对于大多数 Flink 应用开发者而言，无论使用高级的 Table API 或者是底层的 DataStream/DataSet API，Source 都是首先接触到且使用最多的 Operator 之一。然而其实从 2018 年 10 月开始，Flink 社区就开始计划重构这个稳定了多年的 Source 接口[1]，以满足更大规模数据以及对接更丰富的 connector 的要求，另外还有更重要的一个
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2024-05-08 13:36:58
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文章目录Flink 中的时间语义`处理时间``事件时间`水位线（Watermark）`事件时间和窗口``什么是水位线`有序流中的水位线乱序流中的水位线`水位线的特性``如何生成水位线`水位线生成策略（Watermark Strategies）有序流、乱序留水位线测试自定义水位线测试水位线的传递水位线的总结 在说水位线之前，我们先了解一下相关的知识，如flink的时间语义中的处理时间、事件时间Fl
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2024-04-02 09:47:33
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槽数Slots槽数是基本根据制造工艺来的。槽多的造价高，难绕线。槽少的谐波大，有抖动。电机的槽数是指在电机定子铁芯中的凹槽数量，单相电机的槽数常为2的倍数，三相电机的槽数常为3的倍数。 槽满率槽满率是指线圈放入槽内后占用槽内空间的比例。电动机槽满率一般在70-75%槽满率过低，太松散导致散热不充分，烧坏电机 ；过高，绕线困难，易造成绝缘层受损短路手工绕线的槽满率高于自动化绕线极对数 Po
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2024-08-02 16:11:13
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一、开启新链package cn._51doit.flink.day05;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.
原创
2022-02-25 17:43:25
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# 设置 Flink 任务槽的详细指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，常用于处理实时数据流。在运行 Flink 应用程序时，"槽"（slot）是 Flink 集群中的任务执行单元，它决定了并行度和资源的分配。作为一名新手开发者，了解如何设置和管理 Flink 任务槽非常重要。本文将为您详细介绍如何在 Flink 中设置任务槽的过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
Flink-DataStream 窗口窗口 window窗口的生命周期Keyed vs Non-Keyed Windows窗口分配器（Window Assigners）滚动窗口（Tumbling Windows）滑动窗口（Sliding Windows）会话窗口（Session Windows）全局窗口（Global Windows）窗口函数（Window Functions）ReduceFun
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2024-04-13 17:19:14
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互联网女皇”玛丽·米克（Mary Meeker）在最近公布的2017年《互联网趋势》（Internet Trends）报告中提到，云基础设施迅速增长，份额正逐步接近传统数据中心。2016年，全球公有云与私有云基础设施建设支出达360亿美元，占IT基础设施建设总支出的37%，比2014年增长37%。 云计算在企业中早已不是一个陌生的话题，越来越多的企业基于业务需求自然的开始了混合云的部署，企业大多
一、背景说明目前Flink（version：1.13）包含8个重分区算子，对应8个分区器（7个官方定义及1个自定义），均继承与父类StreamPartitioner。RebalancePartitioner RescalePartitioner KeyGroupStreamPartitioner GlobalPartitioner ShufflePartitioner ForwardPartiti
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2024-03-19 13:01:22
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一、开启新链package cn._51doit.flink.day05;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;import
原创
2022-04-22 09:47:18
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提示：这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态(官网整理学习) 文章目录一、调度二、JobManager 数据结构 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 ta
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2024-06-12 04:54:28
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# Flink 数仓架构实现指南
随着大数据技术的快速发展，实时流处理已成为数据应用的重要组成部分。Apache Flink是一种强大的流处理框架，能够实时处理大规模数据，而建设数据仓库（数仓）则是确保数据有效存储和访问的核心。因此，了解如何结合Flink构建数仓架构至关重要。本文将为你提供一个系统的步骤指南来实现Flink数仓架构，希望能帮助你在这个领域打下良好的基础。
## 流程步骤
在
针对前面程序的transformation操作转化分析过程，能够得到StreamGraph、JobGraph的划分、具体生成过程以及链路形式，这两个执行图的转化生成都是在client本地客户端。而最终flink Job运行时调度层核心的执行图-ExecutionGraph是在服务端(JobManager)中生成的。Client向J
Flink1.13也一样生产就绪检查清单提供一个配置文件的概览,在投放到生产前应该应该细心考虑.虽然Flink社区尝试提供一些明智的配置,那也是非常重要的来确认每个选项是否满足你的需求.设置一个显示的最大并发数最大并发数设置在每个job和每个操作上,决定最大的并行,状态的并行是可以被扩容的. 在任务开始时目前没有办法改变操作的并行,不丢失操作状态. 存在最大并行数的原因, 对比允许操作状态被无限扩
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2024-03-17 10:03:22
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前期入门讲解了需多常用算子、方法、和连接器的使用与代码示例，本文讲解如何安装 Apache Flink Dashboard 平台与界面基本操作。
Apache Flink Dashboard 是 Flink 的客户端管理控制平台，也是 JOB 运行时任务跟踪与管理的显示平台。撑握基本的应用是学习 Flink 必备的，通过管理控制台界面的操作，我们能够知晓：Task JOB 的运行健康状
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2024-04-25 21:51:00
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执行模式（流/批） DataStream API 支持不同的运行时执行模式，你可以根据你的用例需要和作业特点进行选择。DataStream API 有一种”经典“的执行行为，我们称之为流（STREAMING）执行模式。这种模式适用于需要连续增量处理，而且预计无限期保持在线的无边界作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为批（BATCH）执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理
资源调优1 熟悉内存管理布局，合理分配内存计算，可以适当调整各个内存比重
2 合理设置CPU资源
（slot隔离内存，但共享CPU，一个slot可能会同时运行多个task）
例子：
启动参数设置有4个容器，每个TM 2个slot，每个container 2个cpu core，并行度5。则5/2->需要启动3个TM+1个JobManger，
一个TM启动2个cpu，则2*3+1个JobMang
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2023-12-06 20:52:20
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首先要安装JDK及zookeeper，参考 及 另外需要各服务器之间SSH免密码登录，这个自行百度，要注意的是自己SSH自己也要免密码除此之外还需要准备一个共享的存储目录，可以是hdfs、ceph、S3、nfs 环境说明：三台百度云服务器，内网IP分别为: 192.168.32.36、192.168.32.37、192.168.32.38, 不开
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2024-06-19 22:15:23
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文章目录导言：Flink调优概览第1章 资源配置调优1.1 内存设置1.1.1 TaskManager 内存模型1.1.2 生产资源配置示例1.2 合理利用 cpu 资源1.2.1 使用 DefaultResourceCalculator 策略1.2.2 使用 DominantResourceCalculator 策略1.2.3 使用DominantResourceCalculator策略并指定
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2024-08-23 15:31:02
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文章目录
8. 实时数仓同步数据
9. 离线数仓同步数据
9.1 用户行为数据同步
9.1.1 数据通道
9.1.1.1 用户行为数据通道
9.1.2 日志消费Flume配置概述
9.1.2.1 日志消费Flume关键配置
9.1.3 日志消费Flume配置实操
9.1.3.1 创建Flume配置文件
9.1.3.2 配置文件内容
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2024-04-02 00:00:14
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文章目录容错机制6.4.4 状态一致性6.4.4.1一致性级别6.4.4.2 端到端的状态一致性——如何保证精准一次新消费6.4.4.2.1 幂等写入6.4.4.2.2 事务写入①预写日志（WAL）②两阶段提交（2PC）6.4.5 检查点 —— checkpoint①flink检查点算法——Chandy-Lamport 算法的分布式快照②barrier对齐③barrier不对齐④Flink+Ka
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2024-03-18 16:36:39
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