背景其实，以前编写flink代码的时候，模式比较固定，不管你中间过程如何花里胡哨，开头总要有一个获取上下文环境，最后总要有一个：env.execute()，之前只是知道这个方法，会在job提交的时候，用于获取job的计算流程图，但是我一直很好奇，到底是什么时机生成的呢？源码剖析创建JobGraph我们知道，提交任务的时候，是要有一步获取Job的JobGraph的：/**
* Create
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2024-04-26 12:44:07
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flink源码阅读之JobGraph的生成过程本文flink版本为flink1.11flink job在最初会生成一个StreamGraph，然而StreamGraph只是程序初步得到的一个数据链路，根据算子的并行度等因素还能优化成为JobGraph。JobGraph的存在主要是为了兼容batch process，Streaming process最初产生的是StreamGraph，而batch
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2024-05-24 12:45:47
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时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看 Table API 和 SQL 中，怎么利用时间字段做窗口操作。在 Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口：Group Windows 和 Over Windows4.1 分组窗口（Group Windows）分组窗口（Group Windows）会根据时间或行计数间隔，将行聚合到
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2024-02-27 11:20:34
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一 概述转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱动的
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2024-04-03 06:50:56
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整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口JobManager转化成executionGraph.deploy()，然后生成TDD发给TaskManager，然后整个Job就启动起来了这里来看一下Driv
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2024-04-23 14:44:03
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目录1 Flink运行时的组件1）作业管理器（JobManager）2）资源管理器（ResourceManager）3 ）任务管理器（TaskManager）4 ）分发器（Dispatcher）2 任务提交流程1 Flink运行时的组件Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作：作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceMana
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2024-03-16 10:03:33
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文章目录系列文章目录前言一、偷懒，百度方案二、优雅高效方案总结 前言提交一个flink作业，希望获取这个作业的jobId,以便后续程序监控，例如获取checkpoint路径，从checkpoint点重启一、偷懒，百度方案查回来的是，通过jobname去查，或者从提交的日志文件中解析出jobId，这种方案，实在看不上！二、优雅高效方案方法1.直接从env中获取：JobClient jobClien
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2023-11-16 05:23:56
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.一 .前言二 .数据结构2.1. JobVertex2.2. JobEdge2.3. 数据实例三 .代码浅析3.1. 入口3.2. StreamingJobGraphGenerator 属性3.3. StreamingJobGraphGenerator#createJobGraph3.3. StreamingJobGraphGenerator#setChaining 一 .前言StreamGr
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2024-03-27 13:24:41
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history job的写入1. org.apache.flink.runtime.jobmanager，Object JobManagerrunJobManager中指定使用MemoryArchivist进行作业保存startJobManagerActors中创建了进行作业保存的actor此archive的actor会被传入jobmanager的actor2. org.apache.flink.
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2024-05-07 21:28:02
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首先，本文假定读者对流计算思想已经有基本的认识、对Flink的API已经熟练使用、对Flink的设计思想已经有初步了解，本文着重介绍从api到flinkjob的详细过程。Streaming API通常情况下，如果想要使用flink进行并行计算，开发者会把自己的业务逻辑抽象成流式计算的模型，使用flink提供的api定义Job来实现该模型，因此一个flinkjob的生命是从api开始的。我们从一个官
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2024-03-31 19:29:45
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# 使用 Flink 和 YARN 获取 Job ID 的方法
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，配合 YARN（Yet Another Resource Negotiator）可以实现高效的作业管理和资源调度。在实际工作中，经常需要获取正在运行的 Flink 作业的 Job ID，以便进行监控、管理或调试。本文将介绍如何通过命令行获取 Job ID。
## 什么是 Job I
什么是 WordCount ？wordcount 简单来讲就是单词计数，是一般大数据计算框架（Hadoop、Spark、Flink）的入门学习案例，相当于编程语言（Java、Python）中的 HelloWorld 案例，适合刚开始了解 Flink 作业提交流程的同学。环境要求JDK 1.8 (必须)~ $ java -version
java version "1.8.0_291"
Java(
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2024-04-04 19:00:00
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在 Flink 中使用表和 SQL基本上跟其他场景是一样的；不过对于表和流的转换，却稍显复杂。当我们将一个 Table 转换成 DataStream 时，有“仅插入流”(Insert-Only Streams)和“更新日志流”(Changelog Streams)两种不同的方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新(update)操作。
这种麻烦其实是不可避免的。我们知道
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2024-10-29 10:11:24
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3、批处理API流处理有其价值所在，但很多场景下用不到也没必要使用流处理。有时候，批处理也能发挥很好的作用。Flink支持批处理，而且认为批处理是流处理的一种特殊形式。这块做下简单的解释，为什么说批是流的特殊情况？流的简单处理形式就是来一条处理一条，但是如果将到达的数据buffer起来，当到达一定的条件时，再一次性处理这些数据，这也算是流处理；仔细想想，这其实更像批处理或微批（micro-batc
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2024-09-24 13:45:36
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VLOOKUP()函数的应用，两表联查汇总数据第一步打开两个表，我准备两个例表，一个汇总表，一个数据缺失表。 目标：把总表中的数据关联到数据缺失表中第二步在数据缺失表中，需要填充的单元格中输入=vlookup(), 或者点击fx选择vlookup()函数：第三步在弹出框的第一个输入框输入两个表共有的条件且数据是唯一的 比如：身份证号 所在的列，或者在单元格中所在的区域。 由于我的两个例表受表头影响
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2024-07-16 17:54:21
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目录高层级抽象视角独立模式 StandaloneYARN 集群 应用（Application）模式高层级抽象视角 Flink 的提交流程，随着部署模式、资源管理平台的不同，会有不同的变化。首先我们从一个高层级的视角，来做一下抽象提炼，看一看作业提交时宏观上各组件是怎
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2023-09-20 16:33:49
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在处理 Apache Flink 任务时，开发者常常需要根据特定的 jobId 获取相关的日志信息，以进行故障排查或性能分析。然而，如何高效、准确地从 Flink 中获得这些日志却不是一件简单的事情。下面将详细探讨相关的解决方案和步骤。
### 问题背景
在大数据处理场景下，Flink 通常作为流处理引擎执行复杂的作业。每个作业在运行期间都可能会产生大量的日志，这些日志对性能调优和故障排查至关
import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgreSQLSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
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2024-07-24 13:18:49
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针对不同场景，Flink提供了Checkpoint和Savepoint两种容错机制。本文总结Checkpoint和Savepoint的使用。CheckpointCheckpoint存储状态数据，由Flink自己定期触发和清除，轻量快速，主要应用于作业生命周期内的故障恢复。Checkpoint配置StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvi
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2024-01-28 00:17:04
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5.1 整体介绍获取执行环境读取数据源定义基于数据的转换操作定义计算结果的输出位置触发程序执行5.2 创建集成环境5.2.1 获取执行环境批处理getExecutionEnvironment提交命令行设置bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...代码StreamExecutionEnvironment env = StreamExecution
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2024-03-27 09:33:14
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