文章目录概述Managed StateOperator StateListStateBroadcastStateKeyed StateValueStateListStateMapStateReducingStateAggregatingState状态后端Appendix 概述流式计算 分为 无状态计算 和 有状态计算流处理的状态功能:去重、监控……状态分类Managed StateRaw Sta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Apache StreamPark(Incubating) 社区的小伙伴们大家好:今天我们很高兴地宣布 StreamPark 2.0.0 正式发布!欢迎下载使用。这是 StreamPark 加入 Apache 孵化器以来发布的第一个版本,也是一个重大功能更新的版本。距离上个版本发布已有半年之久,在这半年多的时间里,我们开发了很多非常实用的新功能,也经历了社区小伙伴们的数次催更和发版合规的数次整改            
                
         
            
            
            
            2021 年 9 月 29 日 Stephan Ewen ( @StephanEwen ) 和 Johannes Moser ( @joemoeAT )Apache 软件基金会最近发布了年度报告,Apache Flink 再次跻身最活跃项目前 5 名!这一非凡的活动也体现在新的 1.14.0 版本中。200 多名贡献者再次致力于解决 1,000 多个问题。我            
                
         
            
            
            
            1.Flink1.7开始支持Scala哪个版本?2.Flink1.7状态演变在实际生产中有什么好处?3.支持SQL/Table API中的富集连接可以做那些事情?4.Flink1.7新增了哪些连接器Apache Flink社区宣布Apache Flink 1.7.0发布。 最新版本包括超过420个已解决的问题以及Flink的一些新增内容,About云将在本文的以下部分中对其进行描述。一、概述在Fl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            问题导读1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理?2.保存点兼容性方面,不在兼容哪个版本?3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化?4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件?Flink1.8发布,主要改变如下:1.将会增量清除旧的State2.编程方面TableEnvironment弃用3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包更多详细如下:这次的发行版本讨            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们已经在开发者邮件列表上发起了关于 Flink 2.0 版本计划的讨论。我们相信现在是时候启动这个计划了,以便在明年作为 Apache Flink 的十周年庆典推出这个版本。欢迎大家参加关于 Flink 2.0 的愿景、功能、时间表、流程、路线图等方面的讨论!在过去几年中,这个话题时不时地在邮件列表、Jira 和线下讨论中被提到。然而,2.0 版本的规划需要投入巨大的决心和努力,再加上社区忙于其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.14.x2. 概述Flink 是一种通用性框架,支持多种不同的部署方式。本章简要介绍 Flink 集群的组成部分、用途和可用实现。如果你只是想在本地启动一个 Flink,我们建议你部署一个 Standalone 集群。2.1. 概述和架构详解下图展示的是每个 Flink 集群的组成部分。首先会有一个在某处一直运行的客户端,这个客户端会将 Flink 应            
                
         
            
            
            
                Flink在9月份发布了最新版Flink1.14.0,新版本中 Flink 一个主要变化是集成的流媒体和批处理体验,此外,在 SQL API、更多连接器支持、检查点和 PyFlink 等方面也带来了许多新功能和改进。更多详细内容,点击1.14.0 发布公告GitHub 地址:https://github.com/apache/flink参考链接:Apache Flink            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求,从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14,累计已升级更新了 6 个大的版本,目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务,日均处理 10 万亿 + 的消息,并在国内外搭建了 10+ 集群。那么,小米在引入 Flink 后遇到了哪些挑战?又是如何解决的?Flink 最            
                
         
            
            
            
            摘要:本文整理自 Apache Flink 中文社区发起人、阿里巴巴开源大数据平台负责人在 Flink Forward Asia 2021 的分享。本篇内容主要分为四个部分:2021: Apache Flink 社区持续繁荣Apache Flink 核心技术演进流批一体演进与落地机器学习场景支持一、2021: Apache Flink 社区持续繁荣1.1 Flink 大版本迭代2021 年,Fli            
                
         
            
            
            
            作者 | Stephan Ewen & Johannes Moser翻译 | 宋辛童在 Apache 软件基金会近期发布的年度报告中,Apache Flink 再次跻身最活跃项目前 5 名!该项目最新发布的 1.14.0 版本同样体现了其非凡的活跃力,囊括了来自超过 200 名贡献者的 1000 余项贡献。整个社区为项目的推进付出了持之以恒的努力,我们引以为傲。新版本在            
                
         
            
            
            
            生产就绪清单提供了配置选项的概述,在将Apache Flink作业投入生产之前,应仔细考虑这些选项。虽然Flink社区尝试为每种配置提供合理的默认值,但重要的是查看此列表并确保选择的选项足以满足您的需求。设置明确的最大并行度为所有操作员设置UUID选择正确的状态后端配置JobManager高可用性设置明确的最大并行度在每个作业和每个operator的粒度上设置的最大并行度确定有状态operator            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前提条件kafka依赖于zk,所以需要先行安装部署好zk集群,能够正常运行下载官方下载地址 这个可以下载高版本,拿到一个安装包比如 kafka_2.12-2.5.0.tgz,这个2.12是scala版本,2.5.0是kafka的发行版本。 kafka的高低版本主要区别: 第一,写flink java程序用到的kafka连接包的具体依赖不同,因为我最终是要用flink做流处理所以这块注意一下,暂时只            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录 一、服务规划       1.1 Requirements list:       1.2 Server部署角色列表:       1.3 部署方式     二、软件准备       1、 下载合适的Fl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言简书快正式从小黑屋里出来了,所以是时候重启更新了。这段时间积攒了不少要写的东西,逐个击破吧。两阶段提交(two-phase commit, 2PC)是最基础的分布式一致性协议,应用广泛。本文来介绍它的相关细节以及它在Flink中的典型应用场景。2PC简介先介绍两个前置概念。在分布式系统中,为了让每个节点都能够感知到其他节点的事务执行状况,需要引入一个中心节点来统一处理所有节点的执行逻辑,这个中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录引用前线速看更快更稳更易用:Flink自适应批处理能力演进01 Adaptive Batch Scheduler自动设置作业并行度02 Speculative Execution 发现和缓解热点机器对作业的影响03 Hybrid Shuffle 提供资源利用率和数据传输率04 Dynamic Partition Pruning 过滤无用数据,提高处理效率Flink 1.16 Previe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文简述通过maven和gradle快速构建的Flink工程。建议安装好Flink以后构建自己的Flink项目,安装与示例运行请查看:Flink快速入门--安装与示例运行.在安装好Flink以后,只要快速构建Flink工程,并完成相关代码开发,就可以轻松入手Flink。构建工具Flink项目可以使用不同的构建工具进行构建。为了能够快速入门,Flink 为以下构建工具提供了项目模版:MavenGra            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这篇文章是开始的时候写了篇随笔,更深入的cdc的使用和源码分析请参考:深入解读flink sql cdc的使用以及源码分析 文章目录CDC简介CanalCanalJson反序列化源码解析 CDC简介CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDAT            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。处理无界和有界数据 任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录,所有这些数据都形成一种流。 数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。 Apache Flink            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            官网 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/release-notes/flink-1.15变化的依赖概况在Flink 1.15中有几个变化,当从早期版本升级时,需要更新依赖项名称,主要包括从非Scala模块中选择排除Scala依赖项,以及重新组织表模块。 一个快速的依赖变化清单如下: 对以下模块的任何依赖都需要更新,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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