Flink在流上最大的特点，就是引入全局snapshot， CheckpointCoordinator做snapshot的核心组件为， CheckpointCoordinator /**
* The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state.
* It tr
Flink 单机部署
原创
2023-09-29 21:57:29
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standalone1.基本操作解压flinktar -zxvf flink-1.7.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz移动到指定目录mv flink-1.7.1 /opt/sxt/ 如上图所示 flink权限需要修改修改所属人/组chown root:root -R flink-1.7.1/修改权限chmod 755 -R flink-1.7.1/2.配置 flink-c
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2024-03-17 17:45:51
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Requirements Software Requirements Flink runs on all UNIX-like environments, e.g. Linux, Mac OS X, and Cygwin (for Windows) and expects the cluster to
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2018-09-26 17:59:00
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在实现Flink standalone部署之前，首先我们需要明确整个流程，这样能更好地指导小白开发者完成部署。下面是整个部署过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------------------|-----------------------------------
原创
2024-05-17 11:35:46
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# Java Flink Standalone
## 介绍
Flink是一个分布式流处理框架，可以实现实时数据处理和批处理任务。它被广泛应用于大数据处理、实时分析和机器学习等领域。在Flink中，我们可以使用Java语言来编写应用程序，利用其强大的API和丰富的函数库来处理数据。
## Flink Standalone架构
Flink Standalone是Flink的一个运行模式，它允许
原创
2024-01-04 07:15:36
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## flink yarn standalone：通过YARN在集群中使用Apache Flink
Apache Flink是一个快速、可扩展、高性能的分布式流处理和批处理框架。它提供了强大的容错机制和灵活的编程接口，可以轻松地处理大规模的数据流和批处理任务。在使用Flink时，我们通常可以选择在本地模式下运行，也可以在分布式集群上运行。其中一种常见的分布式模式是使用YARN在集群中运行Flin
原创
2023-08-31 16:13:56
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目录1. 基本概念2. Flink 数据流2.1 并行数据流2.2 如何划分 TASK 的依据2.3 如何计算 TASK 和 SUBTASK 个数2.4 Demo2.4.1 Code2.4.2 提交 jar 1. 基本概念Task(任务)：Task 是一个阶段多个功能相同 subTask 的集合，类似于 Spark 中的 TaskSet。subTask(子任务)：subTask 是 Flink
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2024-01-12 06:28:04
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文章目录官网参考1.任务2.通过flinkUI可以看到 有几个框就是几个Task3.程序模型4.流的分类5.Operator Chains6.Task Slot (TM = JVM)7.获取整个算子的执行计划8.flink通过webUI的Jar包传到哪里去了 java.io.tmpdir=/tmp 官网参考# https://ci.apache.org/projects/flink/flink-
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2024-02-09 10:38:33
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概述FLIP6 对Flink架构进行了改进，引入了Dispatcher组件集成了所有任务共享的一些组件：SubmittedJobGraphStore,LibraryCacheManager等,为了保证高可用，存在多个Dispatcher进行Master选举，同时Dispatcher必须把JobGraphs和提交job的相关jar包存储到持久化仓库中,保证failover后能恢复已经运行的任务。本文
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2024-04-29 10:27:22
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1. Flink简介Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink流执行引擎（streaming dataflow engine），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例。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：DataSet
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2024-02-17 09:37:58
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Apache Flink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次)。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Flink J
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2024-10-05 11:23:58
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概述独立模式是部署 Flink 最简单的方式：部署概述中描述的 Flink 服务只是作为操作系统上的进程启动
原创
2021-12-30 10:49:05
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Flink 运行时的组件作业管理器（JobManager）控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager 所控制执行。JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包。JobManager 会把JobGrap
一、什么是flink 的 session window与翻滚窗口（Tumbling Window）和滑动窗口（Sliding Window）相比，会话窗口（Session Window）不重叠并且没有固定的开始和结束时间。当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时，即当发生不活动的间隙时，会话窗口关闭会话窗口分配器可以设置静态会话间隙和动态会话间隙二、实际应用问题每个用户在一个独立的session中平
一、产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱
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2024-03-24 13:36:16
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OnlineStatisticsTaskpackage pers.aishuang.flink.streaming.task;import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.
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2024-05-06 09:32:32
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2021-08-18 13:54:00
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1 standalone模式1.1 安装解压缩 flink-1.7.0-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz修改 flink/conf/flink-conf.yaml 文件修改 /co2 提交任务...
原创
2022-11-11 10:10:05
248阅读
搭建flinkflink standalone模式
原创
2021-12-04 16:02:23
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