State状态StateBackEndCheckPointing重启策略CheckPointingMode重启策略详解固定次数的重启策略 package cn._51doit.flink.day06; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.com
转载 2024-06-12 12:53:14
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摘要:本文整理自网易游戏资深开发工程师林小铂在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括:网易游戏 Flink SQL 发展历程基于模板 jar 的 StreamflySQL v1基于 SQL Gateway 的 StreamflySQL v2未来工作一、网易游戏 Flink SQL 发展历程 网易游戏实时计算平台叫做 Streamfly,这个名字取名
转载 2024-10-23 15:01:14
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# Java FlinkCDC 实时监控 ## 引言 在当今的大数据时代,实时数据处理变得愈发重要。数据流处理成为了大数据领域的一个热门话题,而 Apache Flink 成为了一个非常受欢迎的流处理框架。Flink 提供了丰富的 API 和工具,方便开发人员实现高性能、低延迟的实时数据处理。 FlinkCDC 是 Flink 提供的一个用于实时数据变更捕获的组件,它可以用来监控和捕获支持
原创 2023-11-16 12:59:53
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前言有时候你可能有个疑问,IDE总是可以检测到外部文件是否发生了变化,比如你在某个类里面加了一些代码,这时候的IDE就会弹出一个框说你做了更改。再或者是某个文件夹下的文件发生了改变,比如新建了一个或者是删除了一个等等。这时候我们的IDE依然可以检测到。这个功能到底是如何实现的呢?这篇文章主要是研究NIO的其中一个类,叫做WatchService。OK,我们直接来看一下简单例子如何实现,再去分析如何
通过了解反压模型,反压的观察方法,可以定位到出现反压的算子,进而可以具体分析出现反压的原因,以便调优。flink 版本1.12.5 文章目录一、反压的检测与观察反压1. 反压监控模型2. 观察反压3. 寻找反压根节点二、反压的原因1. 数据倾斜2.第三方组件  一、反压的检测与观察反压以一个简单的 Source -> Sink Job 为例:如果看到 Source 发生了警告,意味
# 实现“flinkcdc 监控mysql多张表”的步骤 ## 一、流程概述 在实现"flinkcdc 监控mysql多张表"的过程中,主要分为以下几个步骤: ```mermaid gantt title 实现"flinkcdc 监控mysql多张表"流程 section 熟悉相关概念和工具 :done, a1, 2022-01-01, 1d section
原创 2024-06-18 05:08:37
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Flink 流处理 API5.1 Environment5.1.1 getExecutionEnvironment5.1.2 createLocalEnvironment5.1.3 createRemoteEnvironment5.2 Source5.2.1 从集合读取数据5.2.2 从文件读取数据5.2.3 以 kafka 消息队列的数据作为来源5.2.4 自定义 Source5.3 Tran
# Flink CDC MySQLSource 监控多个表 Apache Flink 是一个流处理框架,支持对大规模数据进行实时处理与分析。近年来,随着数据的快速增长,数据源的多样性也日益增加。为了高效地从 MySQL 数据库中获取变更数据,Flink 提供了 Flink CDC (Change Data Capture) 功能,允许我们使用 MySQLSource 来监控多个表,实现实时数据流
原创 2024-08-07 11:21:58
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目录1 什么是 Metrics?1.1 Metrics介绍1.2 Metric Types2 WebUI监控3 REST API监控3.1 http请求获取监控数据3.2 开发者模式获取指标url3.3 代码中Flink任务运行状态1 什么是 Metrics?https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/metri
转载 2023-08-04 12:58:31
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上图中红框部分即为通信层API。通信层API通信层API介于任务执行与通信细节之间,主要用于对上层任务执行提供记录的读写服务同时屏蔽底层的通信细节。主要包括三个部件:将记录写入结果分区的写入器、将数据从输入网关中读出并反序列化为记录的读取器以及周旋在记录和二进制的Buffer数据之间对数据表示进行转换的序列化器。序列化器为了使得记录以及事件能够被写入Buffer随后在消费时再从Buffer中读出,
简介最近负责公司基于flink实时计算平台的基本任务监控,包括重启通知,失败监控,一些关于flink 在pushgateway 上exported_job信息上报便于最后删除 pushgateway上的信息避免重复告警等,其实开始想的也是在网上找,没有找到,现在就总结一下自己的做法。第一次写博文不合理之处大家多多理解。修改flink的flink-conf.yaml配置文件具体配置讲解网上很多不赘述
# 如何使用 Flink CDC 监控多张表并将数据写入 MySQL Apache Flink 是一个强大的流处理框架,而 Flink CDC (Change Data Capture) 是其一个模块,用于捕获数据库的变更数据。本文将详细介绍如何实现 Flink CDC 监控多张表的变化并写入 MySQL 数据库的流程。 ## 整体流程 我们可以将整个实现过程分为以下步骤: | 步骤
原创 2024-10-05 06:55:49
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Mars Nov 19, 2014 Mars Nov 19, 2014
转载 2017-07-13 10:29:00
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案例用到的测试数据请参考文章:Flink自定义Source模拟数据流 概述所谓“分流”,就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream,定义一些筛选条件,将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。简单实现其实根据条件筛选数据的需求,本身非常容易实现:只要针对同一条流多次独立调用.filter()方法进行筛选,就可以得到拆分之后的流了。 案例需求:将订单
Spring Boot Actuator是Spring Boot 2.x发布后修改最多的项目之一。它经历了重大改进,旨在简化定制,并且添加了支持其他Web技术的新特性,例如反应式模块——Spring WebFlux。它还为InfluxDB添加了开箱即用的支持,InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,旨在处理大量带时间戳的数据。与Spring Boot 1.5使用的版本相比,它确实简化了不少。通
转载 2024-06-12 12:08:38
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文章目录一.项目概述1.1 订单支付实时监控1.2 订单支付实时对账二. 代码2.1 pom文件配置2.2 POJO类2.3 订单支付超时监控-CEP2.4 订单支付超时监控-Without CEP2.5 支付账单核对2.6 账单核对-使用join参考: 一.项目概述1.1 订单支付实时监控基本需求用户下单之后,应设置订单失效时间,以提高用户支付的意愿,并降 低系统风险用户下单后15分钟未支付,
1、Transform1.1 mapval streamMap = stream.map { x => x * 2 }1.2 flatmapflatMap的函数签名:def flatMap[A,B](as: List[A])(f: A ⇒ List[B]): List[B]例如: flatMap(List(1,2,3))(i ⇒ List(i,i))结果是List(1,1,2,2,
转载 2024-05-22 11:21:15
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flink1.12.0学习笔记第 7 篇-监控与优化 flink1.12.0学习笔记第1篇-部署与入门flink1.12.0学习笔记第2篇-流批一体APIflink1.12.0学习笔记第3篇-高级APIflink1.12.0学习笔记第4篇-Table与SQLflink1.12.0学习笔记第5篇-业务案例实践flink1.12.0学习笔记第6篇-高级特性与新特性flink1.12.0学习笔记第7篇-
什么是 Flink CDC?Flink CDC 是一个使用 Apache License 2.0 协议的开源项目,支持从 MySQL、MariaDB、RDS MySQL、Aurora MySQL、PolarDB MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB、SqlServer、TiDB、OceanBase 等数据库中实时地读取存量历史数据和增量变更数据,整个过程提供 exactl
转载 2024-03-13 08:26:37
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索引慢,主从延迟怎么解决 分库分表的瓶颈已经解决方案是什么 TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hindi Portuguese Catalan Hmong Daw Romanian Chinese Simplified H ...
转载 2021-10-27 11:20:00
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