flink集群flink可以基于自身的standalone模式进行分布式集群计算，也可以利用第三方资源管理器完成分布式集群计算。目前比较流行的第三方资源管理器包括Hadoop Yarn，Apache Mesos，Kubernetes等。但是相对来说，因为yarn能够同时支持hadoop mapreduce和spark等大数据框架，因此普遍使用yarn模式来管理集群资源。因此这里主要对yarn模式进
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2024-05-09 13:09:49
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人们都说官网是最好的学习资料，我想对于Flink这种眼下最为火热的大数据技术，这点尤为突出，目前Flink官网文档已经绝大部分都有中文翻译，且经过本人实际经历，阅读起来还是非常通畅的，并不像那种直接用谷歌或者百度翻译出来的结果。下面我就介绍一下如何使用Flink官网进行Flink相关技术的学习。1.进入官网https://flink.apache.org/首先进入Flink官网，官网首页有很多选项
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2024-03-01 09:27:10
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今天学习一下wget命令，记录一下 wget是linux最常用的下载命令, 一般的使用方法是: wget + 空格 + 要下载文件的url路径eg wget -o form 192.168.8.187:8889/form其中-o是给你下载的文件重新命名更多详细的讲解 在下面 一般上面那个就够用了，需要详细了解的可以接着往下看： Linux系统中的wget是一个下载文件的工具，它用在命令行
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2024-07-29 10:10:48
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flink系列文章中，flink版本是1.9.0什么是flink引用官网的一句话：数据流上的有状态计算。优势Flink 提供了 State、Checkpoint、Time、Window 等，它们为 Flink 提供了容错性、实效性等优势。部署方式Local：直接在 IDE 中运行 Flink Job 时则会在本地启动一个 mini Flink 集群。Standalone：在 Flink 目录下执行
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2023-12-06 20:52:11
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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
本文基于Apache Flink 1.3 版本官方文档翻译。抽象层次Flink 能够为流式计算或批处理应用提供多种层次的抽象接口。
最低级的抽象接口是状态化的数据流接口。这个接口是通过 ProcessFunction 集成到 数据流 API 中的。此类接口让用户可以使用连续的容错状态，并且可以不受限制地处理多个数据流中的事件。另外，用户也可以通过注册事件时间和时间处理回调函数的方法来实现复
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2024-05-13 12:52:14
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今天为大家带来 Flink checkpoint 核心知识点以及优化方案，本文主要从以下几方面进行介绍：1 Checkpoint 执行流程2 checkpoint 执行失败问题分析3 非对齐checkpoint 优化方案4 动态调整 buffer 大小5 通用增量快照文章 PDF 版本已经整理好，扫描下方二维码，添加土哥微信，发你 PDF 版本。1 chec
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2023-09-23 15:37:19
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Flink forward 2021 大会已结束，相关演讲
原创
2022-11-03 14:49:17
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上篇文章我们分析了基于检查点的用户状态的保存机制——状态终端。这篇文章我们来分析barrier（中文常译为栅栏或者屏障，为了避免引入名称争议，此处仍用英文表示）。检查点的barrier是提供exactly once一致性保证的主要保证机制。这篇文章我们会就此展开分析。这篇文章我们侧重于核心代码分析，原理我们在这个系列的第一篇文章《Flink数据流的Fault Tolerance机制》一致性保证Fl
# 使用Docker下载和运行Flink CDC的完整指南
Apache Flink CDC（Change Data Capture）是一个非常强大的工具，用于实时捕获和处理数据库中的变更数据。对于初学者来说，使用Docker来运行Flink CDC是一个很好的入门方式。本文将详细指导你完成这一流程，确保你能够顺利地下载和运行Flink CDC。
## 流程概述
下面是实现“flink cd
原创
2024-10-12 04:26:40
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欢迎访问我的GitHub内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；为什么要编译flink源码用于学习，在IDEA上开发的flink job，能直接在IDEA运行，如果运行时依赖的flink框架是我们自己编译构建的，就做到了从业务到框架都可以修改源码并验证，起到了很好的学习和动手实践效果；环境信息电脑：2019版13寸MacBook Pr
前言 在上一篇博客Flink原理（二） ——资源一文中已简要说了在Flink集群中资源的分配情况，这篇博客尝试从定义算子之后，任务是如何分配的，以及任务是如何使用资源的。一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换
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2024-02-12 19:56:57
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Apache Flink 1.13.0 正式发布，来看看有哪些新特性一、重要特性被动扩缩容分析应用的性能通过 Savepoint 来切换 State BackendK8s 部署时使用用户指定的 Pod 模式生产可用的 Unaligned Checkpoint机器学习迁移到单独的仓库二、SQL / Table API 进展提高 DataStream API 与 Table API / SQL 的互
要求Flink创建Flink Java工程 使用下面其中一个命令来创建Flink Java工程 1、使用Maven archetypes： $ mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink
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2024-05-22 14:50:02
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文章目录一、前言二、TaskManagerRunner2.1、创建 TaskManagerRunner2.1.1、创建 TaskExecutorService， 用于创建 TaskExecutor2.2、启动 TaskManagerRunner2.2.1、基础服务的初始化， 构建 TaskExecutorService2.2.1.1、BlobCacheService的初始化2.3、TaskExe
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2023-12-21 13:39:36
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摘要：本文由社区志愿者陈政羽整理，内容源自阿里巴巴技术专家宋辛童 (五藏) 在 8 月 7 日线上 Flink Meetup 分享的《Flink 1.14 新特性预览》。主要内容为：简介流批一体Checkpoint 机制性能与效率Table / SQL / Python API总结Tips：点击「阅读原文」即可回顾作者原版分享视频～ 此文章为 8 月 7 日的分享整理，1.14 版本最新
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2024-03-13 16:08:53
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引言flink提供了能够保持一致地恢复数据流应用的状态的一种容错机制，这种机制保证即使在故障持续发生的情况下，程序的状态最终依然会从数据流中产生并且保证exactly once，即正好一次的语义。容错机制持续不断地从分布式数据流中提取snapshot快照，对于状态小small state的数据流应用，这些快照是非常轻量级的并且频繁的提取下不会对系统性能造成太大的影响。流应用的状态保存在一个可配置的
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2024-08-19 16:25:01
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目录系列文章目录前言一、新版本API区别二、WaterMark1.watermark简介2.watermark使用3.内置watermark生成器3.1.单调递增时间戳分配器3.2.固定延迟时间戳分配器总结前言Flink基于事件时间(EventTime)处理数据时需要指定水印(WaterMark)来标记数据处理到哪里,最近生产上把Flink版本从1.10升级到了1.12版本，发现WaterMark
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2024-03-26 07:56:55
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阿里云实时计算Flink版的优势极大：性能优越：作业可达百万级吞吐，计算可达秒级延迟，TPC-H性能测试可达开源引擎3~5倍。功能强大：数十种作业指标监控，一站式开发界面，提供智能诊断系统，具有作业智能调优功能。价格低廉：极致弹性体验，可按量付费，总资源费用低于自建。稳定安全：服务SLA可达99.9%，集群计算无单点，故障可自动恢复，资源租户隔离，杜绝相互干扰。品牌认证：Flink官方创始团队出品
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2024-04-12 03:36:06
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flink国内镜像https://mirrors.cloud.tencent.com/apache/flink国内镜像汇总 – 极速下载 – JavaPub汇总
原创
2022-01-18 10:35:51
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