目录一、初始Flink1.1 Flink 的源起和设计理念1.2 Flink的应用1.3 流式数据处理的发展和演变1.3.1 流处理和批处理1.3.2 传统事务处理1.3.3 有状态的流处理1.3.4 Lambda架构1.3.5 新一代流处理器 1.4 Flink的特性总结1.4.1 Flink 的核心特性 1.4.2 分层API1.5 Fl
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2024-04-02 20:37:56
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基于Yarn搭建Flink1. 概述1.1 Yarn 简介Apache Hadoop YARN是一个资源提供程序，受到许多数据处理框架的欢迎。Flink服务被提交给 YARN 的 ResourceManager，后者再由 YARN NodeManager 管理的机器上生成容器。Flink 将其 JobManager 和 TaskManager 实例部署到此类容器中。Flink 可以根据在 JobM
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2023-10-13 21:30:56
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# 项目方案：Flink中Yarn会话模式的会话结束方案
## 1. 简介
在使用Apache Flink时，我们可以选择在Yarn上使用会话模式来运行Flink应用程序。在会话模式下，Flink应用程序可以持续地运行，直到手动结束会话。本文将提出一个方案，以实现在Flink中使用Yarn会话模式时，如何优雅地结束会话。
## 2. 方案设计
为了实现会话的结束，我们可以通过编写一个控制器
原创
2024-01-24 03:28:23
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目录0. 相关文章链接1. 需求描述2. 代码演示3. Scala代码演示时间窗口的滚动和滑动0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 需求描述nc -lk 9999
有如下数据表示:
信号灯编号和通过该信号灯的车的数量
9,3
9,2
9,7
4,9
2,6
1,5
2,3
5,7
5,4
需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口
需求2:每5秒
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2024-03-30 21:19:15
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YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器
原创
2023-09-02 11:00:16
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YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容
window join用于连接两个流的元素，他们在一个窗口钟用于共享一个公共的key.我们一般可以用一个窗口分配器定义这些窗口（join情况下一般包含了Tumbling Windows （滚动）、Sliding Windows（滑动）和Session Windows （会话窗口）） Windows Join的代码一般形式如下： 注：创建两个流元素的成对组合的行为类似于内连接。如果来自一个流的元素和
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2024-03-04 19:56:50
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时间概念事件时间、处理时间与进入时间（进入处理系统的时间)。有些程序（如预警程序）允许小的误差（事件迟到），并且希望尽快得到结果，考虑使用处理时间语义。欺诈检测系统或账单系统对准确性要求高，只有在时间窗口内发生的事件才能被算进来，考虑使用事件时间语义。 窗口1.时间窗口时间窗口是最简单和最有用的一种窗口。它支持滚动 Tumbling 与滑动 Sliding。 2.计数窗口&nb
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2023-09-27 15:45:43
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Flink中定义了三种时间类型：事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）、处理时间（Processing Time）。事件时间（Event Time）：顾名思义事件发生的时间，一旦发生就不可改变。处理时间（Processing Time）：处理时间指消息被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。处理时间（Processing Time）：摄取时间指事件
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2024-01-31 01:15:44
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逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。
原创
2023-09-29 21:49:26
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在这样一种场景，用户的登录行为数据都会以LoginEvent的行式记录下来，每次失败或者成功以及错误都会记录下来，一般客户端都会进行检验，正常的用户不可能在一秒钟之内登录错误多次，这时候我就得怀疑这部分数据是不是机器对用户的密码进行暴力破解，如果有需要我们得将这些攻击IP进行封锁。Flink - CEP 优点复杂性：多个流join，窗口聚合，事件序列或patterns检测 低延迟：秒或毫秒级别，比
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2024-08-25 18:24:45
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简介spark的yarn运行模式根据Driver在集群中的位置分成两种：1）yarn-client 客户端模式2）yarn-cluster 集群模式yarn模式和standalone模式不同，standalone模式需要启动spark独立集群，这样SparkContext才能与Master进行交互通信。而yarn模式的资源管理全部托管给的ResourceManager了，所以它
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2023-08-20 16:07:12
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一、架构设计架构设计 各层及相关术语说明物理层 解决flink的部署模式的问题支持多种部署模式:本地,集群,云及k8s用户可以根据不同的场景选择不同的部署模式核心层 是flink的核心实现层,负责为上层的接口提供服务Runtime flink的核心计算Optimizer 负责任务的优化Stream Buider 负责对任务进行DAG优化API层
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2024-04-05 11:41:59
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Local模式、Standalone模式和FlinkonYARN模式是Flink的三种常见部署模式。
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2023-09-22 17:13:04
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Local模式、Standalone模式和Flink on YARN模式是Flink的三种常见部署模式。
原创
2023-10-19 08:41:00
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一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并
原创
2023-09-02 10:59:52
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Flink WindowsKeyed WindowsWindow Lifecycle 窗口生命周期Keyed vs Non-Keyed WindowsWindow Assigners 窗口指定Tumbling Windows 滚动窗口Sliding Windows 滑动窗口Session Windows 会话窗口Global Windows 全局窗口Window FunctionsReduceF
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2024-02-20 07:13:48
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DataStream API 支持不同的运行时执行模式，你可以根据你的用例需要和作业特点进行选择。DataStream API 有一种”经典“的执行行为，我们称之为流（STREAMING）执行模式。这种模式适用于需要连续增量处理，而且预计无限期保持在线的无边界作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为批（BATCH）执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架，比如 MapReduce
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2024-02-25 10:20:56
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目录前言一、Akka通信模型的概念二、Akka编程模型前言 虽然Flink已经打算开始转向Netty来实现内部通信，不过截止目前版本（Flink 1.15）Flink内部的心跳、组件通信等依然是基于Akka的模型来实现的。之所以要先来了解一下Akka，就是为了了解一些Akka模型的回调机制，防止在Flin
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2024-05-05 06:47:37
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文章目录官网参考1.任务2.通过flinkUI可以看到 有几个框就是几个Task3.程序模型4.流的分类5.Operator Chains6.Task Slot (TM = JVM)7.获取整个算子的执行计划8.flink通过webUI的Jar包传到哪里去了 java.io.tmpdir=/tmp 官网参考# https://ci.apache.org/projects/flink/flink-
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2024-02-09 10:38:33
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