Flink会将状态以二进制的形式全部存储起来算子状态（operator state 一个任务一个状态） “所有并行的子任务对应着一个状态，也就是到子任务来的所有数据共享一个状态” Flink 为算子状态提供三种基本数据结构： 列表状态（List state
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2024-06-21 20:42:48
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一、现象1.1 程序现象程序是处理一个业务由2个表、4条数据、互相Join形成2条结果。Flink读取Kafka。模拟数据程序持续往Kafka插入数据,在TaskManager只有较低内存时，模拟了2000次插入（8000条数据时）,Flink的TaskManager就发生了OOM问题。使用jstat -gcutil （遇到一个小问题root用户无法查看yarn用户的jvm jstat信息 找不到
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2024-03-10 10:37:32
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FlinkFlink简介Flink基石Flink 部署及启动Flink 程序结构流处理中的Time与Window Flink简介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有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink基石Flink 之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、St
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2024-07-17 16:47:27
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Flink 写clickhouse集群失败分析 文章目录一. 情况说明1. flink sql2. 报错信息：3. clickhouse多节点轮询写 在Flink jdbc connector 的源码改造逻辑二. 问题分析与源码解读1. 问题表象2. flink sql sink时的代码逻辑2.1. sink大体的逻辑：2.2. with参数下sink的周边逻辑2.3. 源码分析与问题复现三. 解
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2023-11-26 16:44:41
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简介ForkJoin框架介绍从JDK1.7开始，Java就提供了ForkJoin框架用于并行执行任务，然而真正发扬光大的是在JDK1.8以后，它的思想就是讲一个大任务分割成若干小任务，最终汇总每个小任务的结果得到这个大任务的结果。ForkJoin框架其实就是一个线程池ExecutorService的实现，通过工作窃取(work-stealing)算法,获取其他线程中未完成的任务来执行。可以充分利用
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2024-09-06 16:03:51
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Flink（Apache Flink）是一个流式处理和批处理的开源框架，用于高性能、可伸缩的数据流处理。它提供了强大的数据流处理能力，适用于实时数据分析、事件驱动应用和大规模数据处理。Flink官网强调数据流的连续性处理：Flink 主要用于处理实时数据流和批处理数据。与传统的 Java 应用程序不同，Flink 强调数据流的连续性处理，可以处理无界数据流，使得它适用于实时数据处理场景。工作中的应
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2024-08-01 14:49:38
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Flink教程 DataStream 创建数据源 转换算子1. 前言2. 创建Flink项目2.1 在cmd窗口创建2.2 WordCount例子2.3 分析Flink程序代码结构3. 第1步：创建执行环境4. 第2步：创建数据源4.1 什么是流？4.1.1 无界流4.1.2 有界流4.2 从指定的数据集合创建流（一般测试时用）4.3 从文件里读取数据4.4 从WebSocket读取数据4.5
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2024-04-26 15:21:42
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这次接着上次的第一篇继续分享：分区 key 的指定、输出结果和程序触发（4） 分区 key 的指定Flink 的某些转换算子，如 join、coGroup、groupBy 算子，需要先将 DataStream 或 DataSet 数据集转换成对应的 KeyedStream 或 GroupedDataSet，主要目的是将相同的 key 值的数据路由到相同的 pipeline 中，然后进行下一步的计算
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2023-11-09 19:03:39
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在处理“flink list能看见提交到yarn上的项目吗”的问题时，我们需要结合多个方面进行分析，以确保全面理解Flink与YARN之间的交互，以及如何利用Flink CLI工具查看提交的作业。以下是该问题的详细演进和架构设计过程。
## 背景定位
在实时数据处理的业务场景中，Apache Flink 被广泛应用于高吞吐量和低延迟的数据流处理。企业通常在YARN（Yet Another Re
Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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2024-01-31 00:57:56
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一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join，不过使用join只能实现内连接，如果要实现左右连接或者外连接，则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明，基于数据时间实现订单及支付数据的关联，超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据，首列为订单id，付款成功则类型为pay（第二列），且生成支
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2023-11-19 07:28:12
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1：搭建Flintk所需的组件：这些组件是：JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。 （JVM）JobManager：作为主进程（masterprocess) , JobManager控制着单个应用程序的执行。换句话说，每个应用都由一个不同的JobManager掌控。（JobManager还要负责所有需要集中协调的操作，如创建检查点，建立
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2024-04-25 16:06:45
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JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF 。 用户在standalone或
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2024-05-21 18:44:04
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一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式：会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode）会话模式（Session Mode）首先需要启动一个集群，建立并保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。优势：只需要一个集群，所有作业提交之后都进集群处理，集
原创
2023-02-28 19:38:58
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Flink的下载地址Flink的部署StandAlone模式Flink on yarn模式Session-ClusterPer-Job-Cluster部署注意点在Flink 的下载界面我们可以看到大致有两种Flink的下载版本,俩者的区别就是一种是有hadoop支持的版本，如果需要和Hadoop来进行交互的化，就需要下载此版本上述只是针对于较低版本的Flink我们可以看到..
原创
2022-03-23 10:21:20
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“Lookup”的汉语意思是“查找”，在Excel中与“Lookup”相关的函数有三个：VLOOKUP、HLOOKUO和LOOKUP。下面介绍VLOOKUP函数的用法。一、功能 在表格的首列查找指定的数据，并返回指定的数据所在行中的指定列处的数据。二、语法 标准格式： VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num , r
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2024-05-07 23:57:54
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大数据跟我学系列文章006-轻松通关 Flink——06.Flink 进阶篇 模块二：进阶篇 第07讲：Flink 常见核心概念分析 第08讲：Flink 窗口、时间和水印 第09讲：Flink 状态与容错 第10讲：Flink Side OutPut 分流 第11讲：Flink CEP 复杂事件处理 第12讲：Flink 常用的 Source 和 Connector 模块三：生产实践篇 第1
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2024-02-23 15:43:52
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1.什么是flink？Apache Flink十一个能够提供毫秒级延迟，同时有保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性的框架和分布式处理引擎，用于对无界流和有界流进行状态计算2.Flink 的重要特点？事件驱动型基于流的世界观 在Flink的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。分层API 越顶层越抽象，表达含义越简明，使用
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2024-02-23 16:08:13
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文章目录1、Flink 简介1.1 Flink 的引入测试环境：1.2 什么是Flink1.3 Flink 流处理特性1.4 Flink 基石1.5 批处理与流处理2、Flink 架构体系2.1 Flink 中的重要角⾊JobManager 处理器：TaskManager 处理器：2.2 无界数据流与有界数据流无界数据流：有界数据流：2.3 Flink 数据流编程模型2.4 Libraries
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2024-05-20 13:25:10
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一、Transformations 分类Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类：DataStream Transformations：进行数据流相关转换操作；Physical partitioning：物理分区。Flink 提供的底层 API ，允许用户定义数据的分区规则；Task c
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2024-04-08 13:10:23
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