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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背景介绍一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。Checkpoint 机制，Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照，从而提供了 exactly-once 的语义。（Flink 基于两阶段提交协议，实现了端到端的 exactly-
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2023-08-18 16:36:38
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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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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
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2023-10-14 17:24:38
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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
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2023-10-24 07:21:16
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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
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2023-10-09 17:28:15
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PS: 这里常说的 Job = 一个应用Task = 一个任务总的来讲：1.Flink应用程序会首先提交给JobClient，做解析和算子链化2.然后会提交给JobManager，进行资源分配，将任务分给TaskManager3.TaskManager会启动相应的Slot线程，进行任务处理，在处理过程中会持续向JobManager，返回任务状态（任务开始，进行中，已完成等）4.任务执行完以后，执行
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2023-07-18 13:19:15
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文章目录一 Flink简介1.1 什么是flink1.2 flink的特点1.3 编程API二 Flink架构2.1 架构图2.2 运行组件2.3 关键词含义三 Flink原理3.1 任务3.2 任务提交流程3.3 任务提交流程(YARN版)3.4 任务执行图3.5 任务链四 Flink和其他框架对比五 Flink安装部署六 Flink第一个示例七 Flink Source数据源7.1 文件做为
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2024-05-08 23:11:09
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一、Flink的概述我感觉就是一个实时的流处理程序,可以实时的从数据源读取数据,然后根据设置好的一系列算法,
对数据进行处理,最终输出到目的存储介质（数据库、缓存等）中去,和jdk1.8里面的数据流处理很像,
也有并行流、map、fifter等处理。二、Flink的基础架构(1)、流程
flink client(客户端)提交job到jobManager上,这一步实际上就会对我们提交的程序进
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2023-08-18 16:39:31
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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。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 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算[1]。关于无边界和有边界数据流的定义可以参考官网上的解释，从其解释上可以了解到Fl
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2023-07-11 17:45:17
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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
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2023-11-02 08:00:16
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在大数据领域，有许多流计算框架，但是通常很难兼顾延迟性和吞吐量。Apache Storm提供低延迟，但目前不提供高吞吐量，也不支持在发生故障时正确处理状态。Apache Spark Streaming的微批处理方法实现了高吞吐量的容错性，但是难以实现真正的低延时和实时处理，并且表达能力方面也不是特别丰富。而Apache Flink兼顾了低延迟和高吞吐量，是企业部署流计算时的首选。1、Flink架构
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2023-07-11 17:17:58
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文章目录Flink集群架构图1. JobManager2. TaskManagerTask和Operator ChainsTask slot和资源Flink Application Execution1. Flink Session集群2. Flink Job集群3. Flink Application集群三种集群模式优劣Flink Session集群优劣Flink Job集群Flink App
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2023-12-25 11:48:58
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Flink组件栈 自下而上，分别针对每一层进行解释说明：Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）。Runtime层Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础
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2023-08-18 16:59:04
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文章目录作者出处什么是 WindowTime WindowCount WindowSession Window剖析 Window APIWindow 的实现源码分析Count Window 实现Time Window 实现Session Window 实现Session Window in Flink底层实现源码分析总结参考资料
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例
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2024-01-26 06:44:56
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# Flink CDC 原理与技术架构
Apache Flink 是一个分布式计算框架，可以用来处理流式和批量数据。Flink CDC（Change Data Capture）是 Flink 和数据库结合的一种技术，能够实时捕获和同步数据库中的数据变更。本文将深入探讨 Flink CDC 的原理、技术架构，并提供代码示例。
## Flink CDC 的工作原理
Flink CDC 主要通过以
原创
2024-10-17 10:52:45
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分布式系统需要解决：分配和管理在集群的计算资源、处理配合、持久和可访问的数据存储、失败恢复。Fink专注分布式流处理。 目录 System Architecture Data Transfer in Flink Event Time Processing State Management Check ...
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2021-10-12 09:43:00
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目录 System Architecture Data Transfer in Flink Event Time Processing State Management Checkpoints, Savepoints, and State Recovery System Architecture 分 ...
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2021-10-11 11:37:00
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# Flink架构和计算原理
Apache Flink是一种用于分布式数据处理的开源框架，专注于流处理和批处理。Flink具有灵活的架构和强大的计算能力，使其在大数据处理领域中备受欢迎。在这篇文章中，我们将探讨Flink的架构和计算原理，并提供一个简单的代码示例来帮助理解。
## Flink架构概述
Flink的架构主要由以下几个组件组成：
1. **Job Manager**：负责协调和
1 flink 简介1.1 flink是什么Apache Flink 是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状态计算flink目前在国内企业的应用如下：1.2 为什么要用flink我们之所以要使用flink，因为：流数据更真实地反映了我们的生活方式传统的数据架构是基于有限数据集的我们的目标：低延迟、高吞吐、结果的准确性和良好的容错性flink的应用场景有：电商和市场营销，如数据报表
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2023-07-18 13:15:28
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