1.前言⭐ 状态是什么东西？有了状态能做什么？⭐ 为什么离线计算中不提状态，实时计算老是提到状态这个概念？状态到底在实时计算中解决了什么问题？⭐ 有了状态、为什么又出现了状态管理的概念？⭐ 怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？⭐ Flink 中状态的分类？⭐ Flink 中状态的使用方式？⭐ Flink 状态后端的分类及使用建议？⭐ Flink 中状态的能力扩展 - TTL？⭐
VXLAN (Virtual Extensible LAN) 是一种用于虚拟化数据中心网络的技术，它能够实现虚拟网络间的数据通信。在部署 VXLAN 技术时，配置 TOS (Type of Service) 是非常重要的一步，它能够帮助网络管理员优化网络流量，并提高网络性能。
华为作为全球领先的通信解决方案提供商，提供了一系列支持 VXLAN 技术的产品和解决方案。在华为设备上配置 VXLAN
原创
2024-03-08 14:05:01
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StreamGraph 构建和提交源码解析StreamGraph：根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。Flink 把每一个算子 transform 成一个对流的转换（比如 SingleOutputStreamOperator， 它就是一个 DataStream 的子类），并且 注册到执行环境中，用于生成 StreamGraph 它包含的主要抽象概念有 1、StreamNo
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2024-09-10 12:23:47
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# 如何配置flink java任务
作为一名经验丰富的开发者，帮助新手入门是我们的责任之一。在这篇文章中，我将教你如何配置flink java任务，让你快速上手。
## 整体流程
```mermaid
journey
title Flink配置Java任务流程
section 步骤
Configure -> Code -> Build -> Run
```
原创
2024-07-10 04:09:36
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本文根据 Apache Flink 进阶篇系列直播课程整理而成，由阿里巴巴高级研发工程师唐云（茶干）分享，主要讲解 Flink 中 Checkpoint 的应用实践，包括四个部分，分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制。
Tips： 文末可回顾全
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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任务和转换链 (tasks andtransformations chains)Job Managers, Task Managers, Clients任务槽和资源(Task Slots and Resources)State Backends保存点(savepoint)任务和转换链 (tasks andtransformations chains)对于分布式执行，flink的转换链会将任务进行切
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2024-03-13 16:44:32
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# Flink 配置 Hadoop 存储的全面指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，其灵活性和高性能使其成为大数据处理领域不可或缺的工具之一。为了高效地处理和存储数据，Flink 可以与 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）进行集成。本文将介绍如何配置 Flink 使用 Hadoop 存储，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
要将 Flink 配置为使用 H
腾讯云对象存储1、对象存储COS1.1 开通“对象存储COS”服务1.2 创建Bucket1.3 创建API密钥1.4 快速入门2、整合腾讯云对象存储2.1、service_vod模块引入依赖2.2、配置application.properties2.3、创建工具类2.4、创建Service2.5 创建Controller2.6 swagger测试其实我以前写过一篇阿里云对象存储的文章，这次换成腾
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2024-10-17 20:11:17
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flink基本概念Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。有状态的流式处理(State)Managed State && Raw StateManaged State 是 Flink 自动管理的 State，而 Raw State 是原生态 State，两者的
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2024-03-25 11:05:31
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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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# Flink任务配置Hadoop相关参数
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够处理实时数据流并支持大规模的数据分析。在使用Flink时，经常需要与Hadoop生态系统中的组件（如HDFS）进行集成。这就需要正确配置Hadoop相关参数，以便Flink能够正确访问和处理数据。
## 1. 理解Hadoop配置
在Flink任务中设置Hadoop相关参数主要是为了确保Flin
原创
2024-09-21 07:42:33
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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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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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本文档只涉及HA具体安装步骤Flink Standalone集群HA配置1. HA集群环境规划使用三台节点实现两主两从集群(由于笔记本性能限制，不能开启太多虚拟机，其实使用三台和四台机器在安装配置上没有本质区别)Jobmanager：hadoop100 hadoop101【一个active，一个standby】Taskmanager：hadoop101 hadoop102zookeepe
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2024-01-27 16:48:03
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Apache Flink 1.12.0 on Yarn(3.1.1) 所遇到的問題新搭建的FLINK集群出现的问题汇总1.新搭建的Flink集群和Hadoop集群无法正常启动Flink任务查看这个提交任务的日志无法发现有用的错误信息。进一步查看yarn日志：发现只有JobManager的错误日志出现了如下的错误：/bin/bash: /bin/java: No such file or direc
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2024-06-11 08:18:43
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Flink的安装部署local本地模式1 原理以多线程的方式模拟flink的各个角色2、步骤1.下载安装包
https://archive.apache.org/dist/flink/
2.上传flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz到node1的指定目录
3.解压
tar -zxvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
4.如果出现权限问
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2024-06-05 19:13:29
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背景：flink提供了不同的状态后端（state backends）来区分状态的存储方式和状态位置，flink状态可以存储在java堆内存之内或者内存之外。我们可以通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的应用后端。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下设置状态后端。注意：默认情况下flink的状态会保存在tastmanager的内存中，而checkpoint会保存在jobmanager的内存
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2024-03-07 10:14:00
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一、JobGraph在Flink中的有以下几种图，即StreamGraph，它用来生成JobGraph，然后再由分发器将其分发生成ExecutionGraph并进而形成Task任务执行的任务图（这个图就只是一个逻辑概念了）。JobGraph是非常重要的一环，其它的图以后再详细分析。学过图的都知道，图和其它数据结构明显不同的是，图有节点和边的概念。 那么看一下Flink中这个图的定义：public
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2024-03-04 06:28:52
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