standLone是不建议的，真正的是yarn模式的。./yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d实际的生产使用的yarn的。看下这个包，默认是没有这个包的。其中yarn的resiurceManager是独享的，flnk的resourceManager是共享的。参数的意思:-n是taskManager的数量一个cpu
文章目录数据流编程模型抽象级别程序与数据流并行数据流窗口时间有状态操作容错检查点流的批处理分布式运行环境任务与操作链JOB管理，任务管理，客户端任务槽和资源状态后端保存点 数据流编程模型抽象级别Flink提供了不同的抽象级别用于开发 流式/批处理 应用。最底层的抽象仅仅简单地提供了有状态的流。它集成在通过过程函数（Process Function）访问的 数据流API（DataStream AP
简介Flink是一个流处理框架，一个Flink-Job由多个Task/算子构成，逻辑层面构成一个链条，同时Flink支持并行操作，每一个并行度可以理解为一个数据管道称之为SubTask。我们画图来看一下：数据会在多个算子的SubTask之间相互传递，算子之间的并行度可能是不同的，这样就产生了数据分区问题，其核心问题在于上游的某个SubTask的数据该发送到下游的哪一个SubTask中。为了解决分区
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2024-02-28 10:30:30
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文章目录Dataflow模型数据流图流处理窗口 Dataflow模型Dataflow模型提供了一种统一流处理和批处理的系统框架。 Dataflow模型对于无序流数据，提供了一套基于事件时间、水位线和延迟处理的机制，从而实现窗口聚合计算的能力，以实现流数据计算的正确性、高吞吐和延迟3者的平衡。数据流图数据流图有逻辑数据流图（节点表示算子）和物理数据流图（节点表示任务）。 数据分配策略：转发分配策略
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2024-04-07 14:48:33
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文章目录1 Flink简介2 为什么选择Flink3 数据处理架构3.1 传统数据处理架构3.1.1 事务处理3.1.2 分析处理3.2 流处理3.2.1 有状态的流式处理3.2.2 事件驱动3.2.3 流vs批3.2.4 Flink vs Spark3.2.4.1 数据模型3.2.4.2 运行时架构4 Flink分层API4.1 过程函数 ProcessFunction4.2 DataStre
Flink包含8中分区策略，这8中分区策略(分区器)分别如下面所示，本文将从源码的角度一一解读每个分区器的实现方式。GlobalPartitionerShufflePartitionerRebalancePartitionerRescalePartitionerBroadcastPartitionerForwardPartitionerKeyGroupStreamPartitione
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2024-08-22 21:01:29
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一：Flink的分区策略 在Flink的应用中，每个算子都可以设置并行度，比如上游的Map算子的并行度为3，而下游filter的算子并行度为4，那当上下游算子并行度不一致的情况下， flink怎么传递数据呢，这就涉及到Flink的分区策略二：Flink的分区关键类源码分析 Flink 中分区策略中有一个抽象类StreamPartitioner，源码如下
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2024-04-25 11:14:06
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1、Partition 操作常用APIRandom partitioningRebalancingRescalingCustom partitioningBroadcastingRandom partitioning：随机分区 使用dataStream.shuffle()方法 底层实现：public class ShufflePartitioner<T> extends StreamP
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2024-04-01 00:22:26
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华为认证OWS（Open Water Security）是华为公司的一项重要认证体系，旨在确保其网络设备的安全性和可靠性。OWS认证为接入设备、网络采集设备和通用设备提供了统一的安全规范，并为用户提供了更加高效、稳定和安全的网络体验。
华为认证OWS从设备的网络安全、系统安全和应用安全三个层面对网络设备进行全面评估。首先，设备需要通过网络安全的评估，确保其具备一定的网络防护能力。其次，设备还需要
原创
2024-02-01 13:58:24
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数据倾斜的场景在数据源发生的数据倾斜。例如，Kafka 的分区，有的分区数据量特别的少，有的特别的多，这样在消费数据后，各个 subtask 拿到的数据量就有了差异。在 keyBy 之后，产生的数据倾斜。例如，wordcount 的场景中，可能有的单词特别的多，有的特别的少，那么就造成 keyBy 之后的聚合算子中，有的接收到的数据特表的大，有的特别的少。如何处理数据倾斜数据源造成的倾斜Flink
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2024-06-27 08:23:58
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生产端结果分区生产者结果分区是生产端任务所产生的结果。以一个简单的MapReduce程序为例，从静态的角度来看，生产端的算子（Map）跟消费端的算子（Reduce），两者之间交换数据通过中间结果集（IntermediateResult）。形如下图：而IntermediateResult只是在静态表述时的一种概念，在运行时，算子会被分布式部署、执行，我们假设两个算子的并行度都为2，那么对应的运行时模
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2024-04-24 21:40:47
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分区策略决定了一条数据如何发送给下游。Flink中默认提供了八大分区策略(也叫分区器)。 本文基于Flink 1.9.0总结Flink DataStream中的八大分区策略以及手动实现一个自定义分区器。 八大分区策略继承关系图 ChannelSelector: 接口，决定将记录写入哪个Channel
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2020-10-04 15:14:00
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FAT32文件系统学习(3) —— 数据区(DATA区)数据区部分(Data区)。其实这一篇应该是最有意思的，我们可以通过在U盘内放入一些文件，然后在程序中读取出来；反过来也可以用程序在U盘内写入一下数据，然后在windows下可以看到写入的文件。这些笔者都会在这篇文章中演示(后来发现并没有成功，不过笔者也找到相关的原因，详见后来的更新部分吧:) )。同时，在写这篇文章的时候笔者也发现了许多意想不
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2023-07-26 21:36:03
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一、工具下载：硬盘无损分区工具.EXE二、适用系统：Windows 7 32位/64位、Windows 8 32位/64位Windows 8.1 32位/64位、Windows 10 32位/64位三、工具说明：很多朋友的电脑硬盘分区只有一个，如果不想重装系统，也不想丢失数据，可以使用本工具在不影响当前硬盘分区数据的前提下，把硬盘已有分区的可用空间创建出新的分区。四、操作步骤：本工具支持在操作系统
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2024-09-06 19:30:02
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》分区策略决定了一条数据如何发送给下游。Flink中默认提供了八大分区策略(也叫分区器)。本文基于Flink 1.9.0总结Flink DataStream中的八大分区策略以及手动实现一个自定义分区器。八大分区策略继承关系图ChannelSelector: 接口，决定将记录写入哪个Channel。有3个方法:void setup(int numberOfChannels):
原创
2021-06-10 20:19:09
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目录开篇导语序列化器分区器Flink中的Kafka序列化器源码解读自定义序列化器示例Flink中的Kafka分区器源码解读自定义分区器示例结束语开篇导语Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对象FlinkKafkaProducer时通常会采用默认的分区器和序列化器，这样数据只会发送至指定Topic的某一个分区中。对于存在多分区的Topic我们一般要自定义分区器和序列化器，指定
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2024-01-15 10:14:45
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》分区策略决定了一条数据如何发送给下游。Flink中默认提供了八大分区策略(也叫分区器)。本文基于Flink 1.9.0总结Flink DataStream中的八大分区策略以及手动实现一个自定义分区器。八大分区策略继承关系图ChannelSelector: 接口，决定将记录写入哪个Channel。有3个方法:void setup(int numberOfChannels):
原创
2021-06-10 20:04:16
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当打开Linux系统准备下载软件时，发现磁盘分区内存已经被占满，没有足够的空间去下载软件。打开终端命令行输入以下命令：df -H //此处的h可以是大写也可以小写，不影响结果 该命令用于显示系统上可使用的磁盘空间，默认显示单位为KB。日常普遍用该命令可以查看磁盘被占用了多少空间、还剩多少空间等
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2024-06-05 09:46:48
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ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。两年后的2022年4月，技术团队决定对FlinkX进行整体升级，并更名为ChunJun，希望继续和各位优秀开发者合作，进一步推动数据集成/同步的技术发展。因该
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2024-04-25 11:45:33
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结果分区消费端在前一篇，我们讲解了生产者分区，生产者分区是生产者任务生产中间结果数据的过程。消费者任务在获得结果分区可用的通知之后，会发起对数据的请求。我们仍然以生产者分区的例子作为假设，其在消费端示意图如下：可以看到在生产端和消费端存在对等的模型，具体ResultSubpartition中的数据如何被消费，我们将在本篇进行深入剖析。输入网关输入网关（InputGate）用于消费中间结果（Inte
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2024-04-24 21:36:02
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