…)呼吁密钥流和window(…)成为windowAll(…
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2023-08-28 23:27:00
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## 实现"Java控制Flink Job启动"教程
### 1. 流程概述
为了让你更好地理解如何实现Java控制Flink Job启动，下面我将为你展示整个流程的步骤：
```mermaid
journey
title Java控制Flink Job启动流程
section 流程步骤
开始 --> 创建Flink Job实例 --> 设置Job参数 -->
# Java控制Flink启动停止
## 引言
Flink是一个分布式流处理框架，用于处理大规模的实时和批处理数据。在使用Flink时，我们通常需要控制其启动和停止。本文将介绍如何使用Java代码来控制Flink的启动和停止，并提供相应的示例代码。
## Flink的启动和停止
在控制Flink之前，我们先了解一下Flink的启动和停止过程。
### Flink的启动过程
Flink的启动过
flink 分别提供了通用和细粒度的内存配置，来满足不同用户的需求。一、Flink内存模型Total Process Memory: 包括 flink 应用消耗的内存(Total Flink Memory) 和 JVM 消耗的内存Total Flink Memory: 包括 JVM heap, managed memory 和 direct memory如果用户只是使用了 local 模式运行 f
前言这期分享windos的理解，只有这个理解清楚了，才能更好的根据场景选择合适的开窗处理。一、window的基本概念1.window是什么2.window的分类 PS：按key分组了用window构建多个window，未分组用windowAll（API后缀都带All）区别示例：3.window的生命周期4.Window Assinger5.Window Assinger分类（window小分类）翻
# 如何实现Java API控制Flink Job启动
## 概要
在本文中，我将向你介绍如何通过Java API控制Flink Job的启动。作为一名经验丰富的开发者，我将会以清晰的步骤和代码示例来指导你完成这个任务。
## 流程概述
下面是控制Flink Job启动的整个流程，请参考以下表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------- |
| 1 | 创建一个Stre
背景在 Flink on yarn 的模式下,程序运行的日志会分散的存储在不同的 DN 上,当 Flink 任务发生异常的时候,我们需要查看日志来定位问题,一般我们会选择通过 Flink UI 上面的 logs 来查看日志,或者登录到对应的服务器上去查看,但是在任务日志量非常大的情况下,生成的日志文件就非常多,这对于我们排查问题来说,就造成了很大的不便,所以,我们需要有一种统一的日志收集,检索,展
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2023-08-22 14:19:30
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结合Flink官方文档，整理关于Flink命令行的操作参数，包含命令行接口和Scala Shell1文档编写目的整理Flink官方文档中命令行接口和scala-shell的内容在Flink1.10.1集群上进行实操Flink命令行Command-Line InterfaceScala Shell2Command-Line InterfaceFlink的命令行接口主要用来运行达成jar包的Flink
# 使用Flink控制台打印Java日志
在Flink应用程序中，日志的输出对于调试和监控至关重要。Flink提供了丰富的日志功能，可以通过控制台打印Java日志来帮助我们更好地理解应用程序的运行情况。
## Flink日志功能简介
Flink内置了log4j作为日志框架，我们可以使用log4j的API来打印日志。Flink的日志级别包括DEBUG、INFO、WARN、ERROR和FATAL
计量实时计算的基本计量单位为CU(Compute Unit)，即计算资源。CU对应于实时计算底层系统是CPU的计算能力。实时计算底层使用虚拟化技术进行资源隔离，保证一个基本的CU消费且最大消费仅能为一个CPU的计算能力。实时计算 Flink底层经过深度优化从而保证您的Flink SQL作业能够最大化利用底层计算能力。一个实时计算CU的处理能力可以理解为，在简单的流式处理(过滤、清洗)场景下为1
flink-之各种集群模式的运行时架构NOTE : flink的运行时架构是以flink application或者job为单位的，比如每个flink application都会有自己独立的运行时架构，但是不同的运行时架构可能可以共用公共集群资源。本文参考文献如下。flink客户端操作flink开发环境搭建和应用的配置、部署及运行flink on yarn\k8s原理剖析与实践本文呢，主要讲解st
马云曾在一次演讲中说道：“未来的时代，将不再是 IT 时代，而是 DT 时代。”的确，这些年，越来越多开发，转行做大数据，又或通过大数据打造自己的竞争力（比如很多 Java 开发都会学学大数据），核心原因有三点：云计算技术的发展会降低功能开发的难度，很多开发会向低代码方向发展。大数据的价值空间正在逐渐形成，而围绕大数据进行价值化操作将是一个新的发展趋势，人才需求会更集中。大数据是人工智能的基础，但
Flink：source+operator+sinkSource： SourceFunction：open CheckpointedFunction：initializeState、snapshotState 一般是source+checkpointFlinkKafkaConsumerBase：有四种启动模式：EARLI
我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如 MapFunction 这样的 map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此， Data
1. Flink Job的提交流程用户提交的Flink Job会被转化成一个DAG任务运行，分别是：StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph，Flink中JobManager与TaskManager，JobManager与Client的交互是基于Akka工具包的，是通过消息驱动。整个Flink Job的提交还包含着ActorSystem的创建，JobManager的启
1. 状态一致性 有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态；对于流处理器内部（没有接入sink）来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确；一条数据不应该丢失，也不应该重复计算；在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正常的；状态一致性分类： AT_MOST_ONCE（最多一次），当任务故障时最简单做法是什么都不干，既不恢复丢
# Java Flink 控制台数据减少日志输出
在使用 Apache Flink 进行实时数据处理时，输出的日志信息可能会非常庞大，尤其是在处理高速流数据时。过多的日志信息不仅会影响程序的性能，还会增加对存储空间的需求。因此，我们需要控制 Flink 输出的日志信息，确保只记录必要的信息。
本文将介绍如何在 Java Flink 中减少控制台的日志输出，同时提供一些代码示例帮助你有效实现这一
