一、一致性定义Flink通过插入barrier将流分为逻辑上的批，用来保存状态。因此一个checkpointid可以理解为一批数据的状态改变。当checkpoint 被global commited之后，标志着完成了该快照。当发生failover时，会从最近的快照开始恢复，因此处于global commited状态的数据不会被重算，可以认为是一致的。由于Flink采用异步快照机制，当完成local
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2024-04-01 11:29:00
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Flink 使用mysql cdc实时监听mysql并且同步到StarRocks（SR）问题：我们在使用过程中请注意cdc版本和flink的版本，目前flink 1.15.2还没有很好地cdc兼容版本有能力的可以自己编译 当前时间23-04-25我使用flink 1.15.3版本已经正常生产运行，参见目前版本兼容； SR官方推荐的是Flink sql版本(支持增删改同步，实时同步) 如果不可以修改
1.概述2.什么是Buffer debloatingBuffer Debloating是Flink 1.14新增的优化方式。它能够根据指标（buffer数据被全部消费的期望等待时间taskmanager.network.memory.buffer-debloat.target）自动推算和控制in-flight data（operator输入队列和输出队列缓存的数据）大小，从而减少checkpoin
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2024-04-17 17:53:20
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文章目录Distributed RuntimeTasks and Operator ChainsJob Managers, Task Managers, ClientsTask Slots and ResourcesState BackendsSavepoints Distributed Runtime参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-d
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2024-03-22 15:18:17
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一、FlinkJob内部结构介绍 FlinkJob是Apache Flink的一个概念，用于描述一个Flink应用程序的逻辑结构。一个FlinkJob通常由多个任务(task)组成，一个任务可以是一个算子(operator)或者是一个数据源(source)或者是一个数据汇(sink)。一个Flink作业可以包含多个任务，它们可以相互依赖和并行执行。FlinkJob的内部结构可以分为以下几个部分：
序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了，感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多， 程序员还是看代码最简单和有效。所以想写点东西，记录一下，如果能对别人有所帮助，善莫大焉。 说一下我的工作，在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了
问题在测试环境部署的flink，无法成功的存储checkpoints。或者使用flink命令执行savepoint也无法成功保存。hdsf中创建了对应的目录，却没有写任何文件。通过flink控制台可以看到，job的checkpoint状态处于IN_PROGRESS状态。执行flink savepoint也可以看到输出（log4j-cli.properties中开启DEBUG级别）,不断获得状态是I
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2024-05-26 14:19:41
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启动Job$ ./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar大家可能都知道通过上面这条命令，就可以在Flink集群上部署一个Job，执行你想要的功能，那么具体这个Job是怎么提交到集群的机器上，并执行的呢？CliFrontend如果仔细去看flink脚本的代码就会发现，最终会执行以下命令：exec $JAVA_RUN $JV
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2024-02-21 00:16:24
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//导入隐式转换的类import org.apache.flink.api.scala._#启动Flink集群$FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh#关闭Flink集群$FLINK_HOME/bin/stop-cluster.sh#修改配置文件vim $FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml#直接执行命令提交任务$FLINK_HOME/bin/fl
当谈到实时数据处理和流式计算，Apache Flink 是一个备受推崇的工具，它提供了丰富的功能来处理连续的数据流。其中，窗口（Window）是 Flink 中一个关键的概念，它使得我们能够在有限的数据集上执行各种计算和分析操作。本文将深入介绍 Flink 窗口的不同类型、使用方法以及适用场景。窗口类型Flink 提供了几种不同类型的窗口，以满足不同的实时数据处理需求：时间窗口（Time Wind
OverviewDebug调试几乎是软件开发中最耗时的过程，系统提供的调试工具对于任何开发人员来说都是非常重要的考虑因素。许多使用ARM处理器的嵌入式系统的输入/输出设施有限。这个意味着传统的桌面调试方法(例如使用printf())可能不适合。在过去的系统中，开发人员可能使用昂贵的硬件工具，如逻辑分析仪或示波器来观察程序的行为。但现代处理器是一个复杂的SOC，通常包含内存、缓存、和许多其他逻辑单元
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2024-05-28 23:36:09
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使用Debug调试代码1.打断点一个断点标记了一个代码行，当Pycharm运行到该行代码时会将程序暂时挂起。注意断点会将对应的代码行标记为红色，取消断点的操作也很简单，在同样位置再次单击即可。如图所示，打了两个断点 当你将鼠标指针悬停在断点上方时，Pycharm会显示断点的关键信息，行号以及脚本属性，如果你希望更改该断点的属性，右击断点： 可以尝试对断点
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2023-07-06 14:02:38
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Debug卡要算是检查电脑故障的一把利刃了，而主要任务就是确定PC中CPU，RAM，软、硬盘，键盘……etc的运作是否正常，是不是可以达到基本的“工作能力”。这一部分讯息有些会显示在荧光屏上。
如果比较关键的部件挂掉了，好比说CPU⑾钥ㄊ裁吹模 挥邢允玖嗽趺窗炷兀磕蔷椭挥惺褂肈ebug card了。
您可别小看这个家伙，其实debug卡的工作原理是比较先进的。开机后，这卡会检测80h地址是
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精选
2009-06-13 12:15:03
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1、Streaming环境获取 接上节flink调用用户代码的main方法后，用户代码中一般会有如下获取flink环境的代码val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment这里获取的环境再命令行客户的执行这个方法是就已经初始化好了，这个env里面封装了一些用户环境配置、streaming执行配置等。//org/apa
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2024-04-25 11:49:54
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在现在的开发中，我们经常采用Debug来追踪代码的运行流程，通常在程序运行过程中出现异常，启用Debug模式可以分析定位异常发生的位置，以及在运行过程中参数的变化。通常我们也可以启用Debug模式来跟踪代码的运行流程去学习三方框架的源码。 文章目录一、Debug开篇二、基本用法&快捷键三、变量查看四、计算表达式五、智能步入六、断点条件设置七、多线程调试八、回退断点 一、Debug开篇首先看
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2023-12-01 11:26:53
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---------Start使用Pycharm的debug调试功能最近很多小伙伴在跑代码的时候，总会问我，程序怎么debug调试，怎么查看代码中的变量值。 由于不知道怎么解释debug流程，只能叫他们使用print打印输出中间变量，太难啦！debug调试操作不仅可以使用在Pycharm工具中，在大多数的集成环境中都可以使用，使用规则大同小异。Debug简单常用操作1、下图是一个简单的程序执行，ad
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2024-06-24 14:20:12
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Flannel 是由 CoreOS 维护的一个虚拟网络方案。目前是kubernetes默认的网络，它有golang编写，在源码分析之前还是先看看怎样使用。这里不得不提一下kubernetes网络约束： 1. 所有容器之间都可以无须SNAT即可相互直接以IP通信。 2. 所有主机与容器之间都可以无须SNAT即可相互直接以IP通信。 3. 容器看到的自身IP与其他容器看到的容器IP相同。 当然
# 在Flink on Yarn模式下开启TaskManager的Debug日志
Apache Flink 是一个用于流处理和批处理的大数据处理框架。在Flink on Yarn的模式下，您可能需要调试TaskManager的日志，以帮助您识别和解决问题。本文将详细介绍如何在Flink on Yarn模式下开启TaskManager的Debug日志。
## 流程概述
以下是开启TaskMan
原创
2024-09-24 05:03:09
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前言之前讲解Flink SQL执行流程时留下了代码生成的坑，在百忙之中抽时间补一补。代码生成简介代码生成（code generation）是当今各种数据库和数据处理引擎广泛采用的物理执行层技术之一。通过代码生成，可以将原本需要解释执行的算子逻辑转为编译执行（二进制代码），充分利用JIT编译的优势，克服传统Volcano模型虚函数调用过多、对寄存器不友好的缺点，在CPU-bound场景下可以获得大幅
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2024-06-21 20:48:01
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Kafka 数据源一、API使用使用fire框架可以很方便的消费kafka中的数据，并且支持在同一任务中消费多个kafka集群的多个topic。核心代码仅一行： // Spark Streaming任务
val dstream = this.fire.createKafkaDirectStream()
// structured streaming任务
val kafkaDataset = thi
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2024-03-21 09:10:34
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