目录1. 安装规划2. 下载解压(在bigdata001操作)3. Standalone模式3.1 修改conf/flink-conf.yaml(在bigdata001操作)3.2 修改conf/masters和conf/workers(在bigdata001操作)3.3 依赖jar包的添加和环境变量的添加(在bigdata001操作)3.4 启动和验证4. Yarn模式4.1 修改conf/f
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2024-10-10 11:12:36
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# Flink Redis Sink 高吞吐实现指南
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Flink Redis Sink 实现高吞吐率。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成以下步骤，并提供相关的代码示例和注释。
1. 安装 Redis 和 Flink。
2. 创建 Flink 作业。
3. 配置 Flink Redis Sink。
4. 提高吞吐率的优化技巧。
## 流程
原创
2023-08-20 06:52:40
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查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
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2021-10-27 15:59:40
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一文弄懂Flink网络流控及反压1. 为什么需要网络流控?2. 网络流控的实现：静态限速3. 网络流控的实现：动态反馈/自动反压3.1 案例一：Storm 反压实现3.2 案例二：Spark Streaming 反压实现3.3 为什么 Flink（before V1.5）没有用类似的方式实现 feedback 机制？3.4 TCP 流控机制4. Flink TCP-based 反压机制（befo
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2024-04-26 14:14:41
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Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设 置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0，则系统可以获得最低的处理延迟；如果缓存块的超时值为无限大，则系统可以获得最高的吞吐量...
原创
2022-03-09 10:43:55
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Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设 置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0，则系统可以获得最低的处理延迟；如果缓存块的超时值为无限大，则系统可以获得最高的吞吐量...
原创
2021-09-11 10:40:19
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摘要： 本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，
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2024-03-06 22:37:11
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目录0. 相关文章链接1. 需求描述2. API说明3. 侧输出流（SideOutput）概述4. 代码演示0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 需求描述有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额)
要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额
并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。
并使用OutputTag+allowed
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2024-07-06 22:53:41
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# 实现Java高吞吐的指南
在软件开发中，提高系统的吞吐量是一个非常重要的目标，尤其是在高并发场景下。本篇文章将为刚入行的开发者提供一个系统的指导，帮助你实现Java高吞吐的目标。我们将分步骤进行讲解，并提供相关的代码示例和详细注释，确保你能够明白每一步的含义。
## 实现流程
首先，我们需要一个清晰的执行流程，下面的表格展示了实现Java高吞吐的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1.背景介绍Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理。它具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等优点。在大数据领域，Flink 被广泛应用于实时分析、实时计算和流处理等场景。随着数据规模的增加，Flink 应用的性能优化和调优变得越来越重要。本文将介绍 Flink 的性能优化和调优方法，包括数据分区、并行度、检查点、状态管理等方面。2.核心概念与联系2.1 数据分区数据分区是 Flink 中的一个核
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2024-08-19 02:03:19
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1 Flink 理论基础1.1 实时计算对比Storm 延迟低但吞吐量小Spark Streaming 吞吐量大但是延迟高Flink 是一种兼具低延迟和高吞吐量特点的流式计算技术，还是一套框架中同时支持批处理和流处理的一个计算平台1.2 Flink 特性高吞吐、低延迟、高性能支持带事件时间的窗口(window)操作：time、count、session, data-driven支持有状态计算的ex
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2024-05-01 23:22:28
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Java实现高并发需从底层机制、并发控制、资源调度、架构设计、编码细节等多维度系统优化，每个维度聚焦特定技术方向，覆盖从底层到应用的全链路性能提升： 一、底层IO与网络优化（提升数据传输效率） IO模型升级 网络通信：用NIO（Selector多路复用）替代BIO，基于Netty框架实现非阻塞IO， ...
本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink.What Is Flink一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理. 这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的, 但是也可以模
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2024-09-26 19:05:14
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# Flink 和 Storm 吞吐量对比教程
在大数据处理领域，Apache Flink 和 Apache Storm 是两种流处理框架，都具备高吞吐量和低延迟的特性。然而，它们在架构、使用场景和性能等方面存在一些差异。为了比较这两种框架的吞吐量，我们需要进行一些实验和测量。本文将引导你完成这一过程。
## 一. 流程概述
首先，我们需要明确整个比较的流程。以下是步骤概览：
| 步骤 |
一个系统的吞度量（承压能力）与一个请求request对CPU的消耗、外部接口、IO等密切关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 一般系统吞吐量由几个重要关键要素组成：QPS：Queries Per Second 每秒内的查询率。它是指一台服
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2023-11-13 16:52:36
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# HBase 之所以吞吐量高的原因
HBase 是一个开源的分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，基于 Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System）构建，专门设计用于处理大规模数据。它的高吞吐量归因于多个因素，本文将详细探讨这些因素，并包含代码示例和图表来帮助理解。
## HBase 架构
在讨论 HBase 的吞吐量之前，首先我们需要了解其基
原创
2024-09-04 03:52:01
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一脸懵逼学习KafKa集群的安装搭建--（一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统） kafka的前言知识：
1：Kafka是什么？
在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。kafka是一个生产-消费模型。
Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。
数据的分发策略由p
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2024-06-06 09:51:46
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# 高吞吐低延迟Java：实现效率的关键
在现代软件开发中，特别是分布式系统和高并发应用，"高吞吐"（High Throughput）与"低延迟"（Low Latency）是两个极为重要的性能指标。本文将探讨如何在Java中实现高吞吐和低延迟，并通过代码示例和图表来直观展示相关概念。
## 什么是高吞吐和低延迟？
- **高吞吐**：指一个系统在单位时间内处理大量事务的能力。通常情况下，这意
原创
2024-10-10 03:29:01
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在现代应用程序中，Java作为一种广泛使用的编程语言，存在“高吞吐量”的性能需求。本文将深入探讨如何在Java系统中提升高吞吐量，涵盖各个方面，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测和多协议对比。
### 协议背景
首先，让我们从协议背景开始。在计算机网络中，随着互联网技术的迅猛发展，通信协议也在不断演进。从最早的TCP/IP协议到现在的HTTP/2与HTTP/3，这些协议的设计理
Pipeline的背景如果任务/数据的处理流程中，可以被分解成多个子任务或者多个阶段，那么通常都可以借鉴Pipeline思想来设计算法或者系统架构。 它表示“流水线”形式的并发模型，例如在流水线处理器中的使用。具体我们来定义Pipeline的适用场景：如果我们要解决的问题是由一些列的计算操作组成的，每一个计算操作都可以划分成不同的阶段，同一个计算操作的多个阶段间的前后关系是固定不变的，但是不同计算
原创
2021-03-06 16:16:54
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