在Blink的流式任务中，State相关的操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈。实时计算部-查询和优化团队开发了MiniBatch功能，大幅降低了State操作的开销。假设数据流在短时间内累计有N条数据（分布在M个key上）开启minibatch的前后对比：操作state由2N次转变为2M次MiniBatch的一个典型场景-无限流上的GroupBy在Blink-SQL中，通常会使用无限流的Group
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2024-03-21 15:17:14
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这里写目录标题5. Flink流处理API5.1 Environment执行环境5.2 Source数据源env.fromCollection 从集合读取数据env.readTextFile 从文件读取数据从kafka读取数据自定义数据源5.3 Transform转换算子一 单数据流基本转换：mapflatMapfilter二 基于key的分组转换keyBy()指定key的三种方式聚合（Aggr
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2024-03-10 22:25:43
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Flink开发环境搭建操作手册Flink环境的搭建我主要从两个方面的加以说明，一方面是Flink环境的安装，包括安装，Scala安装，Maven安装；另一方面是Flink的项目开发流程，包括Flink项目创建，编码，导出jar包。 一 Flink环境的安装1 安装1.1 简介是公司的产品，这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格，开发人员以
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2023-08-28 08:04:06
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背景：最近公司需要引入flink相关框架做一些大数据报表分析的任务，之前没有实际接触过flink，所以需要学习一下。此外，防止看完就忘，也为了后续的回顾学习，因此在这里做一个整理，也希望帮助到有需要的朋友。环境准备：我这里是在自己的笔记本上搭建的环境VMware 安装centos7虚拟机 并配置好网络等win10安装idea 并配置maven(要求3.0以上，我用的3.6.2)flink-1.7.
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2023-12-21 17:18:45
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IDEA提交项目代码到github或gitee上IDEA2020版第一步：使用IDEA提交项目到git之前必须先对项目进行更新，这样做是特别重要，如果不进行更新，别人有项目提交到服务器上，那么你的项目将会提交不上去，使用git解决冲突会比较麻烦，即使你解决了冲突，但是有时候不注意会替换掉别人写的代码，首先我们先进行项目的拉取pull，如图:第二步：之后，我们进行编写代码，项目代码就会变成蓝色状态，
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2023-12-01 12:06:55
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# Idea将Flink任务提交到YARN
## 引言
Apache Flink是一个开源的流式处理框架，它提供了高吞吐量、低延迟的大规模流式数据处理能力。而YARN是Hadoop生态系统中的一个集群管理系统，用于管理集群资源和任务调度。将Flink任务提交到YARN集群上可以更好地利用集群资源，提高任务的执行性能。
本文将介绍如何将Flink任务提交到YARN集群，并提供相应的代码示例。
原创
2024-01-25 11:38:26
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Flink 大并发任务（超过 500 并发）在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下，将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时，通过 NetworkBuffer来实现攒批，权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti
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2023-11-01 20:36:09
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几乎所有的 Flink 应用程序，包括批处理和流处理，都依赖于外部配置参数，这些参数被用来指定输入和输出源(如路径或者地址)，系统参数(并发数，运行时配置)和应用程序的可配参数(通常用在自定义函数中)。Flink 提供了一个简单的叫做 ParameterTool 的使用工具，提供了一些基础的工具来解决这些问题，当然你也可以不用这里所描述的ParameterTool，使用其他的框架，如：Common
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2024-03-15 13:55:45
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Flink 流处理 API1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子Reducesplit 和 select
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2024-03-04 20:55:37
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使用CDH6.3.2安装了hadoop集群，但是CDH不支持flink的安装，网上有CDH集成flink的文章，大都比较麻烦；但其实我们只需要把flink的作业提交到yarn集群即可，接下来以CDH yarn为基础，flink on yarn模式的配置步骤。一、部署flink1、下载解压官方下载地址：Downloads | Apache Flink注意：CDH6.3.2是使用的scala版本是2.
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2024-06-21 13:50:14
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flink on yarn提交任务的两种方式flink on yarn 有两种提交方式：(1)、启动一个YARN session(Start a long-running Flink cluster on YARN)；(2)、直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)。 简单bb两句，其实
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2024-01-22 16:42:52
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Flink 命令行
提交参数：1 参数必选 ：
-n,--container <arg> 分配多少个yarn容器 (=taskmanager的数量)
2 参数可选 ：
-D <arg> 动态属性
-d,--detached 独立运行
-
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2023-08-19 19:23:41
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Flink分布式运行时环境Tasks and Operator Chains 任务和操作链Job Managers, Task Managers, Clients 作业管理器，任务管理器，客户端Task Slots and Resources 任务执行槽和资源State Backends 转态后端Savepoints 保存点Tasks and Operator Chains 任务和操作链Flink
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2024-02-24 09:46:09
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目录
界面方式
命令方式
任务取消
测试代码如下：
package wordcount
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
/**
* Created by leboop on 2020/5/19.
*/
object St
原创
2021-07-16 09:45:31
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声明: 由于我集群搭建的问题, 并不能通过yarn提交flink任务, 所以第三部分的所有实现, 全是复制粘贴的尚学堂的教案. 如果之后集群弄好了, 会重新修改这部分的内容 侵权删一. Web UI提交任务提交查看是否接收到数据查看是哪个节点执行的访问执行的节点查看结果二. 命令提交执行命令./flink run -d -c com.hjf.ScalaStreamWordCount /root/D
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2023-08-03 19:56:27
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009FlinkFlink基本架构概述Client 客户端JobManagerTaskManager Flink基本架构standalone模式：主从式的架构 yarn模式在yarn上提交任务时，第一步运行flink脚本，自动将程序、配置文件、jar包上传到hdfs，第二步向ResourceManager申请资源，申请到第一个资源会启动一个AppMaster，启动一个JobManager，它们两
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2023-07-28 00:24:43
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一：首先查看seatunnel提交任务到flink集群的时候的shell脚本start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh，查看最后会调用一个类FlinkStarter，如下图所示这个类主要调用SeaTunnelFlink这个类，并且生成相应的shell脚本二：跟着相应的类走，最后会调用FlinkExecution，这个类的execute方法，其中这个方法里面会对
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2024-06-17 06:55:28
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环境信息：CDH : 6.2.0 含Kerberos认证 Hadoop: Hadoop 3.0.0-cdh6.2.0 Flink: Version: 1.11.2, Commit ID: fe36135 Flink 1.11 开始提供三种方式用以提交任务，分别如下：Session模式：所有作业共享集群资源，隔离性差，JM 负载瓶颈，main 方法在客户端执行。 Per-Job模
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2023-09-04 23:10:37
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参考学习阿里巴巴周凯波Flink客户端操作内容。概要Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互，包括 Flink 命令行，Scala Shell，SQL Client，Restful API 和 Web。Flink 首先提供的最重要的是命令行，其次是 SQL Client 用于提交 SQL 任务的运行，还有就是 Scala Shell 提交 Table API 的任务。同时，Fl
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2024-03-08 15:18:36
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文章目录一、 请求映射1. rest使用与原理**1.resut的使用**2. rest原理2. 请求映射原理二、普通参数与基本注解常用注解ServletAPI参数解析复杂参数解析目标方法执行完成后处理派发结果请求参数的解析原理1. HandlerAdapter2. 执行目标方法3. 方法参数解析器4. 获取参数当中的值4.1 挨个判断那个参数解析器能解析当前值4.2 再调用方法进行解析 一、
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2024-03-26 09:22:54
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