flink二开，实现了个 batch lookup join（附源码）1.序篇2.来一个实战案例2.1.预期的输入、输出数据2.2.batch lookup join sql 代码2.3.batch lookup join 效果3.batch lookup join 实现3.1.怎么知道应该改哪部分源码？3.2.lookup join 原理3.2.1.transformation3.2.2.Lo
流表关联时数仓 DW 层把表打宽最主要的方式，项目中使用最多的维表存储是 hbase/mysql/redis，分别在大表、小表、高性能查询三种流表关联查询场景最近调研和使用了一段时间的 starrocks，发现使用 starrocks 做维表的存储好像也很不错，所以做这样一次测试，测试 hbase/mysql/starrocks/redis 做维表的 tps 能达到什么级别，能否使用 starro
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
任务调度原理客户端不是运行时和程序执行的一部分，但它用于准备并发送dataflow(JobGraph)给Master(JobManager)，然后，客户端断开连接或者维持连接以等待接收计算结果。而Job Manager会产生一个执行图(Dataflow Graph)当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给
## Yarn部署如何获取Flink Job ID
在使用Apache Flink进行任务计算时，我们通常会使用Yarn进行集群部署。在某些情况下，我们需要获取Flink Job ID来进行一些后续操作，比如监控任务的状态或者取消任务等。本文将介绍如何在Yarn部署的情况下获取Flink Job ID，并提供一个具体的代码示例。
### 问题描述
假设我们已经使用Flink编写了一个任务，然
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
1.概述先来给介绍一下目前 StreamTask 中基于 MailBox 实现的线程模型，这个模型从 1.9 开始实现，在目前发布的 1.10 版本中，基本上已经改造完成，具体 issue 见 FLINK-12477: Change threading-model in StreamTask to a mailbox-based approach，其设计文档见 Change threading-m
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
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
准备final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.registerJobListener(new JobListener() {
@Override
public void onJobSubmitted(@Nullable JobCli
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
1、首先我使用的Flink版本Flink1.12.02、出现错误场景在进行Flink和Hive（3.1.2）版本进行集成，通过sql-client.sh embedded来执行（select * from emp）语句时出现此错误信息---> 报错信息---> 分析org.apache.flink.util.FlinkException: Could not upload job fi
flink源码阅读之JobGraph的生成过程本文flink版本为flink1.11flink job在最初会生成一个StreamGraph，然而StreamGraph只是程序初步得到的一个数据链路，根据算子的并行度等因素还能优化成为JobGraph。JobGraph的存在主要是为了兼容batch process，Streaming process最初产生的是StreamGraph，而batch
一、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework，包括任务的状态以及 Checkpo
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2023-08-22 10:24:41
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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 并行度为
文章目录1. 完成hadoop本地配置后启动2. flink提交作业到yarn的两种方式2.1 Flink ON Yarn启动流程2.2 Flink YARN Session2.2 Run a single Flink job on YARN Hadoop单机yarn配置可参考博客，除了里面提到的./start-yarn.sh外，也可以使用./start-all.sh。1. 完成hadoop本地
内部实现Flink任务的提交，本文尽量以通俗易懂的方式去解释如果在内部去提交一个flink任务，目前已经实现了standalone、yarn-perjob、yarn-session、yarn-application模式的任务的部署提交1. 什么是内部提交想想我们以前部署Flink任务的方式，就是在命令行界面，调用flink run然后指定参数提交到对应的集群中去。什么是内部提交呢？想想一个场景，现
文章目录系列文章目录前言一、偷懒，百度方案二、优雅高效方案总结 前言提交一个flink作业，希望获取这个作业的jobId,以便后续程序监控，例如获取checkpoint路径，从checkpoint点重启一、偷懒，百度方案查回来的是，通过jobname去查，或者从提交的日志文件中解析出jobId，这种方案，实在看不上！二、优雅高效方案方法1.直接从env中获取：JobClient jobClien
文章目录背景示例源码解析AbstractJdbcCatalogPostgresCatalog 背景1.11.0 之前，用户如果依赖 Flink 的 source/sink 读写关系型数据库或读取 changelog 时，必须要手动创建对应的 schema。但是这样会有一个问题，当数据库中的 schema 发生变化时，也需要手动更新对应的 Flink 任务以保持类型匹配，任何不匹配都会造成运行时报
文章目录1 两阶段提交核心设计2 大数据去重普适架构3 Flink 整合 Redis HBase exactly once4 Kafka exactly once5 SQL on Stream 平台架构通过幂等性实现仅一次语义两阶段提交 预提交 提交 精选面试题 Flink 相比 SparkStreaming 有什么区别？ 多角度问答架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括
