Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。该系列博客是我自己学习过程中的一些理解，若有不正确、不准确的地方欢迎大伙留言分享。文中引用均已标注，若有侵权，请联系我，立马删除！ 1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：Apache Flink 是一个框架和分
Flink任务提交及架构资源原理详解1.架构原理1.1 架构组成1.2.Flink作业提交流程：2. 逻辑视图到物理执行图2.1 任务执行图2.2 任务、算子子任务与算子链3. Flink计算资源3.1 任务槽位3.2 槽位共享3.3 Flink资源管理 flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes
Flink是新的stream计算引擎，用java实现。既可以处理stream data也可以处理batch data，可以同时兼顾Spark以及Spark streaming的功能，与Spark不同的是，Flink本质上只有stream的概念，batch被认为是special stream。Flink在运行中主要有三个组件组成，JobClie
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2023-07-12 03:04:29
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文章目录Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性2. Flink架构3. 窗口3.1 按窗口触发条件划分3.2 按窗口移动方式划分3.3 按窗口计算并行度划分4. 时间概念与watermark4.1 Flink时间概念4.2 watermark5. Flink状态管理与容错5.1 State5.2 Checkpoints Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性需
Flink是一个开源的流式处理框架,它具有如下特点: 分布式: Flink 程序可以运行在多台机器上。 高性能: 处理性能比较高。高可用: 由于Flink 程序本身是稳定的,因此它支持高可用性(High Availability,HA)。准确:Flink 可以保证数据处理的准确性.Flink是Java代码实现的,它同时支持实时流处理和批处理。对于Flink而言,作为一个流处理框
Flink 基本组件Flink 的架构体系同样遵循着分层的架构设计理念，在降低耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用程序提供了丰富且友好的接口。 Flink 的架构体系分为三层，由上到下一次是API & Libraries & Runtime 核心层和物理部署层。API & Libraries 层Flink提供了支持流式计算和批计算的接口，通过在此基础之上抽象出不同应
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2023-07-12 20:51:58
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相对于传统的离线计算会存在数据反馈不及时的问题，很难满足急需实时数据做决策的场景Flink是对有界数据和无界数据进行有状态计算的分布式引擎，它是纯流式处理模式。纯流式模式保证了Flink的低延迟，使其在诸多的实时计算引擎竞争中具有优势。Apache Flink 是一个开源的、分布式、高性能、高可用的大数据处理引擎，支持实时流stream处理和批batch处理。可部署在各种集群环境，例如k8s、YA
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2023-07-11 17:26:15
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官网地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/concepts/flink-architecture/Flink架构图：Flink架构剖析：Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager 和一个或者多个 TaskManager。Client&n
原创
2022-09-19 18:16:59
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概述本文介绍flink的总体架构，通过本文的学习可以对flink的架构有一个总体把握。总体架构 flink也是典型的master-slave分布式架构，如上图所示。flink的架构总体来说分为以下几个部分：Job ClientJob ManagerTask Manager这几个部分可以部署在不同的机器上，如下图所示： Flink的大致流程如下：用户编写的执行任务通过JobClient端发送到Job
在流式分布式计算领域中，Flink可以和Spark Streaming、Storm叫板了。从我的使用流式情况来看，Flink在流式处理这块完全可以代替其他的框架了。Flink技术点多，容易忘记，为此专门整理了Flink思维导图。方便记忆。需要说明一下，Flink使用场景：大数据流式计算、金融风控、实时异常监测（订单、传感器、刷单、登录）等。 &
Flink 是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如 Hadoop YARN 、Apache Mesos 和 Kubernets,但也可以设置作为独立集群甚至库运行。本节概述了 Flink 架构,并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复。Flink集群剖析Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager
Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器
原创
2021-08-02 13:39:32
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Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器
原创
2021-08-02 13:38:01
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Apache Flink的架构流程@TOCApache Flink的架构流程Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。实现了鱼与熊掌兼得的实时计算框架，它既包含了如Storm一样的低延迟的实时计算又完成了如Spark Streaming高吞吐量保证 exactly-once 语义。 其实现流批一体，本身的流式框架实现批处理是将批处理当作特殊
参考官网： https://flink.apache.org/截止目前：20220606， flink 最新的版本1.15。本次学习使用Flink1.13 + jdk8 进行学习。1. 简单介绍 Flink 是Apache旗下的一个框架和分布式处理引擎。用于对无界和有界数据流进行有状态计算，核心目标是数据流上的有状态计算(Stateful Computations over Data
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2023-05-17 23:15:31
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文章目录前言一、Flink是什么？二、Flink的优势是什么？1.高吞吐、低延迟、高性能2.支持事件时间概念3.支持有状态计算4.支持高度灵活的窗口（Window）操作5.基于轻量级分布式快照（CheckPoint）实现的容错6.基于JVM实现独立的内存管理7.Save Point(保存点)三、Flink的应用场景1.事件驱动典型的事件驱动类应用2.数据分析3.管道式ETL四、Flink的内部分
概述Flink是构建在数据流之上的一款有状态计算框架。通常被人们称为第三代大数据分析方案。第一代大数据处理方案：Hadoop Map Reduce 静态批处理 | Storm实时流计算，两套独立的计算引擎，开发难度大。第二代大数据处理方案： Spark RDD静态批处理、Spark Streaming（DStream）实时流计算（实时性差），统一的计算引擎 难度小。第三代大数据处理方案：Apach
系统的架构是整个系统的全貌，我们要了解的是系统包含的各个模块以及每个模块的指责和各个部分的相互关系。flink的架构如下图所示：如图所示：flink系统包含三部分：client， jobmanager，taskmanager。client
程序中编写使用的每个算子（map, flatmap等）都会解析为operate，Flink采用了类似责任链模式的方式对operator进行组合，client根据
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2023-08-18 16:46:59
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一、Flink 整体架构 Flink 集群整体遵循 Master ，Worker 这样的架构模式。JobManager 是管理节点，有以下几个职责：接受 application，包含 StreamGraph（DAG），JobGraph（优化过的）和 JAR，将 JobGraph 转换为 Execution Graph申请资源，调度任务，执行任务，保存作业的元数据，如Checkpoint协调各个 T
