Flink系列文章1 概念Flink学习1-基础概念Flink-水位Flink-作业提交流程浅析背压（Back Pressure）机制及其在 Spark & Flink中的实现Java-SPI在Flink中的应用漫画 | flink watermark 一定只能用时间戳衡量？？？深入解析 Flink 的算子链机制Flink State 误用之痛，竟然 90% 以上的 Flink 开发都不懂
日志打印的8种级别（很详细）日志的输出都是分级别的，不同的设置不同的场合打印不同的日志。下面拿最普遍用的Log4j日志框架来做个日志级别的说明，其他大同小异。Log4j的级别类org.apache.log4j.Level里面定义了日志级别，日志输出优先级由高到底分别为以下8种。 日志级别 | 描述 —|--- OFF | 关闭：最高级别，不打印日志。 FATAL | 致命：指明非常严重的可能会导致
最近接手了一个flink作业，另外一个同事断断续续有的没的写了半年的，不着急，也一直没上线，最近突然要上线，扔给我，要调通上线。现状是：1.代码跑不动，资源给的不少，但是就是频繁反压。2.checkpoint经常失败。3.也是最严重的，跑着跑着，作业就挂了。 接手之后，秉承着代码的业务逻辑是对的原则，开始了调优之旅，后来发现，还是要从最基本的做起，不然都是白扯。总结了如下几条意见，供自己
1. log4j2概述 在日常的开发，测试和生产环境中，日志记录了应用，服务运行过程中的关键信息，以及出现异常时的堆栈，这些信息常常作为查询，定位，解决问题的关键，因此在任何系统中，对日志的使用得当，将极大的提高程序问题解决的效率。slf4j：是众多日志系统的内核，提供统一的接口，不提供具体实现，不是具体可以使用可配置的日志系统。Log4j：1.x版本虽然已经被广泛使用于
flink使用侧输出流OutputTag报错一、问题前提二、代码三、报错信息四、解决方案五、深入5.1 思考5.2 探索报错信息5.3 Debug5.4 大胆假设5.5 小心论证 一、问题前提熟悉flink过程中涉及到侧输出流应用方式，故在本地想运行一套测试逻辑将flink读取的流切分流两个，这里切分流的方式采用侧输出流实现。【侧输出流也大多可以用在窗口中或者join，当数据延迟或者connec
从一段实例代码开始下面是个简单的flink应用代码，红框中的print方法就是sink操作：下图是官方给出的sink方式，都是DataStream类的API，直接调用即可实现sink，刚才代码中的print就是其中一个：接下来看看上图中API的源码，先看print方法，在DataStream.java中，如下，实际上是调用了addSink方法，入参是PrintSinkFunction：另一个常用A
一、WaterMark机制引入的背景前面提到了Time的概念，如果我们使用Processing Time，那么在 Flink 消费数据的时候，它完全不需要关心数据本身的时间，意思也就是说不需要关心数据到底是延迟数据还是乱序数据。因为 Processing Time 只是代表数据在 Flink 被处理时的时间，这个时间是顺序的。 但是如果你使用的是 Event Time 的话，那么你就不得不面临着这
1. 分流在Flink的使用过程中，经常可能会遇到将一个流的数据拆分成多个流，此时就需要将一个DataStream拆分成独立的两个或多个DataStream，一般情况下可能需要根据一些条件将不同的数据过滤出来写入不同的流。在1.13版本中，使用处理函数（process function）的侧输出流（side output）将一个流进行拆分。处理函数本身可以认为是一个转换算子，它的输出类型比较单一，
文章目录Distributed RuntimeTasks and Operator ChainsJob Managers, Task Managers, ClientsTask Slots and ResourcesState BackendsSavepoints Distributed Runtime参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-d
table和APItable和API基本示例引入的依赖代码基本步骤代码演示基本程序结构表表的概念表的创建从文件系统中创建表从Kafka系统中创建表表的查询使用table Api使用SQLDataStream转换成为表创建临时视图输出表输出到文件输出外部数据库更新模式输出到kafka输出到Mysql table和API基本示例引入的依赖planner计划。计划器，这是tableAPI中最主要的部分
Apache Flink是一个流式处理框架，它支持流和批处理，具有高性能、低延迟、高吞吐等优点。Flink的核心概念是DataStream和DataSet，它们分别代表流和批数据。DataStream和DataSet支持基于事件时间和处理时间的窗口操作、流数据的状态管理、分布式数据源和数据接收等功能。此外，Flink还有丰富的API和生态系统，包括Table API、SQL、CEP、ML等组件
一、日志1、配置日志级别日志记录器（Logger）的行为是分等级的。如下表所示： 分为：OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、ALL 默认情况下，spring boot从控制台打印出来的日志级别只有INFO及以上级别，可以配置日志级别# 设置日志级别
logging.level.root=WARN这种方式只能将日志打印在控制台上二、Logback日志spring boot
01 自定义函数概述自定义函数是 PyFlink Table API 中最重要的功能之一，其允许用户在 PyFlink Table API 中使用 Python 语言开发的自定义函数，极大地拓宽了 Python Table API 的使用范围。目前 Python 自定义函数的功能已经非常完善，支持多种类型的自定义函数，比如 UDF（scalar function）、UDTF（table funct
课程介绍在开始学习前给大家说下什么是Flink？1.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用Java代码实现。 2.Apache Flink作为Apache的顶级项目，Flink集众多优点于一身，包括快速、可靠可扩展、完全兼容Hadoop、使用简便、表现卓越。通过以上的描述大家对Flink有了一个基本的认识，本套课程不会讲解基础内容，因此建议有Flink基础的同学进行认购。 开始
Window一、简介二、代码实现三、测试 一、简介大家知道,Flink用水位线和窗口机制配合来处理乱序事件,保证窗口计算数据的正确性,当水位线超过窗口结束时间的时候,就会触发窗口计算水位线是动态生成的,根据进入窗口的最大事件时间-允许延迟时间那么窗口的开始时间和结束时间是怎么计算的呢?这里不讨论计数窗口,因为数量统计很容易知道,只针对时间窗口的计算滚动时间窗口：按照固定的时间长度对数据进行分组,
Sherlock.IO 是 eBay 现有的监控平台，每天要处理上百亿条日志、事件和指标。Flink Streaming job 实时处理系统用于处理其中的日志和事件。 本文将结合监控系统 Flink 的现状，具体讲述 Flink 在监控系统上的实践和应用，希望给同业人员一些借鉴和启发。监控系统 Flink 的现状eBay 的监控平台 Sherlock.IO 每天处理着上百亿条日志(log)，
从刚开始到现在，一直对打印日志什么感兴趣，今天下午有时间，就仔细研究了下。1.什么是Log4j?什么是slf4j?Log4j是Apache的一个开源项目，通过使用Log4j，我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、GUI组件，甚至是套接口服务器、NT的事件记录器、UNIX Syslog守护进程等；我们也可以控制每一条日志的输出格式；通过定义每一条日志信息的级别，我们能够更加细致地控制日志的
【User Story2.0】1.使用应用程序是客户，如果程序出了问题，一般客户能提供精确步骤就阿弥陀佛了。如果我们仅仅使用调试器断点机制，该问题没有重现，会让我们以为已经解决了，但其实问题藏的深，可能是多线程有关呢（因为断点让执行速度变慢了）。所以【成功地调试程序、监控和错误报告地关键是【日志】】2.K&R的K和Rob Pike总结 一、 认真思考添加输出语句+
目录一、序言二、环境准备2.1 docker环境准备2.2 安装zookeeper、kafka、kafka-manager环境2.2.1 zookeeper2.2.2 kafka2.2.3 kafka-manager2.3 安装flume2.4 安装flink三、程序开发3.1.程序生成日志到flume3.2程序获取kafka中的数据fl
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2023-08-18 16:55:40
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1 IDEA的Flink开发环境搭建1.1 下载Java JDK 1.8Mac 中默认有安装，我这里不再展示。1.2 Flink 下载Flink官网下载地址 随便选个下载，本文以Flink 1.13.1为例，注意链接名称“for scala 2.12”，后面在idea下载scala时必须下载scala 2.12版。 下载完成解压，一会使用。1.3 IDEA 下载IDEA官网下载地址 个人觉得破解麻
