1 IDEA中运行Flink从Flink 1.11版本开始, PyFlink 作业支持在 Windows 系统上运行，因此您也可以在 Windows 上开发和调试 PyFlink 作业了。1.1 环境配置pip3 install apache-flink==1.15.3
CMD>set PATH查看环境变量
CMD>set JAVA_HOME查看环境变量
JAVA_HOME=D:\Ja
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2023-08-18 16:56:48
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背景介绍一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。Checkpoint 机制，Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照，从而提供了 exactly-once 的语义。（Flink 基于两阶段提交协议，实现了端到端的 exactly-
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2023-08-18 16:36:38
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真正的流计算引擎:Flink具有更好的streaming计算模型,可以进行非常高效的状态运算和窗口操作。Spark Streaming仍然是微批处理引擎。更低延迟:Flink可以实现毫秒级的低延迟处理,而Spark Streaming延迟较高。更好的容错机制:Flink支持更细粒度的状态管理和检查点机制,可以实现精确一次的状态一致性语义。Spark较难做到确保exactly once。支持有限数据
PS: 这里常说的 Job = 一个应用Task = 一个任务总的来讲：1.Flink应用程序会首先提交给JobClient，做解析和算子链化2.然后会提交给JobManager，进行资源分配，将任务分给TaskManager3.TaskManager会启动相应的Slot线程，进行任务处理，在处理过程中会持续向JobManager，返回任务状态（任务开始，进行中，已完成等）4.任务执行完以后，执行
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2023-07-18 13:19:15
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在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql.select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) as pv from source_kafka_table
group by TUMBLE(proc_
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2024-06-22 13:16:33
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前言本文主要是想简要说明Flink在集群部署、任务提交、任务运行过程中资源情况，若表述有误欢迎大伙留言分享，非常感谢！一、集群部署阶段集群部署这里指的是Flink standalone模式，因为在Yarn模式(包括session、single job模式也成Per-job模式)是可以仅通过Flink client提交任务到Yarn上，所以是否手动部署Flink集群对任务的执行是没有影响的。下图[1
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2024-08-28 23:50:22
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Flink Data transformation 算子学习1、Source：数据源，Flink在流处理和批处理上的source大概有4类：基于本地集合的source、基于文件的source、基于网络套接字的source、自定义的source。自定义的source常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming
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2024-07-16 08:51:25
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Flink工作原理Flink作为新的stream计算引擎，这两年社区的活跃度很高。对于Flink 既可以处理stream data也可以处理batch data,同时可以兼顾Spark以及Sparkstreaming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主要有以下几个角色需要大家了解，对于Flink的开发是很
核心定位：开源流处理框架，支持无界流（实时流）与有界流（批处理）统一处理，打破“流批分离”的传统模式。发展背景：前身是德国柏林工业大学的项目，后捐献给Apache基金会并更名为Flink，经过多版本迭代成为大数据实时处理领域的核心工具。典型应用场景金融领域：实时交易监控、欺诈检测；物联网：传感器数据流实时分析（如智能设备状态监控）；互联网：用户行为实时分析、实时推荐、日志实时处理。
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，其核心特性之一是有状态流处理能力，允许用户在流式计算中维护和管理状态。为了支持这一特性，Flink 提供了一系列状态原语（State Primitives），使得开发者能够高效地在流处理应用程序中存储和处理状态数据。下面将详细介绍Flink中的几种关键状态原语及其应用。1. Keyed State（键控状态）键控状态是与特定键（key）相关联的状态
Flink一 FLink概述Flink 是一个开源的分布式流式处理框架：①在出现无序或者延迟加载的数据的情况下提供准确的结果。②大规模运行，在上千个节点运行时有很好的吞吐量和低延迟。Flink 保证状态化计算强一致性。”状态化“意味着应用可以维护随着时间推移已经产生的数据聚合或者，并且 Flink 的检查点机制在一次失败的事件中一个应用状态的强一致性。Flink 支持流式计算和带有事件时间语义的视
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2024-05-02 16:45:10
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Flink任务提交及架构资源原理详解1.架构原理1.1 架构组成1.2.Flink作业提交流程：2. 逻辑视图到物理执行图2.1 任务执行图2.2 任务、算子子任务与算子链3. Flink计算资源3.1 任务槽位3.2 槽位共享3.3 Flink资源管理 flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes
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2023-10-14 17:24:38
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一、概述1.1 反压的理解简单来说，数据在 flink 拓扑中多个节点自上而下流动，下游处理数据较慢，导致上游数据发送阻塞，最终导致数据源的获取也被阻塞。也就是说，下游处理数据的速度跟不上数据流入的速度，会导致数据流入阻塞，并反馈到上游，使上游数据的发送也产生阻塞。通常情况下，大促销、秒杀活动导致流量激增，会导致反压的产生。1.2 反压的危害反压的出现，会影响到 checkpoint 时长和 st
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2024-01-25 22:30:29
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Flink Checkpoint 机制详解Apache Flink 的 Checkpoint 机制是一种强大的容错机制，其设计目标是在分布式流处理环境中保证数据处理的一致性和可靠性。Checkpoint 主要通过周期性地创建应用流图状态的全局快照来实现，当系统发生故障时，可以从最近成功的 Checkpoint 快照恢复，从而实现 Exactly-Once 处理语义。Checkpoint 机制原理C
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2024-06-06 19:19:01
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Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算[1]。关于无边界和有边界数据流的定义可以参考官网上的解释，从其解释上可以了解到Fl
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2023-07-11 17:45:17
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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组成，JobClie
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2023-07-12 03:04:29
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摘要：本文整理自 Apache Flink Committer，Flink CDC Maintainer，阿里巴巴高级开发工程师徐榜江（雪尽）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：Flink CDC 技术传统数据集成方案的痛点基于 Flink CDC 的海量数据的实时同步和转换Flink CDC 社区发展点击查看直播回放 & 演讲PDF一、Flink
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2024-02-29 07:27:30
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文章目录一 Flink简介1.1 什么是flink1.2 flink的特点1.3 编程API二 Flink架构2.1 架构图2.2 运行组件2.3 关键词含义三 Flink原理3.1 任务3.2 任务提交流程3.3 任务提交流程(YARN版)3.4 任务执行图3.5 任务链四 Flink和其他框架对比五 Flink安装部署六 Flink第一个示例七 Flink Source数据源7.1 文件做为
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2024-05-08 23:11:09
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文章目录一.什么是CEP二.CEP特点三. Pattern API3.1 个体模式(Individual Patterns)3.2 组合模式(Combining Patterns)3.3 模式组3.3.1 模式的检测3.3.2 匹配事件提取3.3.3 超时事件提取参考: 一.什么是CEP复杂事件处理（Complex Event Processing，CEP）Flink CEP是在Flink中实现
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2024-06-24 00:27:30
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前言 终于忙完了四门专业课的期末，确实挺累啊。今天开始继续学习 Flink ，接着上次的内容。1、窗口 之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处
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2024-07-24 13:10:06
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