一、FlinkJob内部结构介绍 FlinkJob是Apache Flink的一个概念，用于描述一个Flink应用程序的逻辑结构。一个FlinkJob通常由多个任务(task)组成，一个任务可以是一个算子(operator)或者是一个数据源(source)或者是一个数据汇(sink)。一个Flink作业可以包含多个任务，它们可以相互依赖和并行执行。FlinkJob的内部结构可以分为以下几个部分：
问题在测试环境部署的flink，无法成功的存储checkpoints。或者使用flink命令执行savepoint也无法成功保存。hdsf中创建了对应的目录，却没有写任何文件。通过flink控制台可以看到，job的checkpoint状态处于IN_PROGRESS状态。执行flink savepoint也可以看到输出（log4j-cli.properties中开启DEBUG级别）,不断获得状态是I
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2024-05-26 14:19:41
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当谈到实时数据处理和流式计算，Apache Flink 是一个备受推崇的工具，它提供了丰富的功能来处理连续的数据流。其中，窗口（Window）是 Flink 中一个关键的概念，它使得我们能够在有限的数据集上执行各种计算和分析操作。本文将深入介绍 Flink 窗口的不同类型、使用方法以及适用场景。窗口类型Flink 提供了几种不同类型的窗口，以满足不同的实时数据处理需求：时间窗口（Time Wind
启动Job$ ./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar大家可能都知道通过上面这条命令，就可以在Flink集群上部署一个Job，执行你想要的功能，那么具体这个Job是怎么提交到集群的机器上，并执行的呢？CliFrontend如果仔细去看flink脚本的代码就会发现，最终会执行以下命令：exec $JAVA_RUN $JV
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2024-02-21 00:16:24
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我们在系列文章第一篇已经为大家介绍了 Flink 的基本概念以及安装部署的过程，希望能够帮助读者建立起对 Flink 的初步印象。这是系列文章第二篇，主要面向于初次接触 Flink 或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学。希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink，并着手相关开发调试工作。本文主要内容包括：Flink 开发环境的部署和配置运行 Flink 应用（包括：单机 Standal
1. flink组件作业管理器：jobmanager任务管理器:：taskManager资源管理器：ResourceManager分发器：Dispatcher1.1 JobManager JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 ta
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2024-03-18 23:22:06
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本专题将会从0到1实现告警处理流程，并会讲解实现过程中使用到的Flink中的技术。1 Flink简介Flink是一个流式的分布式处理引擎，可以同时处理有界流和无界流，并可以运行在常见的集群环境中。 Flink常用的应用场景有： (1) 事件驱动型应用 (2) 数据分析型应用 (3) 数据管道应用：将数据进行转换后再迁移到其他的存储系统2 Flink的Local部署模式Flink支持三种部署模式：L
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2024-05-25 16:46:22
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OperatorsDataStream TransformationsDataStream --> DataStreamMapTakes one element and produces one element. A map function that doubles the values of the input stream获取一个元素并生成一个元素。将输入流的值加倍的映射函数：data
深入学习Apache Flink提交流程的源码对于理解和优化Flink应用程序至关重要。源码阅读将揭示Flink运行时系统的内部工作原理，包括作业提交、调度、任务执行等关键流程。通过深入源码，你将更好地理解Flink的执行模型、任务调度策略和容错机制。这种深度理解有助于解决性能问题、调优应用程序，并在特
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2024-06-11 04:58:57
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一、一致性定义Flink通过插入barrier将流分为逻辑上的批，用来保存状态。因此一个checkpointid可以理解为一批数据的状态改变。当checkpoint 被global commited之后，标志着完成了该快照。当发生failover时，会从最近的快照开始恢复，因此处于global commited状态的数据不会被重算，可以认为是一致的。由于Flink采用异步快照机制，当完成local
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2024-04-01 11:29:00
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背景：最近公司需要引入flink相关框架做一些大数据报表分析的任务，之前没有实际接触过flink，所以需要学习一下。此外，防止看完就忘，也为了后续的回顾学习，因此在这里做一个整理，也希望帮助到有需要的朋友。环境准备：我这里是在自己的笔记本上搭建的环境VMware 安装centos7虚拟机 并配置好网络等win10安装idea 并配置maven(要求3.0以上，我用的3.6.2)flink-1.7.
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2023-12-21 17:18:45
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Flink 使用mysql cdc实时监听mysql并且同步到StarRocks（SR）问题：我们在使用过程中请注意cdc版本和flink的版本，目前flink 1.15.2还没有很好地cdc兼容版本有能力的可以自己编译 当前时间23-04-25我使用flink 1.15.3版本已经正常生产运行，参见目前版本兼容； SR官方推荐的是Flink sql版本(支持增删改同步，实时同步) 如果不可以修改
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
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2023-11-20 09:06:44
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目录一、Flink运行时架构1.1 系统架构1.1.1 整体构成1.1.2 作业管理器（JobManager）1.1.3 任务管理器（TaskManager）1.2 作业提交流程1.2.1 高层级抽象视角1.2.2 独立模式（Standalone）1.2.3 YARN集群1.3 一些重要概念1.3.1 数据流图（Dataflow Graph）1.3.2 并行
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2024-02-25 19:44:38
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一、提高调度器性能所做的优化在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 3
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2024-03-26 15:09:25
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Flink分布式运行时环境Tasks and Operator Chains 任务和操作链Job Managers, Task Managers, Clients 作业管理器，任务管理器，客户端Task Slots and Resources 任务执行槽和资源State Backends 转态后端Savepoints 保存点Tasks and Operator Chains 任务和操作链Flink
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2024-02-24 09:46:09
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1.概述2.什么是Buffer debloatingBuffer Debloating是Flink 1.14新增的优化方式。它能够根据指标（buffer数据被全部消费的期望等待时间taskmanager.network.memory.buffer-debloat.target）自动推算和控制in-flight data（operator输入队列和输出队列缓存的数据）大小，从而减少checkpoin
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2024-04-17 17:53:20
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文章目录Distributed RuntimeTasks and Operator ChainsJob Managers, Task Managers, ClientsTask Slots and ResourcesState BackendsSavepoints Distributed Runtime参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-d
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2024-03-22 15:18:17
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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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本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的终篇，先简单回顾前面的内容：《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》：准备好机器、脚本、安装包；《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》：完成CDH和Flink部署，并在管理页面做好相关的设置；现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；两种Flink on YARN模式实践之前，对F
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2024-03-08 20:47:50
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