Flink1.13也一样生产就绪检查清单提供一个配置文件的概览,在投放到生产前应该应该细心考虑.虽然Flink社区尝试提供一些明智的配置,那也是非常重要的来确认每个选项是否满足你的需求.设置一个显示的最大并发数最大并发数设置在每个job和每个操作上,决定最大的并行,状态的并行是可以被扩容的. 在任务开始时目前没有办法改变操作的并行,不丢失操作状态. 存在最大并行数的原因, 对比允许操作状态被无限扩
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2024-03-17 10:03:22
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目录8.1 分流 8.1.1 简单实现8.2 基本合流操作8.2.1 联合（Union） 8.2.2 连接（Connect）8.1 分流所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream，如图 所示。一般来说，我们会定义一些 筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。
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2024-03-25 13:42:12
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多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将 一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章就来讨论Flink中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子
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2023-11-15 13:01:44
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1.Flink预定义Source操作在flink中，source主要负责数据的读取。flink预定义的source中又分为「并行source(主要实现ParallelSourceFunction接口)「和」非并行source(主要实现了SourceFunction接口)」附上官网相关的说明：you can always write your own custom sources by implem
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2024-03-18 19:15:03
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在现代互联网技术中，Apache Flink以其强大的流处理能力和高效的分布式计算框架，成为了很多应用和数据处理项目的首选。而Redis作为一个高性能的键值存储数据库，因其快速的读写速度而被广泛应用。然而，在Flink与Redis结合的环境中，当多个并发任务同时进行读写操作时，如何有效解决冲突与性能瓶颈就成了一个亟待解决的重要问题。
## 背景定位
随着大数据技术的快速发展，Apache Fl
package com.shujia.flink.source import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1ListSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env ...
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2021-08-04 20:52:00
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source 是flink的数据源，简单介绍四种读取数据的方式: 1.从集合中读取 2.从文件中读取 3.从kafka中读取 4.自定义Source 1 package com.jy.bjz.source; 2 3 import org.apache.flink.api.common.seriali ...
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2021-09-09 15:29:00
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一、JobManager三大核心组件Flink 主从架构： 主节点： JobManager + 从节点： TaskManagerJobManager 是 Flink 集群的主节点，它包含三大重要的组件：1、ResourceManager Flink的集群资源管理器，只有一个，关于slot的管理和申请等工作，都由他负责 2、Dispatc
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2024-03-26 22:15:22
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List、Map并发解决方法1、出现现象2、解决办法3、Map 1、出现现象当我们用多个线程对ArrayList进行添加操作的时候，会出现异常信息 ConcurrentModificationException 下面放上代码public class ListTest {
public static void main(String[] args) {
//ArrayLis
kafka
source接收kafka的数据<!-- Kafka 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
原创
2023-09-05 15:49:10
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笔者最近开始学习flink，但是flink的webui上各种指标错综复杂，在网上也没有找到一个比较详尽的资料，于是个人整理了一下关于flink中taskmanager的webui各个指标的含义，供大家参考。注：括号中仅为个人理解如下图，是一个flink任务中的某个taskmanager的ui以下介绍顺序为从上到下，从左至右overview这个是整个taskmanager的总览信息data port
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2024-03-20 13:42:06
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前言Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？目前在做的项目是平台业务的告警部分，负责告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到终端数据，并将读取到的终端数据做一些 聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施。画了个简单的图如下：Flink是什么？批处理 （处理历史数据集）流处理 （处理实时数据流）事件监控 (监
flink的重要特点1.1 事件驱动型(Event-driven) 事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。与之不同的就是SparkStreaming微批次，如图： 事件驱动型： 1.2：流与批的世界观流与批的世界观 批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合
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2024-03-18 16:57:22
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flink watermark 生成机制与总结watermark 介绍watermark生成方式watermark 的生成值算法策略watermark策略设置代码watermark源码分析watermark源码调用流程debug（重要）测试思路迟到时间处理FlinkSql 中的watermark引出问题与源码分析 watermark 介绍本质上watermark是flink为了处理eventTi
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2024-06-01 12:50:36
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1. Flink 程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换（请注意，Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 ）。从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入，并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示：Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4
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2024-03-21 12:08:02
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一、程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换（Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 ）。从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入，并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示：Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的
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2023-12-07 16:25:55
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Fink 处理过程可以简化为三步 (source transformations sink)source表示数据来源transformations表示执行flink的处理逻辑 (核心)sink表示数据分布式处理完成之后的数据走向 source 获取数据的方式自带的api如下公共pom<dependency>
<groupId>org.apa
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2024-03-20 08:38:27
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目录1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景：1.2 自定义连接器实现1.3 自定义连接器实现注意事项2 SourceFunction和ParallSourceFunction中定义了有两个方法2.1 Run()2.2 Cancel()2.3 代码示例3 自定义函数读取Mysql数据源3.1 代码示例 1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景： 我将读取到的kafka的数据和mysql
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2023-07-14 17:07:51
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前言之所以写这个是因为前段时间自己的项目出现过这样的一个问题：Caused by: akka.pattern.AskTimeoutException: Ask timed out on [Actor[akka://flink/user/taskmanager_0#15608456]] after [10000 ms]. Sender[null] sent message of type "
前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议，其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937)，但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准，一是传统的流式SourceFunction与批式
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2023-08-18 16:47:18
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