JobClientJobClient是Flink程序和JobManager交互的桥梁，主要负责接收程序、解析程序的执行计划、优化程序的执行计划，然后提交执行计划到JobManager。程序解析Flink会将程序中每一个算计解析成Operator，然后按照算子之间的关系，将operator组合起来，形成一个Operator组合成的Graph。Flink的JobClient主要包含如下三类 Opera
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2024-07-20 09:53:33
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目录1.入门概念1.1 核心特点1.1.1 批流数据1.1.2 容错能力1.1.3 高吞吐低延迟1.1.4 大规模复杂计算1.1.5 多平台部署 2.API 介绍2.1 API层次2.2 DataStream体系2.3 数据读取（Source）2.3.1 内存读取2.3.2 文件读取2.3.3 S
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2024-04-12 04:26:24
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一、Flink的概述我感觉就是一个实时的流处理程序,可以实时的从数据源读取数据,然后根据设置好的一系列算法,
对数据进行处理,最终输出到目的存储介质（数据库、缓存等）中去,和jdk1.8里面的数据流处理很像,
也有并行流、map、fifter等处理。二、Flink的基础架构(1)、流程
flink client(客户端)提交job到jobManager上,这一步实际上就会对我们提交的程序进
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2023-08-18 16:39:31
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Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：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[1]。关于无边界和有边界数据流的定义可以参考官网上的解释，从其解释上可以了解到Fl
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2023-07-11 17:45:17
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文章目录作者出处什么是 WindowTime WindowCount WindowSession Window剖析 Window APIWindow 的实现源码分析Count Window 实现Time Window 实现Session Window 实现Session Window in Flink底层实现源码分析总结参考资料
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例
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2024-01-26 06:44:56
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今天在StackOverflow上看到一个问题解答，很好的解释了spark和flink的区别。转到这里并做整理存以笔记以备日后学而时习之。问：apache spark 与 flink有什么区别？apache flink是否会取代hadoop?答：首先它们有哪些共同点？flink和spark都是apache 软件基金会（ASF）旗下顶级项目，都是通用数据处理平台。它们可
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2023-08-18 16:34:36
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ProcessFunction API 之前的转换算子 是无法访问事件的时间戳信息和 水位线 信息的。而这在一些应用场景下极为重要。例如 MapFunction 这样的 map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一系列的 Low Level 转换算子。可以访问时间戳、 wat
目录 一、背景二、概念三、特性四、工作原理五、快速开始1.数据同步任务模版kafka to kudumysql to hive 2.数据同步执行命令flinkx老版本命令参数：flinkx老版本执行命令： chunjun新版本执行命令：（明显看出命令还是减少了很多的，更简便易用了）六、dolphinscheduler集成chunjun[CSDN话题挑战赛第2期]()
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2024-05-13 22:12:41
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由于工作需要最近学习flink 现记录下Flink介绍和实际使用过程 这是flink系列的第二篇文章 Flink DataStream API 介绍及使用Flink 中的 APIDataStream 介绍DataStream API 程序剖析获取一个执行环境加载/创建初始数据指定数据相关的转换指定计算结果的存储位置触发程序执行 Flink 中的 API 这里介绍我们常用的DataStream AP
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2024-03-21 11:53:56
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1.Flink是什么Flink是新一代分布式流式计算引擎，用于对海量数据进行实时处理和计算，具备快速容错（支持每条消息恰好处理一次）、流批一体、低延时、支持数据乱序的特点。 Flink的主要应用场景如下：数据分析场景：流式计算平台相对于传统的基于批的计算平台具备最大优点就是实时性，典型的应用场景就是淘宝的双十一大屏和一些实时性要求比较高的数据看班事件驱动场景：相比于MetaQ或其他消息队列，Fli
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2023-07-18 13:14:49
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上一篇文章介绍了 Flink窗口机制的执行流程，其实WindowOperator才是真正负责window中元素存储和计算流程的核心类。这篇文章主要就是分析一下WindowOperator...
原创
2021-08-16 15:01:12
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目录高阶聚合时间窗口 TVF（表值函数）支持的时间窗口类型window 聚合window joinregular joininterval joinlookup jointemporal joinarray joinover 窗口聚合 Flink SQL除了支持基本查询外，还支持一些复杂的高阶聚合和关联。 高阶聚合语法group by cube(维度 1，维度 2，维度 3)
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2024-02-28 16:30:34
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高性能作业指南本文通过代码和一些配置信息来优化blink/flink作业的性能。 共分为几部分： 1．group aggregate优化： 开启minibatch，开启localglobal，开启partialfinal，count distinct改写为agg with filter（count distinct优化） 2．topN优化 使用UpdateFastRank算法：order by s
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2024-03-06 10:40:22
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Process Function API（底层）Process Function API（底层）Keyed Process FunctionTimer Service和定时器（Timers）侧输出流（Side Output）Process Function API（底层）
原创
2022-04-27 21:31:42
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# Flink on YARN 提交任务底层原理
Apache Flink 是一个流处理和批处理的分布式计算引擎，它可以在多种集群管理平台上运行，其中 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是最常用的资源管理工具之一。本文将简要介绍 Flink 在 YARN 上提交任务的底层原理，并通过代码示例和图示来辅助理解。
## Flink 和 YARN 的架构
F
DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子，可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件，还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。 Process Function用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的业务逻辑（使用之间的window函数和转换算子无法实现） Flink提供了8个Process Function：• ProcessFunction
• KeyedP
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2024-05-11 16:16:34
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文章目录产生背景KeyedProcessFunctionTimerService 和 定时器（Timers）产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。
原创
2022-02-16 09:56:09
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文章目录产生背景KeyedProcessFunctionTimerService 和 定时器（Timers）产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermar...
原创
2021-05-31 18:43:19
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Flink--Checkpoint机制原理前言一、如何理解flink中state(状态)Ⅰ、state理解Ⅱ、案例理解stateⅢ、为什么需要state管理Ⅳ、理想中的state管理二、如何理解flink中checkpoint(检查点)Ⅰ、执行流程Ⅱ、ck保存了什么Ⅲ、单分区单并行度执行流程详解Ⅳ、多分区多并行度执行流程详解三、如何理解Flink内部精确一次消费Ⅰ、barrier对齐Ⅱ、barr
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2024-03-27 07:18:27
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大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！ProcessFunction和CoProcessFunction说明DataStream与K...
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2021-06-10 20:23:34
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