文章目录Reactive 模式入门用法配置建议局限性Adaptive 调度器用法局限性Adaptive Batch Scheduler用法启用 Adaptive Batch Scheduler配置算子的并行度为 -1性能调优局限性 在 Apache Flink 中，可以通过手动停止 Job，然后从停止时创建的 Savepoint 恢复，最后重新指定并行度的方式来重新扩缩容 Job。 这个文档描
转载
2024-05-01 22:00:20
46阅读
从csv格式的数据集中读取数据，创建我自定义的GeoMessage对象，把对象放在集合里，通过flink的fromCollection()方法把集合作为数据源，然后通过实现map接口转换数据。需要注意的是GeoMessage类必须继承实现序列化接口，即public class GeoMessage implements Serializableimport org.apache.flink.api
转载
2024-05-01 22:58:31
153阅读
1：Flink重新编译由于实际生产环境当中，我们一般都是使用基于CDH的大数据软件组件，因此我们Flink也会选择基于CDH的软件组件，但是由于CDH版本的软件并没有对应的Flink这个软件安装包，所以我们可以对开源的Flink进行重新编译，然后用于适配我们对应的CDH版本的hadoop1.1： 准备工作安装maven3版本及以上：省略安装jdk1.8：省略1.2：下载flink源码包cd /op
转载
2024-10-10 16:24:58
17阅读
将Table数据输出到csv文件中1. 在流处理引擎中创建表执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableenv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);2.
转载
2024-05-12 18:57:59
340阅读
Flink的优势、数据量&吞吐量&延迟性Flink 的流处理引擎只需要很少配置就能实现高吞吐率和低延迟。2、支持 Event Time 和乱序事件Flink 支持了流处理和 Event Time 语义的窗口机制。Event time 使得计算乱序到达的事件或可能延迟到达的事件更加简单。3、状态计算的 exactly-once 语义流程序可以在计算过程中维护自定义状态。F
转载
2024-01-29 03:24:38
66阅读
网络流控网络流控的作用如上是一张网络流控的图，Producer的吞吐率是2MB/s，Consumer是1MB/s，此时在网络通信时Producer的速度是比Consumer要快的，有1MB/s的速度差。假定两端都有一个Buffer，Producer端有一个发送用的Send Buffer，Consumer端有一个接收用的Receive Buffer，在网络端的吞吐率是2MB/s，5s后Receive
转载
2024-03-24 18:14:37
482阅读
WebRuntimeMonitor .GET("/jobs/:jobid/vertices/:vertexid/metrics", handler(new JobVertexMetricsHandler(metricFetcher))).GET("/jobs/:jobid/metrics", handler(new JobMetricsHandler(metricFetcher))).G
转载
2024-05-08 21:27:28
88阅读
Flink SQL 功能介绍SQL Job SupportProcessing Mode :Flink Sources :Flink Sinks :本地调试与提交部署的区别支持的数据格式受支持的Time Attributes(时间属性)WaterMark窗口函数时间单位目前支持的数据类型Field Type Mapping目前不支持的SQL操作(以官网为参考)Reserved Keywords
转载
2024-03-20 20:26:15
93阅读
一、Flink概述二、Flink集群角色和核心概念1.Flink运行时架构（Standealone会话模式）2.并行度（Parallelism）3.算子链（Operator Chain）4. 任务槽（Task Slots）三、Flink作业提交流程1.Standalone会话模式作业提交流程2.Yarn应用模式作业提交流程四、DataStream APITransform算子（转换算子
转载
2024-09-20 18:54:15
60阅读
背景： flink1.8 实现暂停消费kafka 并能接受到通知，继续消费kafka需求描述：实现思路类1：package org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internal;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.cli
转载
2024-03-16 11:58:25
556阅读
文章目录一.Flink 简介1. 1 Flink是什么1. 2 Flink框架解决了Spark中哪些痛点二.Flink的特点三.Flink 流处理架构的演进四.Flink_Hello_World五.Flink部署的三种模式六.Flink之 job提交流程 一.Flink 简介1. 1 Flink是什么分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行状态计算1. 2 Flink框架解决了Spark中哪些
转载
2024-03-20 09:37:35
51阅读
简介Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎。其处理速度比MapReduce快很多。其特征有：1、速度快 spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x
spark比mapreduce快的主要2个原因：
1）spark的job中间结果数据可以保存在内存中，mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘。后面又有其他的job需要依赖于前
转载
2024-06-07 14:03:28
13阅读
Flink Checkpoint超时问题 文章目录Flink Checkpoint超时问题问题现象问题分析问题1：TaskManager进程挂掉问题2：任务长时间处于CANCELING问题3：Checkpoint超时问题4：数据无法正常同步解决思路总结参考文档 问题现象业务部门最近使用Flink来做数据实时同步，通过同步工具把CDC消息接入Kafka，其中上百张表同步到单个topic里，然后通过F
转载
2024-03-26 11:03:16
55阅读
1 算子概览2 DataStream API2.1 Window Join2.2 Window coGroup2.3 Interval Join3 SQL/Table API4 Join常见问题1 算子概览用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。TransformationDescriptio
转载
2024-04-28 13:07:21
51阅读
摘要：本文主要介绍了FusionInsight Flink组件的基本原理、Flink任务提交的常见问题、以及最佳实践FAQ。
华为云社区《FusionInsight HD Flink组件基本原理和常见问题解析》，作者：FI小粉丝 。Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。F
转载
2024-04-30 16:28:02
37阅读
相信从事大数据开发的人员，越来越多的人从事实时计算方向，flink技术就显示十分重要，说该技术重要，不仅仅是因为它的流式计算，更多的是和其他技术的整合比较强大，在开发过程中，除了写入消息中间件等场景，有的时候也需要写入传统的数据库，如Oracle或者MySql。我们习惯于连接关系型数据库的时候采用一些连接池如c3p0，在传统的业务开发或者数据量不是很大的时候，是没有问题的，但是在大数据量的情况，这
转载
2023-08-30 18:56:08
219阅读
Flink读取csv文件遇到中文乱码今天用了项目的数据集来探索Flink的API,但是发现输出的中文乱码.因为对Flink不太熟,先确定了Flink默认读取文件的编码就是UTF-8,但贼心不死又去确认了一遍System.out.println(env.readCsvFile("E:\\Project\\a09\\data\\station.csv").getCharset());
//UTF-8用
转载
2023-06-17 19:46:42
248阅读
基本操作我们先下载个csv文件用作后面的测试数据。将数据文件 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载到本地，文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/iris.data，使用文本编辑器打开如下所示，每行为一条数据，每条数据包括4个数值字段和一个
转载
2024-03-25 16:48:13
91阅读
窗口Join（Window Join）window join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素联接在一起。可以使用窗口分配器定义这些窗口，并根据两个流中的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足联接条件的结果。通用用法可总结如下：stream.join(otherStream)
.wher
转载
2023-11-28 13:30:28
40阅读
Flink目前对于外部Exactly-Once写支持提供了两种的sink，一个是Kafka-Sink，另一个是Hdfs-Sink，这两种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint提供的hook来实现的两阶段提交模式来保证的，主要应用在实时数仓、topic拆分、基于小时分析处理等场景下。本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并
转载
2024-09-19 09:59:36
177阅读
