文章目录Flink SQL IntroductionAggregationWindow AggregationGroup Aggregationwindow 聚合与非 window 聚合的区别自定义函数自定义标量函数 UDF自定义聚合函数 UDAF自定义表值函数 UDTF Flink SQL Introduction声明式 API，也是 Flink 最高层的 API，易于使用。自动优化，屏蔽 S
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2024-03-14 06:38:39
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Flink四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint这是Flink最重要的一个特性。Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Flin
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2024-05-22 10:24:04
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在flink中，定义好窗口分配器之后，无限流上的数据已经被我们划分到了一个个窗口里，接下来，我们需要对每个窗口中的数据进行处理。这可以通过指定Window Function来实现，一旦系统确定了某个窗口已经准备好进行处理，该函数将会处理窗口中的每个元素。
Window Function通常有这几种：ReduceFunction，AggregateFunction
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2023-09-06 16:18:56
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由于工作需要最近学习flink 现记录下Flink介绍和实际使用过程 这是flink系列的第二篇文章 Flink DataStream API 介绍及使用Flink 中的 APIDataStream 介绍DataStream API 程序剖析获取一个执行环境加载/创建初始数据指定数据相关的转换指定计算结果的存储位置触发程序执行 Flink 中的 API 这里介绍我们常用的DataStream AP
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2024-03-21 11:53:56
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Flink——Task退出流程与Failover机制 目录Flink——Task退出流程与Failover机制1 TaskExecutor端Task退出逻辑2 JobMaster端failover流程2.1 Task Execute State Handle2.2 Job Failover2.2.1 Task Failure Handle2.2.2 Restart Task2.2.3 Cancel
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2023-12-19 05:18:32
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本页目录 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）属性字段WITH参数类型映射 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）DataHub作为一个流式数据总线，为阿里云数加平台提供了大数据的入口服务。结合阿里云众多云产品，可以构建一站式的数据处理平台。流计算通常使用DataHub作为流式数据存储头和输出目的端。同时，上游众多流式数据，包括DTS、IOT等均选择DataHub作为
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2024-04-12 10:36:37
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架构网上找了一个flink工作原理的例子。我们是在yarn上运行的。官方给了两种运行的模式,我们这边用的是Flink Run(yarn Session的运行规则决定了集群一次只能跑一个任务，单次任务比较合适，不适合批量长期任务运行)。客户端提交flink程序，并且向yarn申请资源，包含一个jobManager和若干个TaskManager, 每一个都是一个jvm进程。jobManager通过ya
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2024-07-19 21:34:47
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Qubole最近的一份市场调查报告显示，ApacheFlink 是2018年开源大数据生态中发展“最快”的引擎。和2017年相比增长了125% 。为了让大家更为全面的了解Flink，我和 infoQ 的徐川联合制作了一本介绍 Apache Flink 的中文专刊《不仅仅是流计算：Apache Flink实践》。它融合了Apache Flink在国内各大顶级互联网公司的大规模实践。在这本专刊里你可以
# 实现“flink关闭yarn”教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“flink关闭yarn”的整体流程。可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 停止Flink作业 |
| 2 | 停止YARN集群 |
| 3 | 关闭Flink集群 |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤1：停止Flink作业
在停止Flin
原创
2024-05-08 07:37:12
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# Flink on YARN 关闭的实用指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于大数据实时分析中。当你使用 Flink 在 YARN 上运行作业时，理解如何正确关闭作业是十分必要的。在本文中，我们将探讨 Flink on YARN 的关闭操作，分析其各个步骤，并提供相关代码示例，以确保作业的平滑关闭。
## 什么是 Flink 和 YARN？
在深入内容之前，我们
原创
2024-09-10 05:21:04
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API的基本概念Flink 程序是一种能够对分布式集合进行转换（transformation）的常规程序，比如：过滤、映射、更新状态、联合、分组、定义窗口、聚合等。集合（Collections ）最初是通过源（sources ）来创建（例如：从文件中读取、KAFKA 主题、或者来源于本地，以及从内存中收集）。处理结果是通过槽（sinks）返回的，它可以写入文件（包括分布式文件系统，如HBase），
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2024-04-07 21:50:03
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1.Environment1.1 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常
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2024-08-16 13:49:38
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Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序。集合最初是从源创建的。通过接收器(slink)返回结果，接收器可以将数据写到某个文件或stdout。Flink可以在各种环境(context)中运行，本地JVM或集群。1.数据集和数据流Flink用特殊的类DataSet and DataStream来表示程序中的数据。可以认为他们是可以包含重复数据的不可变数据集合。在DataSet
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2024-03-19 20:58:55
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一、Flink核心API Flink中提供了4种不同层次的API，每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前上面3个会用得比较多。1、低级API(Stateful Stream Processing)：提供了对时间和状态的细粒度控制，简洁性和易用性较差，主要应用在一些复杂事件处理逻辑上。 2、核心API(DataStream/DataSet API)：主要提供了针对流数据和批
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2024-02-21 15:04:56
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DataStream API（一）在了解DataStream API之前我们先来了解一下Flink API的构成。Flink API是分层的。由最底层的Stateful Stream Process到最顶层的SQL分为四层。如下图：DataStream API 顾名思义，就是DataStream类的API，DataStream表示Flink程序中的流式数据集合。它是一个包含重复项的不可变数据集合，
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2024-04-09 13:56:17
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1. Flink四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。 Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Fl
Flink中的DataStream程序是在数据流中实现transformation操作(如:过滤、修改状态、定义窗口、聚合等)的常规程序。数据流通过各种source(如: 消息队列、socket流、文件等)来创建，结果通过sink返回，可能是将数据写入文件中或者标准输出(如:命令行终端输出)。Flink程序可以在不同的情况下执行，以独立的程序执行或者嵌入其他程序中执行。执行过程可以发生
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2024-05-11 23:56:25
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结果分区消费端在前一篇，我们讲解了生产者分区，生产者分区是生产者任务生产中间结果数据的过程。消费者任务在获得结果分区可用的通知之后，会发起对数据的请求。我们仍然以生产者分区的例子作为假设，其在消费端示意图如下：可以看到在生产端和消费端存在对等的模型，具体ResultSubpartition中的数据如何被消费，我们将在本篇进行深入剖析。输入网关输入网关（InputGate）用于消费中间结果（Inte
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2024-04-24 21:36:02
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文章目录1、基于文件(1)、readTextFile(path)- TextInputFormat(2)、readFile(fileInputFormat, path)(3)、(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter, typeInfo)2、插座为基础socketTextStream3、基于集合(1)、fromCollecti
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2024-02-08 06:09:16
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文章目录知识点反压CheckpointBarrierAligned CheckpointUnaligned Checkpoint核心思想实现原理UC同步阶段UC异步阶段 知识点反压反压是流式系统中关于处理能力的动态反馈机制，并且是从下游到上游的反馈，一般是在实时数据处理的过程中，上游节点的生产速度大于下游节点的消费速度。在Flink中，反压主要有两个部分：跨TaskManager的反压过程和Ta
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2024-03-13 13:42:24
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