1.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别?Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。1. 架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager
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2024-03-25 21:42:06
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业务背景&痛点流式处理的业务场景，经常会遇到实时消息数据需要与历史存量数据关联查询或者聚合，比如电商常见的订单场景，订单表做为实时事实表，是典型的流式消息数据，通常会在 kafka 中，而客户信息，商品 SKU 表是维度表，通常存在业务数据库或者数仓中，是典型的离线数据。实时订单数据在实时处理时通常需要事实表与维度表 join 做 reference 补全，以便拿到订单详情并实时统计当天或
004FlinkLocal模式安装（集群只有一个节点）Local模式安装在集群上提交任务Standalone模式安装(local)Flink on Yarn模式安装第一种方式第二种方式help信息（yarn-session.sh和flink run）Flink Shell使用 Local模式安装（集群只有一个节点）Local模式安装（1）安装jdk，配置JAVA_HOME，建议使用jdk1.8以
摘要： 通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作，也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理方式。什么是retraction（撤回）通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作，也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理 方式。 首先来看下流场景下的一个词频统计列子。没有retract会导致最终结果不正确↑： retract发挥的作用下面再分享两个双十一期
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2024-06-24 16:52:42
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都知道Flink中的角色分为Jobmanager,TaskManger在启动脚本里面已经找到了jobmanager的启动类org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint(local模式更简单直接在Driver端的env.exection()直接启动了，有兴趣可以研究一下)来看一下StandaloneSes
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2024-07-29 21:55:24
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一、前言 状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能：数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。检查输入流是否符合某
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2024-01-27 21:50:22
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简介ForkJoin框架介绍从JDK1.7开始，Java就提供了ForkJoin框架用于并行执行任务，然而真正发扬光大的是在JDK1.8以后，它的思想就是讲一个大任务分割成若干小任务，最终汇总每个小任务的结果得到这个大任务的结果。ForkJoin框架其实就是一个线程池ExecutorService的实现，通过工作窃取(work-stealing)算法,获取其他线程中未完成的任务来执行。可以充分利用
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2024-09-06 16:03:51
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history job的写入1. org.apache.flink.runtime.jobmanager，Object JobManagerrunJobManager中指定使用MemoryArchivist进行作业保存startJobManagerActors中创建了进行作业保存的actor此archive的actor会被传入jobmanager的actor2. org.apache.flink.
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2024-05-07 21:28:02
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1 Flink 的角色Flink 在运行时，主要由两种角色组成 JobManager 和 TaskManager。JobManager主要是负责接受客户端的 Job，调度 Job，协调 checkpoints，故障恢复等。TaskManager主要是负责执行具体的 Task。JobManager 和 TaskManager 的通信类似于 Spark 早期版本使用的 actor系统。如下图：2 任务
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2024-03-18 09:13:47
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Flink（Apache Flink）是一个流式处理和批处理的开源框架，用于高性能、可伸缩的数据流处理。它提供了强大的数据流处理能力，适用于实时数据分析、事件驱动应用和大规模数据处理。Flink官网强调数据流的连续性处理：Flink 主要用于处理实时数据流和批处理数据。与传统的 Java 应用程序不同，Flink 强调数据流的连续性处理，可以处理无界数据流，使得它适用于实时数据处理场景。工作中的应
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2024-08-01 14:49:38
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本次任务是安装Jenkins，并调用Tomcat查看实时构建的工程和web页面首先我们要使用VMware的CentOS环境，安装、配置jenkins后，再去实现web项目的自动编译构建打包部署到tomcat。目录1、第一步，下载并安装Tomcat和jenkins2、第二步，配置Jenkins相关内容3、为Tomcat添加用户和密码，并去将tomcat配置在jenkins中4、立即构建，并在浏览器中
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2024-03-05 11:21:47
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什么鬼WindowOperator 里面还有有一个叫做 allowLateness 的东西，这个东西什么鬼呢？简单来说就给迟到的数据第二次机会。我允许它迟到一定的时间。在规定的迟到时间内，只要要数据来了，就会触发第二次窗口计算，那到什么时候就没有第二次机会了呢？下面我们来娓娓道来。allowLateness 的逻辑过程二话不说，先来看一下下面的代码，在这段代码中，```java
WindowOpe
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2024-03-21 10:32:24
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Flink 处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。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。（聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子
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2024-03-01 22:19:44
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一、什么是state 流式计算场景，简单的说就说来一条数据就处理一条数据，对数据进行实时处理。这个时候就会自然而言的有一类需求，我的业务逻辑依赖之前我已经输入的数据。 举一个场景就是Flink程序接收Kafka传输过来的数字，例如1到100
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2024-03-21 09:37:28
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推荐开源项目：Kubernetes Operator for Apache Flink flink-on-k8s-operator[DEPRECATED] Kubernetes operator for managing the lifecycle of Apache Flink and Beam applications.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/f
## Java获取Flink Job任务异常
在使用Flink进行数据处理和分析时，我们经常会使用Flink的Job任务来执行任务。然而，有时候我们可能需要获取Job任务的异常信息，以便进行错误处理和调试。本文将介绍如何使用Java代码获取Flink Job任务的异常。
### 1. 异常处理的重要性
在大规模的数据处理中，出现异常是很常见的。处理这些异常并及时采取措施是保证任务正常运行的关
原创
2023-11-16 12:31:04
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Flink运行框架Flink 运行时的组件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(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager),以及分发器(Dispatcher)。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的,所以所有组件都会运行在Java 虚拟机上。每个组件的职责如下
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2024-02-08 22:46:39
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作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
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2024-03-15 11:18:26
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Flink 运行时架构 文章目录Flink 运行时架构一、系统架构1. 作业管理器（JobManager）2. 任务管理器（TaskManager）二、作业提交流程1. 高层级抽象2. 独立模式（Standalone）3. YARN 集群三、一些重要概念1. 数据流图（Dataflow Graph）2. 并行度（Parallelism）3. 算子链（Operator Chain）4. 作业图（Jo
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2024-03-19 07:40:55
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.一 .前言二 .名词解释2.1. StreamGraph2.2. JobGraph2.3. ExecutionGraph2.4. 物理执行图二 .Flink 四层转化流程2.1. Program 到 StreamGraph 的转化2.2. StreamGraph 到 JobGraph 的转化2.3. JobGraph 到 ExexcutionGraph 以及物理执行计划 一 .前言Flink
