# Flink架构和计算原理
Apache Flink是一种用于分布式数据处理的开源框架，专注于流处理和批处理。Flink具有灵活的架构和强大的计算能力，使其在大数据处理领域中备受欢迎。在这篇文章中，我们将探讨Flink的架构和计算原理，并提供一个简单的代码示例来帮助理解。
## Flink架构概述
Flink的架构主要由以下几个组件组成：
1. **Job Manager**：负责协调和
背景介绍一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。Checkpoint 机制，Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照，从而提供了 exactly-once 的语义。（Flink 基于两阶段提交协议，实现了端到端的 exactly-
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2023-08-18 16:36:38
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文章目录Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性2. Flink架构3. 窗口3.1 按窗口触发条件划分3.2 按窗口移动方式划分3.3 按窗口计算并行度划分4. 时间概念与watermark4.1 Flink时间概念4.2 watermark5. Flink状态管理与容错5.1 State5.2 Checkpoints Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性需
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2023-10-09 17:28:15
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Flink是一个开源的流式处理框架,它具有如下特点: 分布式: Flink 程序可以运行在多台机器上。 高性能: 处理性能比较高。高可用: 由于Flink 程序本身是稳定的,因此它支持高可用性(High Availability,HA)。准确:Flink 可以保证数据处理的准确性.Flink是Java代码实现的,它同时支持实时流处理和批处理。对于Flink而言,作为一个流处理框
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2023-10-24 07:21:16
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Flink是新的stream计算引擎，用java实现。既可以处理stream data也可以处理batch data，可以同时兼顾Spark以及Spark streaming的功能，与Spark不同的是，Flink本质上只有stream的概念，batch被认为是special stream。Flink在运行中主要有三个组件组成，JobClie
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2023-07-12 03:04:29
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Flink任务提交及架构资源原理详解1.架构原理1.1 架构组成1.2.Flink作业提交流程：2. 逻辑视图到物理执行图2.1 任务执行图2.2 任务、算子子任务与算子链3. Flink计算资源3.1 任务槽位3.2 槽位共享3.3 Flink资源管理 flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes
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2023-10-14 17:24:38
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目录Flink State状态WindowFlink State状态Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果（状态）进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中。但是当Task挂掉，那么这个Task所对应的状态都会被清空，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。想要保证 At -least-once&nbs
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2024-06-11 14:46:57
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PS: 这里常说的 Job = 一个应用Task = 一个任务总的来讲：1.Flink应用程序会首先提交给JobClient，做解析和算子链化2.然后会提交给JobManager，进行资源分配，将任务分给TaskManager3.TaskManager会启动相应的Slot线程，进行任务处理，在处理过程中会持续向JobManager，返回任务状态（任务开始，进行中，已完成等）4.任务执行完以后，执行
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2023-07-18 13:19:15
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相对于传统的离线计算会存在数据反馈不及时的问题，很难满足急需实时数据做决策的场景Flink是对有界数据和无界数据进行有状态计算的分布式引擎，它是纯流式处理模式。纯流式模式保证了Flink的低延迟，使其在诸多的实时计算引擎竞争中具有优势。Apache Flink 是一个开源的、分布式、高性能、高可用的大数据处理引擎，支持实时流stream处理和批batch处理。可部署在各种集群环境，例如k8s、YA
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2023-07-11 17:26:15
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文章目录Flink 容错机制检查点checkpointIncremental checkpoint Flink 容错机制Flink 检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。流计算Fault Tolerance的一个很大的挑战是低延迟，很多Blink任务都是7 x 24小时不间断，端到端的秒级延迟，要想在遇上网络闪断，机器坏掉等非预期的问题时候快速恢复正常，并且不影响计算
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2024-04-30 23:35:25
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一、Flink的概述我感觉就是一个实时的流处理程序,可以实时的从数据源读取数据,然后根据设置好的一系列算法,
对数据进行处理,最终输出到目的存储介质（数据库、缓存等）中去,和jdk1.8里面的数据流处理很像,
也有并行流、map、fifter等处理。二、Flink的基础架构(1)、流程
flink client(客户端)提交job到jobManager上,这一步实际上就会对我们提交的程序进
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2023-08-18 16:39:31
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文章目录一 Flink简介1.1 什么是flink1.2 flink的特点1.3 编程API二 Flink架构2.1 架构图2.2 运行组件2.3 关键词含义三 Flink原理3.1 任务3.2 任务提交流程3.3 任务提交流程(YARN版)3.4 任务执行图3.5 任务链四 Flink和其他框架对比五 Flink安装部署六 Flink第一个示例七 Flink Source数据源7.1 文件做为
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2024-05-08 23:11:09
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一、Flink 整体架构 Flink 集群整体遵循 Master ，Worker 这样的架构模式。JobManager 是管理节点，有以下几个职责：接受 application，包含 StreamGraph（DAG），JobGraph（优化过的）和 JAR，将 JobGraph 转换为 Execution Graph申请资源，调度任务，执行任务，保存作业的元数据，如Checkpoint协调各个 T
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2023-11-02 08:00:16
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在大数据领域，有许多流计算框架，但是通常很难兼顾延迟性和吞吐量。Apache Storm提供低延迟，但目前不提供高吞吐量，也不支持在发生故障时正确处理状态。Apache Spark Streaming的微批处理方法实现了高吞吐量的容错性，但是难以实现真正的低延时和实时处理，并且表达能力方面也不是特别丰富。而Apache Flink兼顾了低延迟和高吞吐量，是企业部署流计算时的首选。1、Flink架构
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2023-07-11 17:17:58
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Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算[1]。关于无边界和有边界数据流的定义可以参考官网上的解释，从其解释上可以了解到Fl
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2023-07-11 17:45:17
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你是不是经常体验或看到以下这些场景？小田，你看能不能做个监控大屏实时查看促销活动销售额（GMV）？小朱，搞促销活动的时候能不能实时统计下网站的 PV/UV 啊？小鹏，我们现在搞促销活动能不能实时统计销量 Top5 啊？小李，怎么回事啊？现在搞促销活动结果服务器宕机了都没告警，能不能加一个？小刘，服务器这会好卡，是不是出了什么问题啊，你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况？小赵，我们线上的应用
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2024-07-24 13:09:24
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客户端提交FlinkApp到JobManager以及下发任务到TaskManager，内部是怎样执行的？
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2019-03-09 16:59:53
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Apache Flink是一个分布式框架处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink运行在所有常见的集群环境中运行，高效率的执行计算。 处理的数据无界数据流：有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无法等待所有输入数据到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发
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2024-02-12 20:37:15
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文章目录Flink集群架构图1. JobManager2. TaskManagerTask和Operator ChainsTask slot和资源Flink Application Execution1. Flink Session集群2. Flink Job集群3. Flink Application集群三种集群模式优劣Flink Session集群优劣Flink Job集群Flink App
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2023-12-25 11:48:58
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Flink组件栈 自下而上，分别针对每一层进行解释说明：Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）。Runtime层Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础
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2023-08-18 16:59:04
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