介绍 Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。 Flink是具有多个API的流数据流引擎，用于创建面向数据流的应用程序。 Flink应用程序通常使用Apache Kafka进行数据输入和输出。 本文将为您提供将Apache Flink与MapR Streams结合使用的简单步骤。 MapR Streams是用于大规模流式传输事件数据的分布式消息传递系统，它已基于A
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2024-09-23 11:42:56
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Flink结构：flink cli 解析本地环境配置，启动 ApplicationMaster
在 ApplicationMaster 中启动 JobManager
在 ApplicationMaster 中启动YarnFlinkResourceManager
YarnFlinkResourceManager给JobManager发送注
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2024-06-07 21:57:00
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目录state容错语义at most onceat least onceexactly-once容错续跑算子容错续跑task异常作业逻辑不变CP/SP策略bugfix升级续跑SP策略source容错续跑sink 容错续跑 stateflink 支持有状态的流，存储历史的状态信息。 状态状态分类 keystate keyBy/groupBy/PartitonBy 后，每个key都有属于自己的一个s
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2024-03-26 17:17:43
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Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。mapmap算子对一个DataStream中的每个元素使用用户自定义的map函数进行处理，每个输入元素对应一个输出元素，最终整个数据流被转换成一个新的DataStream。输出的数据流DataStream[OUT]类型可能和输入的数据流DataStream[IN]不同。如业务需求可以对一些数
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2024-03-05 05:53:38
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一句话概括flink: flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。WordCount源码放源码之前，先介绍一下一些预备知识：首先介绍一下map与flatMap区别map，就是把一个函数传入map中，然后利用传入的函数，把集合中每个元素做处理，然后把处理后的结果返回。flatMap与其区别仅仅是返回的是一个列表然后把一些基本算子过一
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2024-04-01 10:50:05
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在Flink运行过程中，主要涉及Environment、Source、Transform、Sink四个部分，其中，最后三个尤为重要。1. EnvironmentFlink程序在编写前首先要做的便是设置该程序的执行环境，而由于Flink主要面向的是流处理任务，所以一般情况下环境设置都为StreamExecutionEnvironment：2. SourceSource可以理解为Flink流处理过程中
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2023-12-22 20:33:26
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看完了Flink的datasource、sink，也就把一头一尾给看完了，从数据流入到数据流出，缺少了中间的处理环节。而flink的大头恰恰是只在这个中间环节，如下图： source-transform-sink-update.png中间的处理环节比较复杂，现在也就看了其中一部分，这里先开始讲其中最简单 也最常用的map、flatmap及filter。mapflink中dat
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2023-12-21 23:14:49
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概念map函数：map函数用键值对的方式来存储数据，提供的是一种一对一的关系，这样在某些情况下提供了很好的便利。map函数的头文件是#include<map>，实例化一个map对象：map<int ,string>，而且在修改操作中，只能改变string的值，不能更改int索引值。map函数并不是数组，所以如果要遍历的时候，就要使用迭代（iterator）才能实现遍历操作s
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2024-02-23 22:00:18
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角色JM，接收提交的资料：class文件、依赖的jar、jobGraph、datafolwGraph 运行driver，类似于spark的driver，任务调度主从中的主 划分任务，把jobGraph转成executionGraph 分发任务，向RM申请slot，然后把subtask提交到TM的slot运行管理checkpointjobGraph代码的图形化表示，没有并行操作的信息TM启动后，TM
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2024-07-26 10:21:47
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Flink提供三层API，每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡，并针对不同的用例 SQL/Table API(dynamic tables) DataStream API(streams,windows) ProcessFunction(event,state,time) 不要跟ProcessWindowFunction混为一谈 ProcessFunction是一个低阶的流处理操作
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2024-06-02 17:25:27
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一 有界流 无界流流处理与批处理 • MapReduce、Spark只支持批处理任务 • Storm只支持流处理任务 • Spark Streaming采用了一种micro-batch的架构实现了流处理 • Flink通过灵活的执行引擎，能够同时支持批处理任务与流处理任务Spark vs Flink 数据模型 • Spark采用RDD模型，Spark Streaming的DStream
大家好，我是大圣。最近工作中使用Flink 状态比较多，但是遇到了各种各样的问题，比如应该什么时候使用KeyedState，什么时候应该使用Operator State，还有StateTTL过期的问题。趁着周末有时间，就把Flink 状态给总结一下。 Flink 状态初探熟悉Flink框架的小伙伴都知道Flink是一个实时流处理计算引擎，什么是流处理呢？我们来举个生活中的案例，大圣小时候在河边长大
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2024-06-12 15:35:40
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一、Keyed State1、用途Keyed State接口目前有5种不同类型状态的访问接口，这些状态都作用于当前输入数据的key下。换句话说，这些状态只能用在keyedStream上，可以通过stream.keyBy(…)得到KeyedStream.这5种接口分别如下： 1、ValueState：保存一个可以更新和检索的值 2、ListState: 保存一个元素的列表 3、ReducingSta
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2024-04-29 20:09:23
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从状态说起状态 (State) 是 Flink 程序中构建复杂逻辑的基本组件。流处理中的状态可以视作算子上的记忆能力，可以保留和已经处理完的输入相关的信息，并对后续输入的处理造成影响。与之相反，流处理中的无状态操作只会考虑到当前处理的元素，不会受到处理完毕的元素的影响，也不会影响到后续待处理的元素。简单来说，假定一个 source stream 中的事件消息都符合 e = {event_
Flink的算子目录Flink的算子1、Map2、FlatMap3、Filter4、KeyBy5、Reduce6、Aggregations7、Window8、Union9、Window Join10、Split11、Selectflink代码分为三部分：1、Source----数据源，读取数据2、Transformation----转换，对数据进行处理，也就是算子3、Sink----将数据发出去T
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2024-03-06 17:45:38
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在本节中，你将了解 Flink 中用于处理事件时间的时间戳和 watermark 相关的 API。有关事件时间，处理时间和摄取时间的介绍，请参阅事件时间概览小节。Watermark 策略简介为了使用事件时间语义，Flink 应用程序需要知道事件时间戳对应的字段，意味着数据流中的每个元素都需要拥有可分配的事件时间戳。其通常通过使用 TimestampAssigner API 从元素中的某个字段去访问
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2024-03-17 14:09:54
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Flink DataStream API 作业调优一、算子指定 UUID对于有状态的 Flink 应用，推荐给每个算子都指定唯一用户 ID（UUID）。严格地说，仅需要给有状态的算子设置就足够了。但是因为 Flink 的某些内置算子（如 window）是有状态的，而有些是无状态的，可能用户不是很清楚哪些内置算子是有状态的，哪些不是。所以从实践经验上来说，建议每个算子都指定上 UUID。默认情况下，
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2024-08-21 07:39:25
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8.1 概述本章中我们举例介绍 Flink 的 Stream API 的常见操作。主要需要理解每一个操作的作用以及大致用法即可，尽管内容非常简单，但在实际应用开发中也经常围绕着这些 Operators 展开。感谢各位小伙伴们对本系列基础教程博客的点赞评论支持，万分感谢 ~8.2 基本操作8.2.1 print 打印数据到控制台这个操作非常简单，将 DataStream 中的数据打印到控制台即可。i
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2024-07-24 12:36:50
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文章目录概述优点架构Flume Agent内部原理：flume安装部署案例：案例需求：实现步骤*****实时读取hive log文件到HDFS案例单数据源多出口案例多数据源汇总案例 概述Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。(用来收集日志的)流式架构：采集日志的单位是一行一行的，处理单位很小。而mapr
大数据跟我学系列文章-轻松通关 Flink——02.Flink 的编程模型与其他框架（spark、storm）比较主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较。包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块，并且和 Spark、Storm 进行比较，Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势几种框架对比如下： 文章目录大数据跟我学系列文章-轻松通关 Flink——02
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2024-09-19 07:35:54
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