介绍 flink 数据处理流程：flink 摒弃了spark 拥有两个算子的思想（transfor、action）,其数据流程包括了关于并行度和算子之间的运算流程为：其在分布式上运行流程为：具体执行步骤为 1、当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager， JobManager 再调度任务
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2023-07-18 13:14:59
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目录JobClientJobManagerTaskManagerSlot 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
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2023-09-20 16:32:54
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一、Flink提交任务的流程 Flink任务提交后，Client向HDFS上传Flink的jar包和配置，之后向Yarn ResourceManager提交任务，ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster，ApplicationMaster启动后加载Flink的jar包和配置构建环境，然后启动JobManage
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2023-07-06 16:02:52
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视频地址：https://www.bilibili.com/video/av52394455文档地址：http://note.youdao.com/noteshare?id=40b733ab556e73d1a62f6c5787c68c08&sub=239E0053AEB9462387419D600035BEDC 一、Flink 的整体架构如图 1 所示。Flink 是可以运行在多
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2024-01-24 08:20:57
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一、Flink处理数据的流程flink 和之前的Spark一样，整个技术无非分为三个过程：数据的读取，数据的计算，计算完数据的输出1、数据的读取1.1 怎么读取flink 中的数据的来源可以通过 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)添加数据源 sourceFunction可以使用flink中自带的，用户也可以自定义。 自定义的时候
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2023-07-14 17:13:34
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Flink是一种用于大规模实时数据处理的开源流处理框架。在Flink中，任务调度和执行流程是非常重要的环节，因为这关系到任务的执行效率和结果质量。本文将详细分析Flink的任务调度和执行流程。
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2023-05-17 22:35:43
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Flink的安装部署：Local本地模式|Standalone独立集群模式|Standalone-HA高可用集群模式|Flink On Yarn模式我这里电脑上有三台安装好的虚拟机分别是node1、node2、node3Local本地模式： 原理：主节点JobManager（Master）和从节点TaskManager（Slave）在一台机器上模
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2023-07-18 13:12:50
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简介： Flink入门——DataSet Api编程指南Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。DataSet API首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：Apache Flink: D
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2024-04-22 07:46:55
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1、Flink简介 Flink是一个分布式大数据计算引擎，可对有限流和无限流进行有状态的计算，支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。2、Flink架构图 越底层API越灵活、越上层越轻便。low levelStateful stream Processin
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2023-07-26 10:54:42
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FLink-16-Flink程序分布式部署运行Flink程序分布式部署运行1.Job执行流程2.flink standalone集群Standalone session 集群模式的缺点：通过命令 bin/flink run 提交 job3.flink on yarn1.yarn 模式运行时示意图2.Flink on yarn 的三种模式3.yarn session模式提交任务1.具体操作命令：4
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2024-01-25 20:16:07
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我们还是从wordcount程序说起下面是一段使用 Flink 实现的 WordCount 代码import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env =
StreamExecutionEnvironmen
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2024-02-04 20:44:51
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一、Flink集群架构1.1 Flink架构模型主要包含四个不同的组件：作业管理器（JobManager）资源管理器（ResourceManager）任务管理器（TaskManager）分发器（Application）Flink首先是由Scala和Java实现的，所有的组件都会运行在jvm上，当flink集群启动的时候，首先会启动一个JobManager和一个或多个TaskManager。由cli
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2023-07-12 20:51:49
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Checkpoint源码流程： FlinkMiniCluster启动流程 FlinkCheckpointCoordinator启动流程 FlinkCheckpoint流程先贴段简单的代码valkafkaSource=newFlinkKafkaConsumer[String]("kafka_offset",newSimpleStringSchema(),prop)valkafkaSource1
原创
2021-02-07 15:29:57
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Flink的八股文里一定离不开一个知识点：flink的四大基石是什么？答：检查点、状态、时间、窗口今天我们从状态(state)开始，捋一捋它是怎么工作的RuntimeContext先来看看Flink源码中自带的一个state使用案例，这是一个如何在keyedStream中使用RichMapFunction的例子（在RuntimeContext.class里DataStream<MyType&
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2024-03-04 15:56:49
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1、Environment1.1 getExecutionEnvironment1）创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。2）如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；3）如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方
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2024-05-22 11:28:42
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Streaming 高性能 & 低延迟 Flink的流计算实现，仅需要很低的配置，就能实现高吞吐量和低延迟的流数据处理。 下面的图表显示了一个分布式流数据的计数任务，的性能和cpu核数的比值。 正好一次语义状态的计算 流数据应用可以在计算过程中保持自定义状态（state）。 Flink's checkpoint 的机制保证了，当发生故障时，状态的仅一次的语义。
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2024-04-26 12:07:12
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base FlinkX源码1.12_release版本flinkX启动主要依赖两部分：flink-client 它主要完成解析用户的提交指令，完成作业提交flink-dist这部分是打包后的target，包含了各个异构数据源的connector，和关键的flinkx-core启动脚本：flinx/bin/flinkxA.提交过程：入口类：com.dtstack.flinkx.client.Laun
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2024-03-16 15:25:42
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背景本文主要从源码角度对flink底层是如何将task分配到各个taskExecutor上执行，以及task执行的线程模型进行分析。会涉及到jobmaster如何将task分发到taskExecutor中，以及taskExecutor执行task的详细过程，以及task的mailBox线程模型。JobMaster部署task TM启动Task线程jobmaster主要通过以及分配的slot，获取到
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2023-12-07 06:15:05
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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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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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