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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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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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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本文详细介绍乐Flink中分区API以及底层分区器并给出图例，从源码角度分析各个分区器的原理，最后介绍了分区器的使用源码。
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原创
2023-01-28 16:00:37
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Flink中的SQL Client和SQL Gateway对比目录定义基本原理适用场景主要区别常用运维命令示例官方链接正文1. 定义SQL Client：Flink SQL Client是一种用于提交和执行Flink SQL语句的命令行界面或图形界面工具。SQL Gateway：Flink SQL Gateway是一个独立的服务，它允许客户端通过RESTful API将SQL查询提交到Flink集
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2024-08-29 13:35:24
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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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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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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
文章目录窗口API按键分区（Keyed Partition）和非按键分区（Non-Keyed Partition）按键分区窗口（Keyed Windows）非按键分区（Non-Keyed Windows）窗口 API 的调用窗口分配器（Window Assigners）时间窗口(TimeWindows)滚动处理时间窗口(TumblingProcessingTimeWindows)滑动处理时间窗口
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2024-05-05 18:39:06
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Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第四天啦！学习了物理分区的知识点，这一次学习了前4个简单的物理分区，称之为简单分区篇！ Tips：我相信自己会越来会好的，明天攻克困难分区篇，加油！二、Flink 流批一体 API 开发3. 物理分区3.1 Global Partitioner该分区器会将所有的数据都发送到下游的某个算子实例(subtask id = 0)实例：编写Flink程序，接收
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2024-10-08 13:37:32
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分区是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区。keyBy 操作实际是一种按照hashCode 值进行重新分区的操作，这也是一种逻辑分区(按照散列值随机分开)。简单的说，分区就是slot 任务，重分区就是分配任务到不同的slot。 系统默认也有分区，比如：我们编写的程序可能对多个处理任务设置了不同的并行度，那么当数据执行的上下游任务并行度变化时，数据就不应该还在当前分区以直通(forwa
原创
2022-07-03 00:53:59
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一、键控状态（Keyed State）介绍 键控状态是 Apache Flink 中一种重要的状态管理方式，它允许用户在流处理应用中存储和访问与特定键相关的状态。在流处理应用中，键控状态可用于存储和更新与特定键相关的信息，比如某个键的累加计数或最近的事件记录等。通过键控状态，Flink 可以保持对流中每个键的状态进行跟踪和维护，从而使得应用可以根据键的属性进行灵活的处理和计算。 1.键控状态的类型
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2024-06-22 08:50:08
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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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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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请谈谈flink的checkpoint机制，checkpoint时，会否影响正常的数据处理Checkpoint 与 state 的关系Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受，红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint，然后全部都成功完成，没有 fail 的。 state 其实就是 Che
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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前言Sunday night，继续超短文模式（希望下周就可以不这么划水了hhhhKafka是我们日常的流处理任务中最为常用的数据源之一。随着数据类型和数据量的增大，难免要增加新的Kafka topic，或者为已有的topic增加更多partition。那么，Kafka后面作为消费者的实时处理引擎是如何感知到topic和partition变化的呢？本文以Spark Streaming和Flink为例
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2024-04-14 22:09:43
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在 Flink 1.10 中SQL正式生产，在尝试使用的时候，遇到了这样的问题： KafkaTableSink 的 'update-mode' 只支持 ‘append’，如下面这样：CREATE TABLE user_log_sink (
user_id VARCHAR,
item_id VARCHAR,
category_id VARCHAR,
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2024-03-22 09:08:03
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在本系列的第一篇文章中，我们对欺诈检测引擎的目标和所需功能给出了高层次的描述。我们还解释了如何让 Apache Flink 中的数据分区基于可修改的规则来定制，替代使用硬编码的 KeysExtractor 实现。我们特意略过了关于如何初始化应用的规则，以及在运行时有哪些方法来更新这些规则的细节内容。在这篇文章中我们将具体介绍这些细节。你将学习如何将第一部分中描述的数据分区方法与动态配置结合起来使用
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2024-08-27 19:03:34
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