实际问题在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。那么在计算过程中如果网络、机器等原因导致Task运行失败了，Apache Flink会如何处理呢？在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》一篇中我们介绍了 Apache Flink 会利用State记录计算的状态，在Failover时候Task会根据St
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2024-07-24 12:38:54
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HDFS租约与Flink StreamingFileSink1 概述HDFS文件的特点是一次写多次读并且不支持客户端的并行写操作，hdfs采用租约机制来保证对文件的互斥操作。 某个DFSClient打开文件流时，该DFSClient即为租约持有者（LeaseHolder），租约由NameNode发放。租约就是在规定时间内拥有写文件权限的许可凭证，HDFS提供Lease机制来保证写入数据的一致性。也
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2024-04-24 21:31:58
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Flink通过org.apache.flink.core.fs.FileSystem类来抽象自己的文件系统，这个抽象提供了各类文件系统实现的通用操作和最低保证。此文件系统的可用操作非常有限，以支持广泛的其它文件系统，例如追加或者变更已有文件就不被支持。文件系统由其格式来区别，例如file://, hdfs://，等等。Implementations(实现)Flink使用以下文件系统方案直接实现其文
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2024-04-24 11:41:00
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上一篇说了HDFSEventSink的实现，这里根据hdfs sink的配置和调用分析来看下sink中整个hdfs数据写入的过程：线上hdfs sink的几个重要设置hdfs.path = hdfs://xxxxx/%{logtypename}/%Y%m%d/%H：
hdfs.rollInterval = 60
hdfs.rollSize = 0 //想让文件只根据实际来roll
h
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2024-03-22 13:36:08
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Flink版本：1.4.2
目的：本文主要是了解Flink中DataSource是如何从HDFS中读取数据的。梳理一下大致流程： 在JobManager处，通过提交得来的JobGraph生成ExecutionGraph时，会将JobGraph中的每个JobVertex都转换成ExecutionJobVertex（注意ExecutionJobVertex和ExecutionVertex的区别，
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2023-07-11 17:03:17
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文章目录checkpointing前提条件启用和配置`checkpoint`相关的配置选项选择检查点存储迭代作业中的状态检查点执行流程Barrier对齐EXACTLY_ONCE语义Savepoint与Checkpoint checkpointingFlink 中的每个函数和算子都可以是有状态的。有状态函数在单个元素/事件的处理过程中存储数据，使状态成为任何类型的更复杂操作的关键组成部分。为了使状
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2024-03-25 16:17:30
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在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
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2023-08-03 18:57:41
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1 安装基于CDH6.2.0环境. hadoop版本3.0 spark版本2.4， 自带scala版本2.11.12 2 下载flink1.9 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.9.0/flink-1.9.0-bin-sc
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2024-07-23 06:55:11
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系统架构Flink是一个用于状态化并行流处理的分布式系统。它的搭建涉及多个进程，这些进程通常会分布在多台机器上。分布式系统需要应对的常见挑战包括分配和管理集群计算资源，进程协调，持久且高可用的数据存储及故障恢复等。Flink并没有依靠自身实现所有上述功能，而是在已有集群基础设施和服务之上专注于它的核心功能–分布式数据流处理。Flink和很多集群管理器（如Apache Mesos、YARN及Kube
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2023-11-19 13:18:48
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Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。开发 编辑 Apache Flink是由Apache软件基金会内的Apache Flink社区基于Apache许可
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2024-03-30 17:52:33
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HADOOP都是使用StreamingFileSink，那么有什么区别？： 区别主要在写文件策略： 2.6及以前： OnCheckpointRollingPolicy 2.7： OnCheckpointRollingPolicy和 DefaultRollingPolicy 为什么2.7以前的版本不支 ...
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2021-09-30 11:58:00
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在HDFS中，租约机制是用来管理文件的写入和编辑操作的一种机制。租约机制包括主租约和副租约两种类型。 主租约是由文件的创建者持有的，它控制着文件的写入和编辑权限。创建者在写入或编辑文件时，需要先获取主租约。一旦获取到主租约，创建者可以将数据写入文件，并且其他用户无法对该文件进行写入或编辑操作。主租约的持有者可以选择将租约延长，以延续对文件的写入和编辑权限。 副租约是由其他用户持有的，它允许持有者以
一、概念理解1、State状态Flink实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间数据就叫做State。State可以是多种类型的，默认是保存在JobManager的内存中，也可以保存到TaskManager本地文件系统或HDFS这样的分布式文件系统。2、StateBackEnd用来保存State的存储后端就叫做StateBackEnd，默认是保存
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2023-11-07 08:28:26
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背景因为项目需要，之前基于Hadoop+yarn+flink+hdfs+hive 构建一套文件存储体系，但是由于Hadoop商业发行版cdh和hdp开始收费，开始思考如何构建没有hadoop生态的数据湖，搜集网上资料，尝试基于现代存储S3或者OSS来代替HDFS，使用k8s + kafka + Flink + iceberg + trino构建实时计算体系。 网上的教程大多问题很多，记录下来以作参
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2024-06-11 10:16:02
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centos7搭建完全分布式HDFS Hbase Flink一、安装环境操作系统： CentOS7.2.1511hadoop版本： 2.8.5 节点信息：Namenode 192.168.0.33
Datanode 192.138.0.185
Datanode 192.168.0.193二、安装jdk安装jdk8，注意：hadoop2.x，必须是jdk8 打开/etc/profile，在文件最后面
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2024-02-17 09:34:47
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## 实现Flink HDFS Sink
### 概述
在Flink中，将数据写入HDFS是非常常见的操作，可以通过Flink提供的HDFS Sink实现。HDFS Sink可以将Flink流处理应用程序的输出数据写入到HDFS中，实现数据持久化。
### 实现步骤
下面是实现Flink HDFS Sink的步骤以及对应的代码示例：
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-30 11:41:15
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# Flink Checkpoint to HDFS
## Introduction
In a distributed system like Apache Flink, checkpointing is essential for fault tolerance and exactly-once processing. In this tutorial, we will learn how
原创
2024-05-21 09:43:24
15阅读
FLink Hdfs connector
翻译
2017-04-16 10:16:50
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在现代数据处理的领域，Apache Flink 是一个强大的流处理框架。但是，许多用户仍然对其依赖 Hadoop 的传统印象感到迷惑。本文将带你探索“启动 Flink 不用 Hadoop”的过程，我们将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化、生态扩展等多个方面进行梳理，并在其中穿插不同的图表形式，以帮助大家更好地理解。
在不依赖 Hadoop 的前提下，Flink 依然可以充分发挥
CompactingHashTable是使用flink管理内存的hash表。这个table被设计分为两个部分，一部分是hash索引，用来定位数据的具体位置，而另一部分则是被分区的内存buffer用来存储具体的内存数据。 private final ArrayList<MemorySegment> availableMemory;availableMemory为当前flink为
