前言好的，我们这一篇来介绍一下Flink的算子操作Flink的下载很简单，下好之后解压出来，进到Flink的bin目录下，启动 start-cluster.sh 即可，此时我们可以访问 localhost:8081 去进行访问它那精美的页面 停止的话，使用 stop-cluster.sh 即可一、Flink 的算子1.1 （补充）Flink Shell 使用针对初学者，开发的时候容易出
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2024-03-25 08:37:25
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FlinkX是在袋鼠云内部广泛使用的一个基于Flink的异构数据源离线同步工具，用于在多种数据源（MySQL、Oracle、SqlServer、Ftp、Hdfs,HBase、Hive、Elasticsearch等）之间进行高效稳定的数据同步。FlinkX简化了数据同步任务的开发过程，用户只需提供一份数据同步任务的配置，FlinkX会将配置转化为Flink任务，并自动提交到Flink集群上执行。1、
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2024-03-25 20:51:10
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错误 ERROR: Can't get master address from ZooKeeper; znode data == null解决 关闭hadoop，发现stop-all.sh后几个进程并没有关闭，提示no namenode to close。恍然觉得原来每次关hadoop都没有关成功，这进程该是很久
# Java关闭JMX
JMX (Java Management Extensions) 是Java平台的一项标准扩展，用于监控和管理Java应用程序。通过使用JMX，我们可以获取应用程序的运行状态、监视性能指标、动态修改配置参数等。
然而，在某些情况下，我们可能需要关闭JMX服务。这篇文章将介绍如何在Java中关闭JMX，并提供相关的代码示例。
## JMX关闭流程
下面是关闭JMX的基
原创
2023-10-26 14:26:52
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# Java JMX 关闭
## 引言
Java Management Extensions（JMX）是Java平台上的一种标准管理和监控技术，它允许开发人员在应用程序中添加管理和监控功能。然而，在某些情况下，我们可能需要关闭JMX，这篇文章将向您展示如何通过编程的方式在Java应用程序中关闭JMX。
## JMX简介
在开始讨论如何关闭JMX之前，让我们先来了解一下JMX的工作原理和一些
原创
2023-10-19 13:00:47
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Standalone开始（Getting Started）This Getting Started section guides you through the local setup (on one machine, but in separate processes) of a Flink cluster. This can easily be expanded to set up a dis
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2024-08-19 11:01:31
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前言上一篇讲了JVM性能调优的实战工具JVM性能调优监控工具实战(jconsole,jvisualvm)，针对于普通jar包的进程只需配置JXM即可，这篇讲解真实业务场景中服务器负载过高，首先找出性能耗费最高的进程，然后通过jconsole.exe和jvisualvm.exe工具分析。不出意外，这将是全网第一篇讲远程监控flink任务的教程工具介绍：jconsole：是一个内置 Java 性能分析
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2023-07-11 16:59:00
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学习前置有一定了解实时处理了解分布式常见概念一：Flink是什么？Flink是一个分布式计算框架。Flink可以搭建廉价机群，快速处理任意规模的数据。 Flink总体架构如图，从左往右看。
Flink的实时处理是一个个Event（事件）驱动的（类比Kafka，Flume），不同于Spark Streaming中微批次。（1）Flink的架构简单理解无界流和有界流无界流：流数据
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2023-09-20 16:33:33
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Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 Consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区。在 Rebalance 过程中，所有 Consumer 实例都会停止消费，等待 Rebalance 完成。Rebalance 的弊端： 1.Rebalance 影响 Consumer 端 TPS。（因为rebalance过程中，kafka会
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2024-03-06 17:06:30
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# 如何关闭Java JMX服务
## 1. 概述
Java管理扩展（Java Management Extensions，JMX）是Java平台的一种标准管理扩展，用于监控和管理Java应用程序。关闭Java JMX服务是一个简单的过程，下面将介绍如何通过代码实现关闭Java JMX服务的步骤。
## 2. 关闭Java JMX服务流程
下面是关闭Java JMX服务的流程图：
```
原创
2023-10-12 11:03:25
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注意：如果task的任务数据也就是并行度大于> slot，那么程序无法运行。1、一个TaskManager里面默认只有一个slot2、在task运行的过程中会进行数据合并，比如说下图的KeyBy --> Map 会产生operator Chain的情况Operator Chain的条件：1、数据的传输策略是： forward strategy2、在同一个taskManager中运行3、
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2024-05-08 22:11:23
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文章目录0、flink是什么1、Flink特性2、flink部署运行模式3、获取source的方式4、 常见Transformation操作5、常见sink操作6、dataSet当中的广播变量7、累加器8、Flink的Table以及SQL9、Flink架构概述10、并行度、Slot、Task11、数据传输的方式12、Operator Chain的条件13、state状态14、checkpoint
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2023-07-18 13:12:24
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-----------------------------------------------该文档简单描述了Flink是如何调度Job的，以及如何在JobManager上表现并跟踪Job状态。一、调度Flink通过任务槽（Task Slot）定义执行资源。每个TaskManager都有一或多个任务槽，每个任务槽都可以运行一个流水线并行任务。一个流水线包括多个连续的任务，如一个MapFunctio
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2024-08-19 21:19:21
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合流1、概念将不同流中的数据汇聚在一起，然后可以进行一个统计等相关操作。2、基本合流操作union和connectunion算子可以合并多个同类型的数据流，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。数据将按照先进先出（First In First Out）的模式合并。package com.pzb.transformation;
imp
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2024-06-04 23:42:46
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Time的重要性Flink API总体上划分为3个层次，都一层都需要依赖时间属性，Time是流处理系统的基石之一，不仅在Flink ,在Spark也是如此Time分类Event Time
数据世界的时间，也就是事件创建的事件。根据每一条处理记录携带的时间戳来判定Processing Time
是模拟真实世界的时间，简而言之，可以理解为本地系统时间，也是Flink默认的时间属性，通过直接
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2024-03-26 15:08:46
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程序清单：使任务进入就绪态OSRdyGrp |= OSMapTbl[prio>>3];
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2024-10-16 17:31:56
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今天老板亲自来到我的办公桌前，我用灵活的手速把窗口切换到桌面。领导看到我积极工作的样子很是欣慰。她把电脑送到我办公桌前，拍拍我的肩膀的说道：“小傅啊，我每次打字的时候打着打着字总会移到别的地方，你给我解决一下。” 老板当时的表情，大概是这样的： 之前帮老板重装系统的自信犹存，我用了1/3秒的时间想出了原因，并且搬来了一张凳子让领导坐下，我站在旁边说：“老板，应该是触控板的问题…” “很好，那这件事
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2024-05-05 13:18:55
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看到标题我也傻眼了，感觉即是我自己都不能望文识义啊，没办法，先让我多些笔墨来说明下。 场景：我公司加盟另加公司网页游戏，他们提供入口，我们传入用户名密码积分，通过入口验证后，会转到游戏页面。对用户来说，好像玩的游戏还是我们公司提供的，毫无违和感。但是对我们做事的来说，就有问题了。如果用户不主动退出游戏就挂那里，或者一段时间不
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2024-06-01 02:45:36
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监控不告警，系统就一定没有问题么？怎样的监控，才真正说明系统有问题？今天和大伙聊聊多维度立体化监控。 什么是多维度立体化监控？不同公司或多或少有一些自动化监控手段，例如：（1）http接口监控；（2）log关键字监控；（3）操作系统，进程，端口；（4）http状态码；（5）服务存活性；（6）接口处理时间；（7）RPC接口监控；（8）用户层面监控； 如果只监控一个或少数几个维度：
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2024-07-21 09:15:43
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在flink中，定义好窗口分配器之后，无限流上的数据已经被我们划分到了一个个窗口里，接下来，我们需要对每个窗口中的数据进行处理。这可以通过指定Window Function来实现，一旦系统确定了某个窗口已经准备好进行处理，该函数将会处理窗口中的每个元素。
Window Function通常有这几种：ReduceFunction，AggregateFunction
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2023-09-06 16:18:56
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