301. TableFactory允许从基于字符串的属性创建不同的表相关实例。调用所有可用工厂以匹配给定的属性集和相应的工厂类。利用Java spi进行发现。302. TableFactory接口或特质的方法有requiredContext和supportedProperties 303. 可以自定义TableSourceFactory来返回Str
参考前文：解决Flink1.11.0sql不能指定jobName的问题从FLink1.11改版sql的执行流程后，就不能和StreamApi一样使用env.execute("JobName")来指定任务名看了源码后发现，在sql任务中，直接使用了"insert-into"拼接catelog/database/sinktable做为sql任务的jobnameS
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2021-02-07 14:38:52
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KafkaSource调优动态发现分区当 FlinkKafkaConsumer 初始化时，每个 subtask 会订阅一批 partition，但是当 Flink 任务运行过程中，如果被订阅的 topic 创建了新的 partition，FlinkKafkaConsumer 如何实现动态发现新创建的 partition 并消费呢？在使用 FlinkKafkaConsumer 时，可以开启 part
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
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
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
准备final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.registerJobListener(new JobListener() {
@Override
public void onJobSubmitted(@Nullable JobCli
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
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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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
服务发现及打标一、服务发现 在之前，我们去配置一个node_exporter都是自己直接静态配置在prometheus.yml配置文件当中的，通过定义job_name定义，如果节点发生变化，比如新增节点，那我们就不得不编辑prometheus.yml配置文件，并重载prometheus配置才能完成，这些都
问题1：找不到参数证据$2:typeinformation[（string，string，string）] Flink error: No implicits found for parameter evidence$2: TypeInformation[(String, String, String)]问题1解决：import org.apache.flink.api.scala._&
SinkFlink没有类似spark中foreach方法 让用户进行迭代操作
虽有对外的输出操作 都要利用Sink完成
最后通过类似如下方式完成整个任务最终输出操作stream.addSink(new MySink(xxxx))官方提供了一部分框架的Sink 除此之外 需要用户自定义实现sink Kafka
既然从kafka sensor主题中消费消息 所以需要有一个往该队列
文章目录Flink Client 实现原理Flink Client 主要功能Application Code 运行ExecutionEnvironment 分类CliFrontend构建CliFrontend 对象调用 parseAndRun方法来执行任务run 方法ProgramOptions 属性PackagedProgramURLClassLoaderFlink 的类加载机制execute
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
前面讲了常用的DataSource的用法，DataSource其实是把数据加载进来，加载进来之后就需要做Transformation操作了。Data transformations transform one or more DataSets into a new DataSet. Programs can combine multiple transformations into sophist
一、flink架构1.1、集群模型和角色如上图所示：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 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报 给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行
整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口JobManager转化成executionGraph.deploy()，然后生成TDD发给TaskManager，然后整个Job就启动起来了这里来看一下Driv
