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
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
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
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
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
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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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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
flink：local模式下flink执行环境MiniCluster的启动分析
LocalExecutor执行job时通过构建一个MiniCluster来完成job的执行，MiniCluster的启动可以简洁的归纳为三个步骤
a、设置conf参数
b、构建MiniCluster对象
c、启动并完成个组件的初始化
d、提交job
下面具体来看：1、Loca
一、Flink 简介 Flink是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink的核心是流处理，当然它也支持批处理，Flink将批处理看成为流处理的一种特殊情况，即数据流也是有明确界限的。这和Spark Streaming是思想是相反的，Spark Streaming的核心是批处理，它将流处理看成批处理的一种特殊情况，即把数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个微批处理。
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
本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；前文链接《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》《Flink处理函数实战之一：ProcessFunction类》《Flin
“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
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
一、Table API&SQL的算子操作 1.1、初始化查询下面的示例显示如何在已注册和内联的表上指定SQL查询。val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)
// read a DataSt
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
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
异构数据同步工具——flinkx - 知乎一、概要简介FlinkX是由袋鼠云开源基于Flink的分布式离线和实时相结合的数据同步框架，既可以采集静态的数据比如：MYSQL,HDFS等，也可以采集实时变化的数据比如：MYSQL BINLOG,KAFKA等。目前官方已经支持多种异构数据源之间高效的数据同步。二、架构设计FlinkX整体架构设计采用Framework+plugin模式。不同数据源被抽象成
前言本系列文章将从热词统计需求讲起，讲解flink在实际项目中的应用、部署、容错。项目中的代码为scala所编写，没有用java的原因是scala语言看起来更加简练，同时与java语言的兼容性较好，可以直接引用java中的类。定义数据格式本篇文章会讲述热词统计最核心的一个功能实现，即消息传递过来的是搜索的单词，程序中进行统计。基于此我们定义传递的数据格式为${timestamp},${word}，
背景 WaterMark (水印) 本质上是一个时间戳。当Flink中的运算符接收到水印时，它明白（假设）它不会看到比该时间戳更早的消息。因此，在“EventTime”中，水印也可以被认为是一种告诉Flink它有多远的一种方式，WaterMark还可以用来实现时间延迟。 本文主要涉及水印在单线
一、一致性定义Flink通过插入barrier将流分为逻辑上的批，用来保存状态。因此一个checkpointid可以理解为一批数据的状态改变。当checkpoint 被global commited之后，标志着完成了该快照。当发生failover时，会从最近的快照开始恢复，因此处于global commited状态的数据不会被重算，可以认为是一致的。由于Flink采用异步快照机制，当完成local
