Flink学习-DataStream-HDFSConnector(StreamingFileSink)摘要本文主要介绍Flink中的DataStream之HDFSConnector(StreamingFileSink)，包含概念介绍、源码解读、实际Demo，已经更新到最新的Flink 1.10。可参考：Flink-1.10-StreamingFileSink
Flink-master-Stream
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2024-05-23 10:57:13
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前言 最近都没有时间循序渐进的撸Flink的基础知识了跟大家分享了，今天就直接跟大家分享最近写的FlinkTask吧，我们在实践中强大。不废话，我最近也没有时间跟大家废话。一、使用场景 场景其实挺简单，就是同步别人系统的数据，存储记录并
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2024-02-22 06:44:38
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用来保存 State 的存储后端就叫做StateBackend当使用checkpoint时，状态(state)会被持久化到checkpoint上，以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。状态是通过什么方式在哪里持久化，取决于使用的状态后端。可用的状态后端MemoryStateBackendFsStateBackendFsStateBackend注意：如果什么都不配置，系统默认的是
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2024-03-11 11:30:35
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首先,此篇文章原版是大神zhisheng写的,我只是学习zhisheng并且做一个记录自己总结一下,水平一般Flink是如何管理内存的 大多数的对象都是存储到内存中,而flink有着自己独特的管理内存的方式Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段，⽽不是直接把对象放在堆内存上。它的 DBMS ⻛格的排序和连接算法尽可能多地对这个⼆进制数据进⾏操作，以此将序列化和反序列化开销降到最低。如
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2024-01-03 10:16:44
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一、概述保存机制 StateBackend ，默认情况下，State 会保存在 TaskManager 的内存中，CheckPoint 会存储在 JobManager 的内存中。State 和 CheckPoint 的存储位置取决于 StateBackend 的配置。Flink 一共提供了 3 中 StateBackend，包括 基于内存的 MemoryStateBackend、基于文件系统的
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2024-09-12 03:45:37
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状态持久化 检查点的保存离不开 JobManager 和 TaskManager，以及外部存储系统的协调。在应用进行检查点保存时，首先会由 JobManager 向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令；TaskManger 收到之后，将当前任务的所有状态进行快照保存，持久化到远程的存储介质中
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2024-02-27 21:41:15
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目录（1）状态后端的分类（2）配置状态后端 每传入一条数据，有状态的算子任务都会 读取和更新状态 。由于有效的状态访问对于处 理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务(子任务)都会在本地维护其状态，以确保快速 的状态访问。 状态的存储、访问以及维护，由一个 可插入 的组件决定，这个组件就叫做 状态后端 （state backend）状态后端主要负责两件事：本地的状态管理将检查点（checkpo
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2024-04-03 09:29:35
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文章目录1.前言2.状态是什么东西？有了状态能做什么？3.为什么离线计算中不提状态，实时计算老是提到状态这个概念？状态到底在实时计算中解决了什么问题？3.1 离线任务真的是没有状态、状态管理这些个概念这个概念嘛？3.2 实时任务真的只能依赖状态、状态管理嘛？4.有了状态、为什么又出现了状态管理的概念？5.怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？6.Flink 中状态的分类？7.Fl
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2024-07-24 13:11:55
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1、说明使用flink实时的读取kafka的数据，并且实时的存储到iceberg中。好处是可以一边存数据，一边查询数据。当然使用clickhouse也可以实现数据的既存既取。而hive数据既存既读则会有问题。iceberg中数据读写数据都是从快照中开始的，读和写对应的不同快照，所以读写互不影响。而hive中写的时候数据就不能读。下面是使用flink读取kafka数据存储到iceberg的例子。本案
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2024-06-17 05:01:21
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在Kubernetes (K8S) 中，Apache Flink 是一个流处理框架，可以用于实时数据处理。要将Flink 在K8S 上部署，并且让其能够被外部访问，就需要了解如何配置默认端口。本文将详细介绍如何实现“flink 默认端口”的配置步骤，并给出相应的代码示例。
步骤 | 操作
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Step 1 | 创建一个Flink 的配置文件
Step 2 | 配置FlinkJobMa
原创
2024-05-21 10:34:56
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### 实现Flink默认端口的流程
对于flink默认端口的设置，一般来说是在配置flink集群时进行指定。在flink中，默认的端口为8081，用于Flink WebUI监控界面的访问。下面将详细介绍如何实现Flink默认端口的设置。
#### 步骤概览
| 步骤 | 操作 | 代码示例
原创
2024-05-21 10:34:56
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Flink是一个分布式的流处理引擎，而流处理的其中一个特点就是7X24。那么，如何保障Flink作业的持续运行呢？Flink的内部会将应用状态(state)存储到本地内存或者嵌入式的kv数据库(RocksDB)中，由于采用的是分布式架构，Flink需要对本地生成的状态进行持久化存储，以避免因应用或者节点机器故障等原因导致数据的丢失，Flink是通过checkpoint(检查点)的方式将状态写入到远
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2023-11-29 06:14:28
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本文根据 Apache Flink 进阶篇系列直播课程整理而成，由阿里巴巴高级研发工程师唐云（茶干）分享，主要讲解 Flink 中 Checkpoint 的应用实践，包括四个部分，分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制。
Tips： 文末可回顾全
流计算中可能有各种方式来保存状态：窗口操作使用 了KV操作的函数继承了CheckpointedFunction的函数
当开始做checkpointing的时候，状态会被持久化到checkpoints里来规避数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会导致状态持久化如何和checkpoints交互。1.可用的状态持久化策略Flink提供了三种持久化策略，如果没有显式指定，则默认使用MemorySt
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2023-07-11 17:11:42
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文章目录Flink的Checkpoint和Savepoint介绍第一部分：Flink的Checkpoint1\. Flink Checkpoint原理介绍2\. Checkpoint的简单设置3. 保存多个Checkpoint4.从Checkpoint进行恢复Checkpoint1、checkpointConfig2、barrier第二部分： Flink的Savepoint1.Flink的Sav
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2024-01-29 13:28:22
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1 三种时间语义在实时流式计算中，"时间"是一个能影响计算结果的非常重要因素！试想场景：每隔1分钟计算一次最近10分钟的活跃用户量：①假设此刻的时间是13:10，要计算的活跃用户量时间段为：[ 13:00,13:10 )；②有一条行为日志中记录的用户的行为时间是12:59，但到达flink计算程序时已是13:02；那么，这个用户是否要纳入本次计算的结果中呢？看如何定义：①如果时段 [13:00 ,
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2024-01-19 23:08:00
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文章目录Dataflow模型数据流图流处理窗口 Dataflow模型Dataflow模型提供了一种统一流处理和批处理的系统框架。 Dataflow模型对于无序流数据，提供了一套基于事件时间、水位线和延迟处理的机制，从而实现窗口聚合计算的能力，以实现流数据计算的正确性、高吞吐和延迟3者的平衡。数据流图数据流图有逻辑数据流图（节点表示算子）和物理数据流图（节点表示任务）。 数据分配策略：转发分配策略
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2024-04-07 14:48:33
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出错场景当想使用本地开发环境运行flink读写线上hive数据来运行时报错。我使用maven管理的开发环境依赖。由于代码发布到测试环境集群上跑时并没有报错，而测试环境对应的依赖都是使用放在上面的依赖jar的，并不使用本地maven管理的依赖（也就是没有打入项目jar）。所以我猜测是本地运行环境依赖有问题，也就是项目中maven的pom文件的依赖有问题。在多次检查该项目中maven的pom文件导入的
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2024-04-16 15:13:08
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一 状态的概述 在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，如map、filter、flatMap，计算时不依赖其他数据，就属于无状态算子。 而有状态的算子任务，则除当前数据之外，还需要一些其他数据来得到计算结果。这里的“其他数据”就是所谓的状态（state）。聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子。 有
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2024-06-06 12:59:15
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有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证，是当今实时计算必不可少的特性之一，流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界
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2024-05-12 15:18:19
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