摘要：本文整理自小米大数据部高级软件工程师张蛟在 Flink Forward Asia 2021 生产实践专场的演讲。主要内容包括：发展现状和规模稳定性优化及实践运维优化及实践未来规划与展望点击查看原文视频 & 演讲PPT一、发展现状及规模 现阶段，我们的整体架构可以分成5层，数据从下往上流动，如上图。数据采集层主要负责收集各类数据，数据的来源分为两类，一类是埋点和业务日志以及
一、Flink简介1.1 初识FlinkFlink项目的理念是：Apache Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐
一、概述在大数据应用场景里，一般可将数据计算分为离线计算和实时计算，其中离线计算就是我们通常说的批计算处理，主要用于操作大容量的静态数据集，代表技术有Hadoop MapReduce、Hive等；实时计算也被称作流计算，代表技术是Storm、Spark Streaming、Flink等。其中，Flink即Apache Flink，它是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，基于Apache许
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2023-11-02 07:56:59
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# 使用 Spark 和 Flink 抽取数据并存储
在处理大数据时，Apache Spark 和 Apache Flink 是两种非常强大的流处理和批处理框架。在这篇文章中，我们将讨论如何用这两种技术抽取数据并存储它们。整个过程将分为几个步骤，每一步都将详细说明所需的代码和操作。
## 流程概述
下表展示了使用 Spark 和 Flink 抽取并存储数据的基本流程：
| 步骤
一、Flink 简介Apache Flink 是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink 的核心是流处理，同时它也能支持批处理，Flink 将批处理看成是流处理的一种特殊情况，即数据流是有明确界限的。这和 Spark Streaming 的思想是完全相反的，Spark Streaming 的核心是批处理，它将流处理看成是批处理的一种特殊情况， 即把数据流进行极小
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2023-11-01 17:55:09
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Checkpoint，Savepoint 异同Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时，即使突然遇到异常也能够进行自我恢复。Checkpoint 对于用户层面，是透明的，用户会感觉程序一直在运行。Savepoint 你可以把它当做在某个时间点程序状态全局镜像，以后程序在进行升级，或者修改并发度等情况，还能从保存的状态位继续启动恢复。Flink Savepoint 一般
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2023-09-22 07:06:34
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在讲窗口之前，我们回顾下Flink中的数据分类:有界数据流和无界数据流。 无界数据流：指的是一旦开始生成后就会持续不断的产生新的数据，即数据没有时间边界，这种类型的数据一般适用于做ETL 有界数据流：指的是输入的数据有始有终，一般这种类型的数据用于批处理，如统计过去一分钟的pv或者uv等类似聚合类操作。&
本文主要分享 Flink 的 CheckPoint 机制、反压机制及 Flink 的内存模型。熟悉这 3 部分内容是调优的前提，文章主要从以下几个方面分享：原理剖析性能定位经典场景调优内存调优Checkpoint 机制1.什么是 checkpoint简单地说就是 Flink 为了达到容错和 exactly-once 语义的功能，定期把 state 持久化下来，而这一持久化的过程就叫做 checkp
状态持久化 检查点的保存离不开 JobManager 和 TaskManager，以及外部存储系统的协调。在应用进行检查点保存时，首先会由 JobManager 向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令；TaskManger 收到之后，将当前任务的所有状态进行快照保存，持久化到远程的存储介质中
1、说明使用flink实时的读取kafka的数据，并且实时的存储到iceberg中。好处是可以一边存数据，一边查询数据。当然使用clickhouse也可以实现数据的既存既取。而hive数据既存既读则会有问题。iceberg中数据读写数据都是从快照中开始的，读和写对应的不同快照，所以读写互不影响。而hive中写的时候数据就不能读。下面是使用flink读取kafka数据存储到iceberg的例子。本案
文章目录1.前言2.状态是什么东西？有了状态能做什么？3.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？3.1 离线任务真的是没有状态、状态管理这些个概念这个概念嘛？3.2 实时任务真的只能依赖状态、状态管理嘛？4.有了状态、为什么又出现了状态管理的概念？5.怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？6.Flink 中状态的分类？7.Fl
状态和普通变量的区别：
普通变量数据保存在内存中，任务执行失败会丢失
flink的状态中的数据会被checkpoint持久化到hdfs中，如果任务失败还能恢复到之前的计算结果
flink的checlpoint默认是关闭的，开启后在本地无法运行了，只能提交服务器了
// 每 1000ms 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(1000)
一、简介说的是持久化状态的数据存放在哪 默认情况下，所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中，在状态数据过多的情况下，这种方式很有可能导致内存溢出，因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据，这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器)Flink中定义了三种State BackendThe MemoryStateBackend：内存The FsStateBackend：文件系统，比如hdfs
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2023-07-18 13:15:59
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导读：Flink 提供了Savepoint保存点，我们可以使用 Savepoint 进行 Flink 作业的停止与重启恢复等。而保存点存储位置是由flink-conf.yaml配置文件中的state.savepoints.dir属性进行指定的。常见如存储在本地 file:///flink/savepoints或 HDFS hdfs:///flink/savepoints，Flink同时也支持了其他
Apache Flink 以其独特的方式来处理数据类型以及序列化，这种方式包括它自身的类型描述符、泛型类型提取以及类型序列化框架。本文档描述了它们背后的概念和基本原理。支持的数据类型 Flink 对可以在 DataSet 或 DataStream 中的元素类型进行了一些限制。这样做的原因是系统会分析类型以确定有效的执行策略。&nbs
有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证，是当今实时计算必不可少的特性之一，流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界
1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于处理大规模数据流。它可以处理实时数据流和批处理数据。Flink的核心功能是提供一种高效、可扩展的数据处理引擎，以实现低延迟、高吞吐量和高可靠性的数据处理。Flink的数据持久化与存储是一项重要的功能，它允许用户将流处理结果存储到持久化存储系统中，以便在需要时查询和分析。这种功能对于许多应用场景非常有用，例如日志记录、数据分析、实时报告等。在本文中，我们将
Flink checkpoint state相关概念参考源码flink-1.11Checkpoint完整的元数据CompletedCheckpoint，用来描述所有任务都完成确认后的checkpoint， 封装了一次 Checkpoint 完整的元数据信息.public class CompletedCheckpoint implements Serializable {
// job id
一种特殊的Checkpoint (检查点)—Savepoint(保存点)Savepoint 是一种特殊的 CheckPoint，所以有关 Savepoint 的实现与 CheckPoint 的实现密切相关因为 Savepoint 涉及到 Client 和 JobManager 之间的 Actor 信息交互，因此单独一文来进行介绍 文章目录CheckPoint VS SavepointSavepoi
1.背景介绍在数据挖掘领域，Apache Flink是一个强大的流处理框架，它可以处理大规模的实时数据流，并提供高性能的数据分析和处理能力。在本文中，我们将探讨Flink在数据挖掘领域的应用案例，并深入了解其核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍数据挖掘是一种利用有关实体的数据来发现隐藏的模式、关系和知识的过程。在大数据时代，数据挖掘技术已经成为企业和组织中不可或缺的工具，用
