slot Task 任务连Streaming dataflow算子（Operator）1.算子的并行度2.数据传输模式3. 并行度的设置四种设置并行度方式的优先级并行度优先级演示Flink中并行度和Spark中分区的理解任务链（Operator Chains）1. 认识任务链2. 算子合并成任务链的前提条件3. Task、线程、subTask4. 任务链的优势5. WebUI页面查看任务Flin
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2024-06-07 21:18:34
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Slot和TaskManager 首先Flink中每个真正执行任务的taskManager都是一个JVM进程，其在多线程环境中执行一个或者多个子任务，执行的任务可以看成一个线程，线程所占据的资源可以看做是slot。 那么为了控制一个JVM同时能运行的任务数量，flink引入了task slot的概念 ...
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2021-08-09 20:15:00
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什么是parallelism？ 一个Flink程序是由多个任务组成（source、transformation和sink）。一个任务由多个并行的实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目就被称为该任务的并行度。 并行的意思，在Flink中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大
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2024-04-30 21:31:44
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1. 简单介绍目前所能理解的程度（持续更新），知道Flink中有三种流，DataStream, AllWindowedStream,KeyedStream,WindowedStream。1.1 DataStream经过以下方法可以转化为AllWindowedStream// 1.TimeWindow之滚动窗口
def timeWindowAll(size: Time): AllWindowed
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2024-03-16 08:55:57
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SingleOutputStreamOperator bean2 = s2.map(s -> {
String[] arr = s.split(“,”);
return new Bean2(Integer.parseInt(arr[0]),arr[1],Integer.parseInt(arr[2]));
});2. socket流转表tenv.createTemporaryView(
1.定义Flink作业调度是将Flink作业提交到Flink集群上，并根据作业的执行计划和资源需求等信息对作业进行优化、调度和分配，从而实现高效、可靠的作业执行的过程2.设计思路：作业提交：Flink作业调度的第一步是将作业提交到集群上，提交方式可以通过命令行、Web界面或API等实现。作业分析：在作业提交后，Flink会对作业进行分析，包括作业的执行计划、算子的依赖关系、资源需求等信息。作业优化
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2024-04-23 13:21:48
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背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据 eventTime 决定 window 的运行，我们不能明确数据是否全部到
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2024-07-04 10:46:46
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序本文主要研究一下flink的SourceFunction实例// set up the execution environment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<Str
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2024-03-24 10:35:44
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Flink个人学习整理-部署运行篇（一）一、初始FlinkFlink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一
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2024-05-07 11:59:42
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基本合流操作联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），如图 8-2 所示。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素， 数据类型不变。这种合流方式非常简单粗暴，就像公路上多个车道汇在一起一样。在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参 数，就可
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2024-02-08 22:46:00
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目录1. Flink中的状态1.1 有状态算子1.2 状态的管理1.3 状态的分类2. 按键分区状态（Keyed State）2.1 基本概念和特点2.2 支持的结构类型2.3 代码实现2.4 状态生存时间（TTL）3. 算子状态（Operator State）3.1 基本概念和特点3.2 状态类型3.3 代码实现4. 广播状态（Broadcast State）4.1 基本用法4.2 代
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2024-06-11 01:27:17
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Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。1 Keyed State Keyed State总是和keys相关，并且只能用于KeyedStream上的函数和操作。你可以将Keyed State视为是已经被分片或分区的Operator State，每个key都有且仅有一个状态分区(state-partition)。每个keyed-state逻辑上
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2024-04-30 19:22:01
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目录Flink实时数据分析系统开发搭建【Flink实时数据分析系统】项目环境导入Maven项目依赖创建项目包结构导入实时系统Kafka/Hbase配置获取配置文件API介绍初始化Flink流式计算环境Flink添加checkpoint容错支持Flink整合KafkaFlink读取Kafa数据Kafka消息解析为元组Flink封装点击流消息为样例类封装Kafka消息为Message样例类Flink
前面我们分析过Flink对迭代在流图中的特殊处理，使得迭代中的反馈环得以转化为普通的DAG模型。这一篇我们将剖析运行时的流处理迭代任务的执行机制。这里涉及到两个任务类：StreamIterationHead：迭代头任务，它借助于反馈阻塞队列从迭代尾部接收参与下一次迭代的反馈数据。StreamIterationTail：迭代尾任务，它借助于阻塞队列作为反馈信道将下一次需要迭代的数据反馈给迭代头。对于
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2024-04-28 21:18:03
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提示：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(官网整理学习) 文章目录一、调度二、JobManager 数据结构 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、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 ta
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2024-06-12 04:54:28
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MiniClusterStandaloneyarnyarn sessionyarn per jobapplication模式k8s其他MiniCluster这种模式我们一般是在用IDE调试程序的时候用到,当我们在本地用IDE开发程序的时候，执行main方法，flink会在本地启动一个包含jobmanager和taskmanager的进程的minicluster，程序运行完成之后，这个cluster
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2024-06-16 17:36:21
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详解 算子链 并行度 Task一、前言二、WordCount程序的Job Graph(任务图)1. 代码和Job Graph(任务图)的对应关系2. 什么是并行度Parallelism?2. 为什么Socket Stream的并行度是1，后面2个的并行度是8？3. 如何设置并行度？3.1 Flink配置文件3.2 WebUI或者CLI3.3 代码中设置env全局并行度3.4 代码中设置算子的并行
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2024-03-17 13:59:22
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一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能，哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度，source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。恰好看到大佬的博客，Kafka 是最常用的数据源组件了，所以决定在 sqlSubmit 中也加入相应的实现。Streaming Api 设置并行度基于 Flink Streaming api，要给 Kafka Source 指定
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2023-07-11 17:23:29
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FLink-10-Flink相关概念-并行度/task/subtask/taskslotFlink相关概念-并行度/task/subtask/taskslot1.并行度2.task 与算子链（operator chain）相关概念：3.相关API介绍1.设置并行度的算子2.设置槽位共享组的算子3.主动隔离算子链的算子4.分区partition算子 - 数据分发策略 Flink相关概念-并行度/t
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2024-04-26 22:26:00
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Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：Flink Scala Shell使用教程Intellij Idea开发环境搭建教程Flink单数据流基本转换：map、filter、flatMapFlink基于Key的分组转换：ke
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2024-04-24 10:26:18
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