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-
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
Flink部署-standalone模式 安装环境信息flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgzhadoop-2.7.5java 1.8zookeeper 3.4.6os:centos 6.4123451、下载直接去flink的社区下载就可以了。http://flink.apache.org/downloads.html2、解压tar -zxvf fli
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2019-01-11 10:38:00
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独立模式（Standalone）是部署 Flink 最基本也是最简单的方式： 所需要的所有 Flink 组件， 都只是操作系统上
原创
2022-06-18 01:25:13
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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.
Flink中的数据交换基于以下设计原则构建：数据交换的流控是由接收方启动的，这与原始MapReduce十分相似。用于数据交换的数据流，即通过物理线路的实际数据传输，是通过IntermediateResult的概念抽象的，并且是可插入的。这意味着该系统可以使用相同的实现方式去支持流式传输（streaming）与批量传输（batch）数据交换的过程：数据交换的过程，涉及多个对象，包括：作为主节点的Jo
状态管理之前我们提到过大多数流应用是有状态的。很多operators会不断的访问并更新某中状态，例如一个window中收集了多少条记录，输入源中当前读到的位置，亦或是用户定义的特定operators的状态。无论是内置的operator还是用户定义的operators，Flink对待它们都是一致的。在这章我们会讨论Flink 支持的不同的状态类型、state是如何被存储并由state backend
1.流技术演变 1.1 Apache Storm Apache Storm是流处理的先锋。Apache Storm提供了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐
集群角色Flink提交作业和执行任务，需要几个关键组件：客户端：代码由客户端获取并作转换，之后提交给JobmanagerJobmanager就是Flink集群的管事人，对作业进行中央调度管理；当从客户端获取到转换过的作业后会进一步进行处理，然后分发给众多的taskmanagerTaskmanager:真正干活的人，数据的处理操作都是它们来做部署模式在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可
Local模式、Standalone模式和FlinkonYARN模式是Flink的三种常见部署模式。
原创
精选
2023-09-22 17:13:04
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Local模式、Standalone模式和Flink on YARN模式是Flink的三种常见部署模式。
原创
2023-10-19 08:41:00
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简单研究下Flink的任务部署。我们在IDEA 开发工具中用代码跑Flink 的时候，实际是会虚拟出一个小型的Flink 集
原创
2022-10-17 14:21:08
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这篇文章主要用来记录一下Flink中的常见的报错以及解决方案(以后会持续更新)1,Table is not an append-only table. Use the toRetractStream() in order to handle add and retract messages.这个是因为动态表不是append-only模式的,需要用toRetractStream(回撤流)处理就好了.
前置准备CentOS7、jdk1.8、flink-1.10.1、hadoop-2.7.7想要完成本期视频中所有操作，需要以下准备： 一、集群规划 二、环境搭建 2.1 下载并解压下载 Flink 安装包，这里我下载的是flink-1.10.1-bin-scala_2.11.tgz。下载地址：https://flink.apache.org/zh/downloa
原创
2021-12-08 09:41:23
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一个FlinkJob提交到集群中运行时，会被调度为不同的Task。在前面的文章中，已经介绍了Flink如何根据用户的编写的程序生成调度用的执行图，如何为Task分配计算资源，以及Task之间如何进行数据交换。在这篇文章中，将跟踪一个Task的完整的生命周期，进一步加深对Flink执行过程的理解。Task和OperatorChain
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
Flink中的数据交换是围绕着下面的原则设计的： 1.数据交换的控制流（即，为了启动交换而传递的消息）是由接收者发起的，就像原始的MapReduce一样。 2.用于数据交换的数据流，即通过电缆的实际数据传输，被抽象为了IntermediateResult，并且是可插拔的。 这意味着系统可以使用同一实现同时支持流数据传输和批处理数据传输。数据交换也涉及到了一些角色，包括： 1.JobManag
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2023-08-27 15:27:00
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文章目录前言Flink CDC1. CDC简介1.1 什么是 CDC1.2 CDC 的种类1.3 Flink-CDC2. Flink CDC 案例实操2.1 DataStream 方式的应用2.1.1 导入依赖2.1.2 编写代码2.2.3 提交到集群运行2.1.4 断点续传savepoint2.2 FlinkSQL 方式的应用2.2.1 代码实现2.2.2 测试2.3 自定义反序列化器2.4
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2023-10-18 15:04:23
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