一、错误日志2022-08-30 03:14:45
org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.AsynchronousException: Caught exception while processing timer.
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask$StreamTask
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2024-04-28 11:53:03
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Flink jar 作业灵活、接口丰富，支持 DataStream和 Table API/SQL。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。
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2023-09-15 14:20:41
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OperatorsDataStream TransformationsDataStream --> DataStreamMapTakes one element and produces one element. A map function that doubles the values of the input stream获取一个元素并生成一个元素。将输入流的值加倍的映射函数：data
Flink基于用户程序生成JobGraph，提交到集群进行分布式部署运行。本篇从源码角度讲解一下Flink Jar包是如何被提交到集群的。(本文源码基于Flink 1.11.3)1 Flink run 提交Jar包流程分析首先分析run脚本可以找到入口类CliFrontend，这个类在main方法中解析参数，基于第二个参数定位到run方法: try {
// do ac
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2023-11-17 23:19:12
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导语
本文主要介绍58同城实时计算平台技术演进，以及基于Flink打造的一站式实时计算平台Wstream，涵盖很多实践经验、干货和方法论，希望对您有所帮助。 背景58同城作为覆盖生活全领域的服务平台，业务覆盖招聘、房产、汽车、金融、二手及本地服务等各个方面。丰富的业务线和庞大的用户数每天产生海量用户数据需要实时化的计算分析，实时计算平台定位于为集团海量数据提供高效、稳定、分布式
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2024-05-28 17:34:52
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Flink运行架构一、任务提交流程二、任务调度原理三、Worker与Slots四、程序与数据流五、并行数据流六、task与operator chains 一、任务提交流程 Flink任务提交后，Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置，之后向Yarn ResourceManager提交任务，ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动
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2023-09-25 16:39:08
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我是Lake，专注大数据技术、程序员经验、互联网科技见解分享，如果你觉得这篇文章对你有帮助的话，欢迎你点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我前进的最大动力。最近在做 Flink SQL 任务方面的开发，有这样一种情况，用户自己上传自定义的 UDF Jar 包，这里你可以理解为是用户自己定义的函数 Jar 包，然后在写的 Flink SQL 任务的时候，需要能够用到 Jar 包中定义的 UD
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2023-08-04 13:28:08
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什么是Cep？在流式数据中（事件流），筛选出符合条件的一系列动作（事件）【复杂事件处理】什么是 Flink-Cep？Flink Cep库Api 【实时操作】官方文档什么是Pattern？Pattern就是Cep里的规则制定Pattern分为个体模式，组合模式（模式序列）和模式组模式组是将组合模式作为条件的个体模式Cep开发流程DataStream 或 Keyedstream
定义规则(Patter
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2024-07-03 04:24:11
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1、环境准备首先，准备 python 虚拟环境。2020年11月3日时的 pyflink 的最高版本为 1.11.2，请开发者按照实际需要或者线上环境要求来指定 pyflink 版本。wget https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/downloads/setup-pyflink-virtual-env.sh
sh
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2024-04-08 14:42:05
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RPC分布式系统离不开RPC远程调用，本文首先理一下什么是RPC。1.java本地方法调用假设你有一个Calculator，那么单体应用时，要调用Calculator的add方法来执行一个加运算，你可以方法中直接使用，因为在同一个地址空间，或者说在同一块内存，这个称为本地函数调用。java的本地方法调用中，每个方法会作为java虚拟机栈中的一个栈帧放入到java虚拟机栈中，方法调用的时候执行入栈操
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2024-06-13 19:37:05
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Flink完全分布式集群安装 - 知乎过程中有很多问题需要摸索，遇到问题请参考上述文档。1.1本地模式部署1.1.1 将压缩包解压[root@master root]# tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/1.1.2 创建软连接（文件名太长操作不方便，就是改个名）[root@master local]# ln -s flin
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2024-05-27 12:34:14
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调试Local模式下带状态的Flink任务Flink版本: 1.8.0Scala版本: 2.11Github地址：https://github.com/shirukai/flink-examples-debug-state.git在本地开发带状态的Flink任务时，经常会遇到这样的问题，需要验证状态是否生效？以及重启应用之后，状态里的数据能否从checkpoint的恢复？首先要明确的是，Flink
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2024-03-23 11:03:55
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# 实现“flink hadoop jar”流程及代码指导
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“flink hadoop jar”这一流程的步骤：
```mermaid
erDiagram
participant A as 开发者
participant B as 小白
A --> B: 1. 准备Flink和Hadoop环境
A --> B: 2. 编
原创
2024-03-05 06:42:09
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一、背景地图组的同学有一个需求需要在bq上使用一个自定义UDF，能够将经纬度转换为对应的行政区域，UDF出入参如下所示：hive>select MatchDistrict("113.2222,24.33333", "formattedAddress")hive>中华人民共和国-广东省-肇庆市-四会市
hive>select MatchDistrict("113.2222,24.3
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2024-05-05 17:56:09
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DataStream 作业开发时往往会遇到一些 jar 包冲突等问题，本文主要讲解作业开发时需要引入哪些依赖以及哪些需要被打包进作业的 jar 中，从而避免不必要的依赖被打入了作业 jar 中以及可能产生的依赖冲突。1. 核心依赖每一个 Flink 应用程序都依赖于一系列相关的库，其中至少应该包括 Flink 的 API。许多应用程序还依赖于连接器 Connector 相关的库(比如 Kafka,
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2023-11-02 13:35:33
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选中表格行执行查询…………………………………………………………………………………………………
开发工具与关键技术：Visual Studio 2015 C#作者：林敏静撰写时间：2019年7月23日…………………………………………………………………………………………………前段时间总是因为粗心大意弄出了许多Bug，我也有回去认真反省，认真地去对待每一行代码，最近几天写的都是些增删查改的功能，没有遇
一、Flink简介1、概述Apache Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架对无界和有界数据流进行有状态计算2、重要特点(1)事件驱动型：从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作(对比SparkStreaming微批次)(2)流处理(无界、实时)与批处理(spark)flink数据流分为无界数据流(按事件发生顺序获取
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2024-09-19 18:09:02
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背景项目中想要把flink做到平台化,只需要编辑sql便能把任务跑起来,开发过程中遇到一个问题,就是如何能够自动的加载自定义的函数包,因为项目中已经把main打包成一个通用的jar, 使用时只需要把sql信息用参数形式传入就可以. 但是如果sql中需要使用到udf,那么就需要实现flink的动态加载jar先说结论在通用的jar main中通过反射使用类加载器,加载对应的jar包通过反射设置Stre
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2024-03-07 09:55:20
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flinkflink（基于数据流上的有状态计算）flink的特点：事件驱动型事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件六提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。（SparkStreaming是微批次，将批次更加微小化）实时流处理批处理的特点是有界、持久、大量。非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线计算。流处理的特点是无界、实时。无需针对整个数据集执
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2024-05-28 17:17:25
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1. 执行环境Flink 程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地 JVM 中执行程序，也可以提交 到远程集群上运行。不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时，首先必须获取当前 Flink 的运行环境，从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境 上下文信息，才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。1. 1 创建执行环境创建
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2024-04-26 18:40:37
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