在我们做测试之前，调研了一些已有的大数据平台性能测试报告，比如，雅虎的Streaming-benchmarks，或者Intel的HiBench等等。除此之外，还有很多的论文也从不同的角度对分布式计算平台进行了测试。虽然这些测试case各有不同的侧重点，但他们都用到了同样的两个指标，即吞吐和延迟。吞吐表示单位时间内所能处理的数据量，是可以通过增大并发来提高的。延迟代表处理一条数据所需要的时间，与吞吐
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2024-08-04 20:03:05
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作者：张馨予本文从数据传输和数据可靠性的角度出发，对比测试了Storm与Flink在流处理上的性能，并对测试结果进行分析，给出在使用Flink时提高性能的建议。Apache Storm、Apache Spark和Apache Flink都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台，在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说，Storm与Flink的底层计算引擎是基于流的，本质上是一条一条
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2024-06-13 09:05:26
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# 测试Flink提交Java Jar的完整指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何测试Flink提交Java Jar。Flink是一个开源的分布式处理框架，用于处理无界和有界的数据流。本文将详细介绍测试Flink提交Java Jar的流程，包括步骤说明和代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-07-17 03:28:35
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如今的大数据批计算，随着 Hive 数仓的成熟，普遍的模式是 Hive metastore + 计算引擎。常见的计算引擎有 Hive on MapReduce、Hive on Tez、Hive on Spark、Spark integrate Hive、Presto integrate Hive，还有随着 Flink 1.10 发布后生产可用的 Flink Batch SQL。 Flink 作为一
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2024-05-10 22:42:33
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1、概述本节中的指南将向您展示如何通过流行的构建工具(Maven, Gradle)配置项目，添加必要的依赖项(即连接器和格式，测试)，并涵盖一些高级配置主题。每个Flink应用程序都依赖于一组Flink库。至少，应用程序依赖于Flink api，此外，还依赖于某些连接器库(如Kafka, Cassandra)和第三方依赖，用户需要开发自定义函数来处理数据。1.1 开始进行要开始使用Flink应用程
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2024-07-03 21:38:04
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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学习如何实现“java 简单的 jar 测试flink提交”。以下是整个流程的详细步骤和代码示例。
### 步骤流程
| 序号 | 步骤内容 | 操作 |
|------|----------|------|
| 1 | 创建Java项目 | 使用IDE创建Java项目 |
| 2 | 添加Flink依赖 | 在`pom.xml
原创
2024-07-29 06:08:57
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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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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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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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# 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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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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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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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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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. Flink运行时架构1.1Flink架构Flink 运行时架构主要包含几个部分：Client、JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点)。 Client：Flink 作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program 代码，它会构建出DataFlow graph，然后通过Client提交给JobManager。Jo
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2024-05-22 20:40:45
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文章目录背景示例源码解析AbstractJdbcCatalogPostgresCatalog 背景1.11.0 之前，用户如果依赖 Flink 的 source/sink 读写关系型数据库或读取 changelog 时，必须要手动创建对应的 schema。但是这样会有一个问题，当数据库中的 schema 发生变化时，也需要手动更新对应的 Flink 任务以保持类型匹配，任何不匹配都会造成运行时报
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2024-03-25 20:19:38
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参考学习别人的Flink客户端操作内容。概要Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互，包括 Flink 命令行，Scala Shell，SQL Client，Restful API 和 Web。Flink 首先提供的最重要的是命令行，其次是 SQL Client 用于提交 SQL 任务的运行，还有就是 Scala Shell 提交 Table API 的任务。同时，Flink
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2023-10-21 11:20:49
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