上文说到为什么使用Flink实时消费阿里云日志服务SLS的数据,并把阿里云上Flink消费SLS的代码粘贴到本地,做了相关修改之后成功把整个流程跑通了。但仅仅这样是不够的,从控制台上面输出的数据来看是个比较难看的字符串,可以说没多大用处。因此本文主要是继续使用Flink来对从日志服务SLS过来的数据做一系列的清洗,然后再计算几个工作中的指标。相关ETL代码如下,就是把需要使用到的各个字段提取出来,
转载 2024-02-10 20:37:01
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部署教程# 拉取镜像 $ docker pull flink:1.13.6-scala_2.12-java8 # 设置FLINK_PROPERTIES, 这里我设置了slot的插槽数,需要在创建容器的时候就进行设置, # 之后进入到容器里面的flink-conf.yaml里面再进行修改重启是没有用的,默认是1 $ FLINK_PROPERTIES="jobmanager.rpc.address:
转载 2024-07-05 11:40:43
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基本上来自官网的翻译 flink启动后,会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。取决于数据源的类型,静态或非静态的
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1、Flink主节点JobManager启动分析:1、JobManager是Flink集群的主节点,它包含三大重要的组件:ResourceManager Flink的集群资源管理器,只有一个,关于slot的管理和申请等工作,都由他负责Dispatcher 负责接收用户提交的JobGraph,然后启动一个JobManager,类似于YARN集群中的AppMster角色,类似于Spark
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前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势,“新零售”的战略已经开始实施,其本质是数据驱动,为消费者提供更好的服务, 日志分析系统作为数据分析的第一环节,为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与
1. 摘要我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中,作为日志 DWD 层。页面日志输出到主流,启动日志输出到启动侧输出流,曝光日志输出到曝光侧输出流
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flink job 运行设置1、pom文件依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocat
一、jobmanageJobManager负责接收 flink 的作业,调度 task,收集 job 的状态、管理 TaskManagers。jobmanage启动,再启动task。 二、taskmanage所有执行任务的基本容器,提供了内存管理、IO管理、通信管理等。将所有对象序列化后放在自己的MemorySegment上进行管理。IOManager flink通过IOManager管
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目录10.2 状态一致性10.2.1 一致性的概念和级别 10.2.2 端到端的状态一致性10.3 端到端精确一次(end-to-end exactly-once)10.3.1 输入端保证10.3.2 输出端保证10.3.3 Flink 和 Kafka 连接时的精确一次保证10.2 状态一致性之前讲到检查点又叫作“一致性检查点”,是 Flink 容错机制的核心。接下来我们就对状 态一致性
# Docker查看Flink任务日志 ## 1. 流程概述 在使用Docker部署Flink任务时,我们需要查看任务的日志来调试和监控任务的执行情况。下面是查看Flink任务日志的流程: ```mermaid journey title Docker查看Flink任务日志流程 section 创建Flink JobManager容器 step 启动Flin
原创 2023-10-22 10:23:20
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1. 背景笔者的开发大数据平台XSailboat中包含基于Flink的可视化计算管道开发和运维功能。状态存储器中数据的查看和节点的日志查看功能是其重要的辅助支撑功能。它能使得在大数据平台上就能完全实现计算管道的开发、调试、部署,逐渐摆脱Flink的原生界面。 此篇文档是继《Flink日志采集、集中存储、可视化查询实践》文档之后,进一步描述如何实现节点调试日志动态开启/关闭的文档。在计算管道的开发调
job所在的taskManager主机进入如下界面,点迹Stdou...
原创 2023-05-11 10:20:08
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FLink-2-Flink算子-SourceOperatorSourceOperator1.fromElements()2.fromCollection()¶llelCollection()3.readFile()&readTextFile()4.KafkaSource(生成常用)5.自定义Source SourceOperatorFlink的Source算子和Sink算子,核心包中包含
flink 代码解析日志public class HotPages { public static void main(String[] args) throws Exception { /** * 思路:开窗统计聚合 得到结果 排序输出 */ StreamExecutionEnvironment env = Stre
日志中读取数据做一些统计聚合,最终把想要的数据输出,基本是每个公司都会有的场景,比如用户分析,商品分析,实时大屏等等,我们最早的做法是全部读出来,写到redis或者es去,然后web端再去实时查询统计,其实有很多的弊端 要么每次请求都会去重新算一遍耗性能不说还慢的不行,业务方接受不了 或者直接把统计信息存进去,但要实时统计就比较麻烦,比如1小时存一个点,那业务方可能要的是当前10:05-11:0
## 如何在 Java Flink查看日志 在大数据处理和流处理的世界中,Apache Flink 已成为一种流行的选择。它以高吞吐量、低延迟和强大的状态管理能力而著称。然而,作为开发者或运维工程师,了解如何实时监控和调试 Flink 应用程序是至关重要的,而日志信息是排查问题的重要工具。本文将介绍如何在 Java Flink 环境中查看和管理日志,帮助你快速解决实际问题。 ### 一、F
原创 2024-09-12 04:53:07
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前言最近正在将一些原本用Spark Streaming实现的流计算任务迁移到Flink,最简单也是最有代表性的就是实时点击量(PV)统计。除了PV之外,我们还希望同时将内容的回复、点赞、收藏指标也一并统计出来,用来后续确定内容的热度。这个作业会涉及到与消息队列的对接、常用算子的使用、事件时间、窗口、水印、状态等几乎所有Flink应用中的基础内容,所以本文来记录一下过程,使用Flink版本为1.8.
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产线环境上的Flink应用是长时运行的应用,日志量较大,通过flink web页面查看任务日志会导致浏览器卡死,通过日志排查问题非常不便。因此,需要将flink应用的日志发送到外部系统,方便进行日志检索集群环境CDH-5.16.2Flink-1.10.1flink on yarn per job模式Flink应用日志搜集方案ELK全家桶是比较成熟的开源日志检索方案,flink日志搜集要做的就是将日
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目录1. 容错1. 1 全局配置1. 2 检查点1. 3 开启检查点并且指定检查点时间间隔 及 Checkpoint的模式设置1. 4 第一个检查点结束和第二个检查点开始创建之间的间隔1. 5 失败率重启策略1. 6 当 Flink 任务取消时,保留外部保存的 checkpoint 信息2. 提高计算准确度2. 1 水位线2. 2 事件时间2. 3 source端可重放2. 4 幂等写入 1.
这一课时我们将讲解 Flink “精确一次”的语义实现原理,同时这也是面试的必考点。Flink 的“精确一次”处理语义是,Flink 提供了一个强大的语义保证,也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次,不会多也不会少。那么 Flink 是如何实现“端到端的精确一次处理”语义的呢?背景通常情况下,流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式功能,用来表明在实际生产运行中会对数据处
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