这篇文档简要的描述了Flink怎么样调度作业和Flink在JobManager中如何表述和跟踪作业。Scheduling 调度Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽，每个可以运行一个并行任务的流水线。每个流水线包含多个连续的任务，像N次的MapFunction的并行实例跟一个ReduceFunction的n次并行实例。注意Fl
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2024-07-17 16:46:34
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Flink（二）时间和窗口一.DataStream1.概述2.执行环境4.源算子5.转换算子5.1 基本转换算子5.2 聚合算子6.输出算子8.1 输出到文件8.2 输出到Kafka8.3 输出到redis8.4 输出到Elasticsearch8.5 JDBCSink — 输出到MySQL8.6 JDBCSink — 输出到ClickHouse8.7 自定义Sink 输出到Hbase7.富函数
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2024-06-15 20:20:26
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本篇文章，主要通过Flink来实现“Hello Word”、批处理的“Word Count”以及流处理的“Word Count”来体验一下Flink.1. 版本说明本系列文章所使用的flikn版本为最新的1.12.0(截至2021年1月)Flink：1.12.0Java：1.8Maven：3.6.32. 一个最简单的Flink程序：Hello Word在学习任何一门语言或者框架的时候，我们总是以“
task是Flink中执行的基本单位，也是operator的每个并行实例被执行的地方。例如，并行度为5的operator ，其每个实例都由一个单独task执行。StreamTask是Flink流引擎中所有不同task子类型的基础，本文将介绍StreamTask生命周期的不同阶段，并描述了代表每个阶段的主要方法。Operator Lifecycle in a nutshell(Operator生命周
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2024-03-25 10:20:32
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简易安装Flinkflink的运行需要依赖JDK的环境，所以无论以何种方式安装flink，首先要确保环境中的JDK能正常使用说明：此笔记中的所有内容都是以Linux系统进行演示一、基于Flink包进行安装1、安装openJDK#下载
$ apt install openjdk-11-jdk
#配置全局环境
$ gedit ~/.bashrc
#将配置写入配置文件中
export JAVA_HO
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2023-12-12 11:56:55
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1、Flink 运行时架构Flink 运行时架构主要包含几个部分：Client、JobManager（master节点）和TaskManager（slave节点）。 一、Client：Flink作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program 代码，它会构建出 DataFlow graph，然后通过Client提交给JobManager。JobManage
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2024-03-24 12:23:36
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| 作者：徐九| 编辑：贺鑫| 设计：王福政| 责编：陈梅梅8 月 16 日，ALC Beijing 的首次线下沙龙活动 —— 《开源到底有多难？》在微软大厦如期举行。本次沙龙主要是分享开源开发经验、探讨如何让开源项目更加茁壮成长，以及分享 ASF 管理和运作开源项目的成功之道。Apache 软件基金会成员、Apache 软件基金孵化器导师、ALC Beijing 发起人姜宁；
前期入门讲解了需多常用算子、方法、和连接器的使用与代码示例，本文讲解如何安装 Apache Flink Dashboard 平台与界面基本操作。
Apache Flink Dashboard 是 Flink 的客户端管理控制平台，也是 JOB 运行时任务跟踪与管理的显示平台。撑握基本的应用是学习 Flink 必备的，通过管理控制台界面的操作，我们能够知晓：Task JOB 的运行健康状
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2024-04-25 21:51:00
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1 前言前面讲了时间 Time 的概念和实际解决问题后，本篇来看下经常搭配使用的另一个关键工具：窗口 Window。窗口也有三种类型可供选择使用：Tumbling Windows：滚动窗口Sliding Windows：滑动窗口Session Windows：会话窗口友情提示，本篇主要翻译自官网以及参考了 wuchong 大神的博客，内容比较干货，介绍这三种窗口的概念以及使用场景，希望看完能对 F
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2024-02-20 08:14:16
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本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：引入 Flink CDC 的背景现今内部落地的业务场景未来内部推广及平台化建设社区合作一、引入 Flink CDC 的背景公司引入 CDC 技术，主要基于以下四个角色的需求：物流科学家：需要库存、销售订单、物流账单等数据用于做分析。开发：需
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2024-05-28 19:12:44
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Flink完全分布式集群安装 - 知乎过程中有很多问题需要摸索，遇到问题请参考上述文档。1.1本地模式部署1.1.1 将压缩包解压[root@master root]# tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/1.1.2 创建软连接（文件名太长操作不方便，就是改个名）[root@master local]# ln -s flin
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2024-05-27 12:34:14
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Flink-2窗口定义窗口类型TriggersEvictorAllowedLatenessSideOutputDataStream 窗口定义窗口是Flink流计算的核心，Flink中提供了两大类窗口，有key的窗口和无key的窗口（只能调用XxxWindowAll方式创建）,重点介绍Keyed Windows。窗口函数调用过程：stream
.keyBy(...)
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2024-04-08 13:55:13
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目录什么时候可以/应该使用BATCH执行模式？配置BATCH执行模式执行行为任务调度和网络随机shuffle流执行模式批处理执行模式状态后端/状态处理顺序Event Time/水印(原文watermark)处理时间故障恢复重要注意事项检查点编写自定义运算符翻译出处 DataStream API Execution Mode (Batch/Streaming)DataStream API支持不同的运
这里写自定义目录标题开发环境系统： Ubuntu 20.04软件架构：JDK 15.0.2 + zookeeper 3.6.2 + kafka 2.7.0 + flink 1.12.2 + mysql 8 + Maven 3.6.3IDE：IDEA + navicat1. 安装JDK2. 安装zookeeper配置系统环境变量添加启动3. 安装kafka4. 安装flink5. 安装MySQL6
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2024-07-24 20:37:51
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Flink assignAscendingTimestamps 生成水印的三个重载方法概念三种方法方法一 数据流的快捷方式方法二 基于给定的水印生成器生成水印方法三 仅基于流元素创建水印 今天学习了Flink CEP中的三种生成水印的方法，让我们接下来看看具体是怎么使用的吧！ 概念1.Timestamp和Watermark都是基于事件的时间字段生成的 2.Timestamp和Watermark是
文章目录背景案例详解命令行停止api实现 背景随着flink在流计算领域越来越火，很多公司基于flink搭建了自己的实时计算平台，用户可以在实时平台通过jar或者sql的方式来开发、上线、下线、运维flink任务，避免了构建flink任务的复杂性，使更多不会flink的人能够使用flink。平时我们自己开发一个flink任务之后，都是通过脚本的方式提交到集群的，但是我们搭建了一个实时计算之后，就
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2024-02-27 10:50:19
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Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN、Kubernetes、Mesos 等集群部署模式，其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛。Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章，分为上、下两篇。上篇分享了基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型介绍 Flink on YARN 应用启动全流程，本文将根据社区大群反馈，解答客户端和 F
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2023-11-21 12:38:13
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我想您一定曾经很好奇几个问题 那就是 Flink 程序启动的时候究竟发生了什么？我们将用户程序提交上去之后它又是如何调用它的？ 本文就是为了解决您的这些疑惑在 Yarn 下 per-job 模式提交流程如下图程序起点flink\bin\flink => exec $JAVA_RUN {log_setting[@]}" -classpath “manglePathList "$CC_CLASS
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2024-09-19 09:18:54
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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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Flink On Yarn 模式基于Yarn层面的架构类似 Spark on Yarn模式，都是由Client提交App到RM上面去运行，然后 RM分配第一个container去运行AM，然后由AM去负责资源的监督和管理。需要说明的是，Flink的Yarn模式更加类似Spark on Yarn的cluster模式，在cluster模式中，dirver将作为AM中的一个线程去运行。Flink on
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2024-06-17 18:14:36
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