文章目录1、窗口2、分类3、窗口API概览4、窗口分配器 在批处理统计中，可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在无界流的实时处理统计中，是来一条就得处理一条，那么如何统计最近一段时间内的数据呢？ ⇒ 窗口的概念：将无限数据切割成一个个的"数据块" 1、窗口Flink的窗口，可以理解为一个桶，水龙头下面的水桶的桶，窗口把无限流切割成一个个存储桶，流中数据被分发到对应的桶，再按需对每个桶中收集
1.概述我们都知道 Flink 任务是一个 7*24 小时不停运行的任务,所以对于任务的实时监控就显得尤为重要,因为任务运行的状态对于我们来说是一个黑盒,比如任务是否挂掉,是否存在反压,使用的内存,CPU 等情况我们是不知道的,虽然 Flink 的 UI 上面可以添加相关的 metrics 来查看,但是需要手动的一个一个添加,还是比较麻烦的,特别是在任务非常多的情况下.所以就需要有一种统一的监控方
Flink 学习七 Flink 状态(flink state)1.状态简介流式计算逻辑中,比如sum,max; 需要记录和后面计算使用到一些历史的累计数据,状态就是:用户在程序逻辑中用于记录信息的变量在Flink 中 ,状态state 不仅仅是要记录状态;在程序运行中如果失败,是需要重新恢复,所以这个状态也是需要持久化;一遍后续程序继续运行1.1 row state我们自定义变量来保存数据publ
# Flink on YARN: 停止 Flink 任务
## 引言
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了高效、可伸缩和容错的数据流处理。Flink on YARN 是 Flink 的一种部署模式，它利用 YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，允许 Flink 在 Hadoop 集群上运行。
在使用 Flink on
文章目录1. 首先StreamExecutionEnvironment是流作业的一个执行环境2. StreamGraph的创建3. 异步创建一个JobClient客户端1. 创建一个执行器。2. pipeline到jobgraph的转化1.激活配置文件（准备JobGraph的配置）2. 翻译Translator （执行JobGraph转化）异步提交任务到Cluster（集群）中，并获取Job客户
# 实现Flink Java任务停止
## 概述
在Flink中，我们可以通过编写代码来停止一个正在运行的任务。对于新手开发者来说，可能不清楚如何实现这一功能。本文将向你展示停止Flink Java任务的具体步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> StopTask
StopTask --> StopJob
JobGrap的接受与运行上文我们讲解了客户端将用户代码最终转化为JobGrap之后，通过Dispatcher的网关将JobGrap提交给Dispatcher。之后Dispatcher通过JobManagerRunnerFactory工厂类创建JobManagerRunner实例，最终调用JobManagerRunner实例启动JobManager服务。JobManager服务的底层主要通过Job
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2023-09-10 21:21:26
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一、watermark介绍在这篇文章如果只配置了watermark，没有设置allowedLateness。当watermark的时间戳大于等于窗口的结束时间时，会触发计算输出一次结果(如果1是全量计算则触发，增量的就不用触发了)，然后关闭窗口(清空状态值)比如设置了watermark延迟时间为3000毫秒，以窗口0~5000毫秒为例，窗口结束时间为5000毫秒可知watermark=eventT
Flink 重启策略一、前言二、Flink为何要重启？三、什么是state？四、state的分类1 operator state2 keyed state五、什么是checkpoint？六、Flink重启策略有哪些？1 固定延迟重启2 失败率重启3 不重启4 固定延迟重启 和 失败率重启的注意点5 代码案例七、结语 一、前言在说Flink的重启策略有哪些之前，我们有必要先了解下Flink重启的目
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2023-09-22 17:35:41
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# 页面停止Yarn任务
在大型的Web应用中，我们经常会使用Yarn来管理项目的依赖项和构建过程。但有时候我们会遇到需要停止正在运行的Yarn任务的情况，本文将介绍如何在页面中停止Yarn任务，并提供了相应的代码示例。
## 什么是Yarn？
Yarn是由Facebook开发的一个快速、可靠、安全的Node.js包管理器。它可以用来下载、安装、更新和管理项目的依赖项。Yarn通过并行下载和
Flink学习笔记：时间与窗口1. 时间在flink中定义了三类时间：事件时间（Event Time）：即事件实际发生的时间。处理时间（Processing Time）：事件被处理的时间。进入时间（Ingestion Time）：事件进入流处理框架的时间下图很好的说明了三种时间的区别与联系 其中时间时间和处理时间是比较常用，根据应用程序的不同以及结果准确性要求可以定义不同的时
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2023-08-28 22:26:35
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系统架构提交作业流程 高级抽象视角独立模式 Yarn集群 会话模式1.先对于yarn申请一个JobManager 2.JobManager处理任务单作业模式 数据流程图 所有的
Flink
程序都可以归纳为由三部分构成：
Source
、
Transformation
和
Sink
。 ⚫
Sourc
一、Time （1）Even time 1、Event Time 是事件发生的时间，一般就是数据本身携带的时间。这个时间通常是在事件到达 Flink 之前就确定的，并且可以从每个事件中获取到事件时间戳。 2、在 Event Time 中，时间取决于数据，而跟其他没什么关系。如果事件按照事件先后发生的顺
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2023-07-11 17:28:29
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文章目录背景案例详解命令行停止api实现 背景随着flink在流计算领域越来越火，很多公司基于flink搭建了自己的实时计算平台，用户可以在实时平台通过jar或者sql的方式来开发、上线、下线、运维flink任务，避免了构建flink任务的复杂性，使更多不会flink的人能够使用flink。平时我们自己开发一个flink任务之后，都是通过脚本的方式提交到集群的，但是我们搭建了一个实时计算之后，就
Flink程序中 Timer实现定时操作有时候，我们在计算任务中需要使用到定时器来帮助我们处理业务，例如 订单的自动结算？自动好评? 定时收集？等等…但需要注意的 我们无法为计算任务灵活的配置CRON表达式,仅仅只能指定触发的时刻。一、什么样的Flink作业可以开启开启定时器需要开启定时作业的JOB,必须是由KeyedProcessFunction低阶函数进行数据处理，而非Window我们可以在p
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2023-06-19 15:57:53
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1.Job Managers、Task Managers、客户端（Clients）Flink 运行时包含两类进程：JobManagers （也称为 masters）协调分布式计算。它们负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复等。每个 Job 至少会有一个 JobManager。高可用部署下会有多个 JobManagers，其中一个作为 leader，其余处于 standby 状态。
Flink实时项目前期准备，包括日志生成，日志监听，nginx负载，最后发送到kafka的ODS层。
1.日志生成项目日志生成机器：hadoop101jar包：mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jargmall_mock |----mock_common |----mo
一、APM服务背景二、watermark问题定位2.1 watermark的设置2.2 assign分发watermark选择2.3 AssignerWithPeriodicWatermarks2.4 AssignerWithPunctuatedWatermarks2.5 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor随着业务的增长，培优内部对实时任务的需求也愈来愈
文章目录Monitoring CheckpointingMonitoringOverview TabHistory TabSummary TabConfiguration TabCheckpoint DetailsMonitoring Back PressureBack PressureTask performance metricsExampleBack Pressure Status Mon
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2023-09-04 17:17:21
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