flink学习总结1.Flink是什么？ Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于处理无界和有界数据流的状态计算。 2.为什么选择Flink？ 1.流数据更加真实的反映了我们的生活方式。 2.传统的数据架构是基于有限的数据集 3.Flink 可以做到 低延迟，高吞吐，结果的准确性和良好的容错性 3.Flink的主要特点： 1.事件驱动 2.基于流的
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2024-03-25 22:19:59
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在应用、运维flink集群/作业时，我们需要通过各种flink的运行指标来了解集群/作业的运行状态，必要的时候还会针对关键指标设置监控告警。Flink Web Ui虽然在界面上提供了运行指标入口，但在应用上还是有不少不便之处： 1、每次查看指标时都要重新筛选关注的指标，不能模板化保存。 2、可以查看的数据周期有限，无法进行指标回溯或跟踪。 3、未与监控工具集成，不能告警。 在生产应用时，我们一般把
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2024-04-22 10:48:36
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在处理“flink更新es java”的问题时，我们可以分步骤来逐步解决，确保每一步都清晰明了。这包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和迁移指南。
## 环境预检
首先，我们需要进行环境预检，以确保所有组件的兼容性。这包括软件和硬件的检查。
### 思维导图
这里的思维导图帮助我们梳理出环境预检的要点。
```mermaid
mindmap
root
环境预检
Apache Flink 核心概念之一是流 (无界数据) 批 (有界数据) 一体。流批一体极大的降低了流批融合作业的开发复杂度。在过去的几个版本中，Flink 流批一体逐渐成熟，Flink 1.15 版本中流批一体更加完善，后面我们也将继续推动这一方向的进展。目前大数据处理的一个趋势是越来越多的业务和场景采用低代码的方式进行数据分析，而 Flink SQL则是这种低代码方式数据分析的典型代表。越来
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2024-03-01 07:15:16
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作者 | Joe Moser & 高赟翻译 | 高赟Apache Flink，作为 Apache 社区最活跃的项目之一[1]，一直秉承积极开放的态度不断进行技术深耕。在此我们很荣幸的发布 Flink 1.15 版本，并和大家分享这个版本令人振奋的一些功能和改进！Apache Flink 核心概念之一是流 (无界数据) 批 (有界数据) 一体。流批一体极大的降低了流批融合
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2024-05-27 12:35:07
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flink简介有界数据和无界数据flink应用场景flink优势flink基本技术栈flink基本架构 有界数据和无界数据有界数据通常被称为批处理既定义了数据流的开始，也定义了数据流的结束。处理有界数据时，既可以等所有数据都接收完再处理，也可以处理此刻前的所有数据。有界流数据可以被排序，所以处理的时候不需要有序的提取无界数据有数据流的开始，但是没有数据流的结束。处理无界数据时，不能等到所有数据都
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2024-08-14 13:23:57
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Flink发送Elasticsearch的问题 文章目录Flink发送Elasticsearch的问题场景问题资源配置困难反压和job重启Direct buffer memory OOM总结参考文档 场景目前是基于Flink1.11.1来实现日志的处理，中间涉及日志的解析和转发，最终发送到Elasticsearch，Elasticsearch服务端版本为6.3.1，客户端使用flink-conne
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2024-03-21 12:01:47
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我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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罗列Flink基础相关的题。1：请介绍一下 Flink。考察我们队 Flink 整体的掌握情况，我们应该从以下几个基本的概念入手。Flink 是大数据领域的分布式实时和离线计算引擎，其程序的基础构建模块是流（Streams）和转换（Transformations），每一个数据流起始于一个或多个 Source，并终止于一个或多个 Sink。数据流类似于有向无环图（DAG）。Fli
总结Flink Table & SQL 流式聚合中的几个优化。MiniBatchLocalGlobalSplit DistinctAgg With FilterMiniBatch MiniBatch优化的核心思想是缓冲输入记录微批处理以减少对状态的访问，进而提升吞吐并减少数据的输出。以如下场景为例，看下开启MiniBatch聚合前后的差异。SELECT key, COUNT(1)
FRO
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2024-06-18 19:41:20
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背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3Flink 1
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2024-01-27 19:58:58
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文档局部更新 我们说过文档是可不变得——他们不能被更改，只能被替换。update API必须遵循相同的规则。表面看来，我们似乎是局部更新了文档的位置，内部却是像我们之前说的一样简单的使用 update API处理相同的检索——修改——重建索引流程，我们也减少了其他进程可能导致冲突的修改。 &n
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2024-02-25 10:02:13
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一、热更新原理 elasticsearch开启加载外部词典功功能后，会每60s间隔进行刷新字典。具体原理代码如下所示： public void loadDic(HttpServletRequest req,HttpServletResponse response){
String eTag =req.getParameter("If-None-Match");
try {
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2024-05-02 21:51:14
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新的 ES13 规范终于发布了。 JavaScript 不是一种开源语言，它是一种需要遵循 ECMAScript 标准规范编写的语言，TC39 委员会负责讨论和批准新功能的发布， 那TC39他们是谁？“ECMA International 的 TC39 是一群 JavaScript 开发人员、实施者、学者等，他们与社区合作维护和发展 JavaScript 的
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2024-03-26 15:54:01
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一、document增删改内核级原理1、document 新增文档时es内部执行步骤（1）数据写入服务器的内存缓冲器（buffer）和translog日志文件；（2）每隔一秒钟，buffer中的数据被写入新的segment file，并进入os cache，此时segment被打开并供search使；（3）index segment 直接把数据写入到cache缓存；（4）os cache 存储数据
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2024-05-09 17:29:01
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本文翻译官方原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.2/restart-upgrade.html实际比较中，在前面版本的ES升级基本也遵循这个升级方案，这个方案是集群重启升级方案。Elasticsearch Reference [5.2] » Setup Elasticsearch » Upgrading Elast
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2024-03-15 11:55:27
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一、ES基于_version进行乐观锁并发控制 post /index/type/id/_update?retry_on_conflict=5&version=6 ①内部_version版本号： 第一次创建document的_version版本号为1，以后每次对这个document修改或删除操作，_version自动加1。 同时带上数据的版本号，确保es中数据
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2024-02-16 22:30:50
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Flink Streaming ConnectorFlink是新一代流批统一的计算引擎，它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来，进行处理，然后再写出到另外的存储引擎中。Connector的作用就相当于一个连接器，连接Flink计算引擎跟外界存储系统。Flink里有以下几种方式，当然也不限于这几种方式可以跟外界进行数据交换： 【1】Flink里面预定义了一些source和sink； 【2】Fli
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2024-08-07 08:42:48
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在 ES 7 中新增索引： PUT student { "mappings" : { "properties" : { "name" : { "type" : "keyword" }, "age" : { "type" : "integer" } } }, "settings" : { "index
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2021-01-29 16:07:00
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1.背景描述es在本公司承载三个部分的业务，站内查询，订单数据统计，elk日志分析。2020年团队决定对elasticsearch升级。es（elasticsearch缩写，下同）当前版本为1.x，升级到5.x版本。5.x支持如下新特性：支持lucene 6.x，磁盘空间少一半，索引时间少一半，查询性能提升25%Java rest client （high level api）Painless 脚
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2024-03-28 11:21:01
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