底层RPC框架基于Akka实现 Akka介绍Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。它是Actor Model的一个实现，和Erlang的并发模型很像。在Actor模型中，所有的实体被认为是独立的actors。actors和其他actors通过发送异步消息通信。Actor模型的强大来自于异步。它也可以显式等待响应，这使得可以执行同步操作。但是，强烈不建议同步消息，因为它们限制了系统的伸缩性
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2024-05-04 09:30:40
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生产就绪清单提供了配置选项的概述，在将Apache Flink作业投入生产之前，应仔细考虑这些选项。虽然Flink社区尝试为每种配置提供合理的默认值，但重要的是查看此列表并确保选择的选项足以满足您的需求。设置明确的最大并行度为所有操作员设置UUID选择正确的状态后端配置JobManager高可用性设置明确的最大并行度在每个作业和每个operator的粒度上设置的最大并行度确定有状态operator
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2024-03-03 13:37:18
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目录前言：新架构与湖仓一体一、版本说明二、编译打包hudi 0.10.0版本1.使用git克隆github上最新的master2.编译打包三、创建flink工程1.pom文件主要内容2.checkpoint3.flinkcdc代码4.hudi代码（具体参数可参考官网）5.捕获mysql变更并写入到hudi6.执行语句四、查看hudi文件目录1.mysql未插入数据 2.插入数据后查看hd
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2023-08-15 20:44:33
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摘要：本文整理自伍翀 (云邪)、徐榜江 (雪尽) 在 Flink Forward Asia 2021 的分享，该分享以 5 个章节详细介绍如何使用 Flink CDC 来简化实时数据的入湖入仓, 文章的主要内容如下：Flink CDC 介绍Flink CDC 的核心特性Flink CDC 的开源生态Flink CDC
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2023-10-29 23:34:55
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Flink TM内存详解JAVA Heapjava堆内存framwork heapFlink 框架堆内taskmanager.memory.framework.heap.size框架使用堆内存默认：128MBframework.heap.size + task.heap.size 就是 Flink 堆内存的⼤⼩TM 启动时，会通过传递 JVM 参数 -Xmx628M -Xms628M
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2024-08-06 21:23:18
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sparkstreaming和flink的区别–组件：sparkstreaming：Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；Driver:用户入口程序执行的地方，即 SparkContext 执行的地方，主要是 DGA 生成、stage 划分、task 生成及调度；Executor:负责执行 tas
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2023-08-11 23:56:23
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主要介绍基于 Flink 的编程模型，包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块，并且和 Spark、Storm 进行比较，Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢？Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前，先来了解一下 Flink 中的 Streams、State、Time 等核心概念和基础语义，以及 Flink 提供的不同层级的
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2024-04-05 10:51:17
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Apache Spark和Apache Flink的区别 Apache Spark是Apache软件基金会开发的开源集群计算框架。Apache Spark非常快，可以用于大规模数据处理。它是大数据技术领域现有大型数据处理工具的替代。Apache Flink是一个开源框架，用于数据流应用程序的流处理，在分布式应用程序中具有高可用性、高性能、稳定性和准确性。Apache Flink在流引擎中
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2024-03-16 10:40:05
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sb.append("'").append(devMc.getMcSta()).append("',");
sb.append("'").append(devMc.getMcEnd()).append("',");
sb.append(devMc.getAudtCid()).append(",");
sb.append(devMc.getAudtTa
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2024-06-21 10:08:56
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1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。①HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础 。功能：负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据
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2024-01-16 19:25:41
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目录我的历程linux软链接硬链接复制的区别linux 下的软硬连接操作windows下的软硬链接mklink指令mklink小实验 建议自己动手我的实验实际使用注意：我遇到的bug PermissionError: [Errno 13] Permission denied 我的历程因为每次在linux下跑实验，都会对数据集涉及到一个操作，就是生成数据集的软连接，可以大大的节约内存，不用在不同项
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2024-05-06 17:54:01
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Flink抽象的层次Flink为流式计算和批处理计算编程提供了不同层次的抽象。 最底层的抽象仅仅提供有状态的流处理，通过Process Function嵌入到DataStream API中。开发者可以处理来自多个数据流的事件，使用Flink提供的容错机制，此外也允许开发者注册事件时间和处理时间回调，以便实现复杂的计算逻辑。事实上大部分程序并不会直接使用Statefull Stream Proces
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2024-04-22 08:12:40
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目录1.写在前面（引申出定义）2.一致性检查点1.写在前面（引申出定义） Flink 具体如何保证 exactly-once 呢? 它使用一种被称为"检查点"（checkpoint） 的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态。下面通过简单的类比来解释检查点的作用。 假设你和两位朋友
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2024-03-15 15:54:55
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通过了解反压模型，反压的观察方法，可以定位到出现反压的算子，进而可以具体分析出现反压的原因，以便调优。flink 版本1.12.5 文章目录一、反压的检测与观察反压1. 反压监控模型2. 观察反压3. 寻找反压根节点二、反压的原因1. 数据倾斜2.第三方组件 一、反压的检测与观察反压以一个简单的 Source -> Sink Job 为例：如果看到 Source 发生了警告，意味
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2023-11-03 21:57:06
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State状态StateBackEndCheckPointing重启策略CheckPointingMode重启策略详解固定次数的重启策略 package cn._51doit.flink.day06;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.com
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2024-06-12 12:53:14
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目录1.概要设计1.1 架构设计1.1.1集成与JobManager1.1.2 作业提交与调度1.1.3 REST API接口1.1.4 高可用性设计1.2 核心原理分析1.2.1 作业调度与资源管理1.2.2 容错与恢复1.2.3 安全性与权限控制1.2.4 可扩展性与灵活性1.2.5 与JobManage
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2024-07-27 10:39:02
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1、初识 FlinkFlink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会， 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是Stratosphere 系统的核心开发人员，2014 年
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2024-03-28 03:52:45
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# FlinkCDC部署方式：Flink on Yarn
随着数据流处理技术的发展，Flink作为一个高效的分布式计算框架，越来越受到开发者的青睐。尤其是在实时数据处理场景中，Flink的性能和易用性让其成为了主流的选择之一。在本文中，我们将探讨如何在Yarn上部署Flink CDC（Change Data Capture），并提供代码示例和流程图，使您能够更好地理解这一过程。
## 什么是F
# 如何实现 Flink CDC 基于 Flink 还是 Yarn
在当前大数据处理领域，Apache Flink与数据变更捕捉（Change Data Capture, CDC）结合变得越来越流行。本文将教你如何在Flink环境中使用Flink CDC，你可以选择在本地运行Flint或者通过Yarn集群进行部署。我们将通过一个简单的流程来说明整个过程，并提供详细的代码示例。
## 流程概述
1. 时间语义事件时间 业务发生时的时间。获取时间 flink中DataSource拿到数据的时间。处理时间 flink开始处理业务的时间。//指定时间语义
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)1.12版本之前，默认的时间语义是处理时间（ProcessingTime） 1.12版本之后，默认的时间语义是事
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2024-04-19 13:22:13
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