本文介绍Flink的安装步骤,主要是Flink的独立部署模式,它不依赖其他平台。文中内容分为4块:前置准备、Flink本地模式搭建、Flink Standalone搭建、Flink Standalong HA搭建。演示使用的Flink版本是1.15.4,官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs
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Table of Contents概述窗口的种类滚动窗口(Tumbling Windows)滑动窗口(Sliding Windows)会话窗口(Session Windows)全局窗口(Global Windows)窗口函数ReduceFunctionAggregateFunctionFoldFunctionProcessWindowFunction具有增量聚合功能的底层窗口函数在ProcessW
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本菜鸟自己创建的交流群,欢迎大佬和java学习者加入扣扣群:344635699Flink概述Apache Flink是一个计算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。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务APIDataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽
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Flink简介Flink是什么流处理模式并行数据流 Flink是什么基于数据流的状态计算 flink 的官方网址: https://flink.apache.org/. Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无界数据流和有界数据流上进行有状态计算。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算。流处理模式流是数据的自然栖息地。无论是来自网络服务器的
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目录1.写在前面2.Environment:执行环境2.1 getExecutionEnvironment:得到执行环境(常用方法)2.2 createLocalEnvironment:创建本地执行环境2.3 createRemoteEnvironment:创建远程执行环境3.执行模式(Flink 1.12.0)3.1 流执行模式(STREAMING)3.2
flink 1.15.1集群安装部署集群规划节点服务lsyk01masterlsyk02workerlsyk03workerlsyk04worker环境 java 11.0.15.1 hadoop:3.3.3 rhel:7.8安装解压安装tar -xvf flink-1.15.1-bin-scala_2.12.tgz -C /opt # 创建目录 mkdir -p /opt/flink-1.15
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5、DataStream API(基础篇)Flink 有非常灵活的分层 API 设计,其中的核心层就是 DataStream/DataSet API。由于新版本已经实现了流批一体,DataSet API 将被弃用,官方推荐统一使用 DataStream API 处理流数据和批数据。DataStream(数据流)本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类(Class),我们编写的Flink 代码
在本地安装单机版本,能够实现快速体验 Flink Table Store 的目的,本文以 Flink 1.15.2、flink-table-store-dist-0.2.1、flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0 和 Kafka 3.3.1 为例,系统为 Centos 3.10,演示 TableStore 及与 Kafka 的结合应用。本文使用的 JDK 为 T
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flink系列文章中,flink版本是1.9.0什么是flink引用官网的一句话:数据流上的有状态计算。优势Flink 提供了 State、Checkpoint、Time、Window 等,它们为 Flink 提供了容错性、实效性等优势。部署方式Local:直接在 IDE 中运行 Flink Job 时则会在本地启动一个 mini Flink 集群。Standalone:在 Flink 目录下执行
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1.Flink中重要的角色JobManager 处理器: 也称之为 Master, 用于协调分布式执行, 它们用来调度 task, 协调检查点, 协调失败时恢复等。 Flink 运行时至少存在一个 master 处理器, 如果配置高可用模式则会存在多个 master 处理器, 它们其中有一个是 leader, 而其他的都是 standby。TaskManager 处理器: 也称之为 Worker,
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base FlinkX源码1.12_release版本flinkX启动主要依赖两部分:flink-client 它主要完成解析用户的提交指令,完成作业提交flink-dist这部分是打包后的target,包含了各个异构数据源的connector,和关键的flinkx-core启动脚本:flinx/bin/flinkxA.提交过程:入口类:com.dtstack.flinkx.client.Laun
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   Apache Flink在需要运行各种类型的应用程序方面是个不错的选择,因为其具有丰富的特征集。Flink的特征包含了处理流和批处理,复杂的状态管理,事件时间处理语义和对状态的"正好一次"一致性保证。而且,Flink可以部署在不同的资源管理器之上,如YARN,Apache Mesos,和k8s,但是也可以在裸机上单独的集群上运行。当配置高可用后,Flink就不存在单点故障
flink运行环境使用docker快速搭建测试环境这是官网的快速搭建环境方法,可直接参考flink官网:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/try-flink/flink-operations-playground/都是中文,很方便。环境linux version CentOS 7 docker 20
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如果这不是因为阿里新年消费的第一个大单,更多人知道Flink或许还会晚一点。据欧洲外媒Deutsche Startups报道,阿里巴巴集团以1.033亿美元(9000万欧元)的价格收购了总部位于柏林的初创公司Data Artisans。此消息之后得到了多家媒体从阿里处的证实。 由于Data Artisans拥有着一种代表当今大数据流处理引擎的前沿技术,让阿里这一收购举动引起了相关业界不小
目录JobGraph核心对象1、JobVertex2、JobEdge3、IntermediateDataSetJobGraph生成过程入口函数createJobGraph函数参考JobGraph源码解读上回说到,StreamGraph的源码其中是在客户端生成,并且是生成Node节点和Edge,主要是通过StreamAPI生成,表示拓扑结构,这次给大家讲讲JobGraph的生成(以Yarn集群模式)
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1.为什么是FlinkFlink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务。Flink 可以定制化内存管理,相对于 Spark,Flink 并没有将内存完全交给应用层。而在业界比较常见的三款流式计算框架(SparkStreaming、Storm、Flink)中,我们选择了 Flink 的原因有以下几点:首先业务需求需要对事件(用户行为)提供实时的响应(毫秒级),对低延迟的要求比较高,因此我们
# 使用 Docker 部署 Flink 单机模式 Apache Flink 是一款流处理框架,具备高吞吐量和低延迟特性,适合大规模数据处理和实时数据分析。在实际应用中,使用 Docker 来部署 Flink 可以极大简化环境配置和依赖管理。本文将介绍如何使用 Docker 部署 Flink 单机镜像,并提供相关代码示例。 ## 环境准备 在开始之前,请确保你的计算机上已安装 Docker。
原创 2024-09-23 04:10:20
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# 使用 Docker 构建 Flink 镜像 Apache Flink 是一个强大的开源流处理框架,广泛应用于实时数据处理和分析。在本文中,我们将探讨如何使用 Docker 来构建并部署 Flink 镜像。通过这种方式,我们可以快速地在不同的环境中运行 Flink,确保一致性和简便性。 ## 1. 环境准备 在开始构建 Docker 镜像之前,确保已在系统中安装了以下软件: - Dock
原创 2024-11-01 04:52:43
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系列文章目录:Flink 学习之路第一章 Flink简介及认识系列文章目录 文章目录系列文章目录:Flink 学习之路系列文章目录前言一、FLink简介二、Flink应用程序1、Flink Application-Streams(流)2、Flink Application - Time(时间)3、Flink Application - API(分层API)4、Flink Architectu
# Flink Docker镜像版本的科普 Apache Flink 是一个分布式流处理框架,广泛应用于实时和批处理数据分析。利用 Docker 技术,可以轻松地在容器内运行 Flink。本文将着重介绍如何使用 Flink 的 Docker 镜像版本,以及如何根据自身需求选择合适的版本。 ## 什么是 Docker Docker 是一个开源的容器化平台,它可以将应用程序及其依赖项打包成一个轻
原创 2024-09-11 03:46:10
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