文章目录说明窗口函数ReduceFunctionAggregateFunctionFoldFunction（新版本废弃）ProcessWindowFunctionIncremental Aggregation和ProcessWindowFunction整合总结 说明本博客每周五更新一次，上周五太忙，推迟到今天更新，以后尽量周五更新。本博文主要分享flink的窗口计算相关函数类型，窗口函数分类、特
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2024-03-20 09:37:52
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一、Reactive 模式作业提交示例脚本wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.13.5/flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz
tar -xzvf flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz
cd flink-1.13.5/
mkdir usrlib
cp ./examples/streaming/To
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2024-04-01 10:48:47
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1. Reactor三种线程模型1.1. 单线程模型Reactor单线程模型，指的是所有的IO操作都在同一个NIO线程上面完成，NIO线程的职责如下：1)作为NIO服务端，接收客户端的TCP连接；2)作为NIO客户端，向服务端发起TCP连接；3)读取通信对端的请求或者应答消息；4)向通信对端发送消息请求或者应答消息。Reactor单线程模型示意图如下所示：Reactor单线程模型由于Reactor
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2024-05-30 07:56:22
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一、架构设计架构设计 各层及相关术语说明物理层 解决flink的部署模式的问题支持多种部署模式:本地,集群,云及k8s用户可以根据不同的场景选择不同的部署模式核心层 是flink的核心实现层,负责为上层的接口提供服务Runtime flink的核心计算Optimizer 负责任务的优化Stream Buider 负责对任务进行DAG优化API层
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2024-04-05 11:41:59
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Local模式、Standalone模式和FlinkonYARN模式是Flink的三种常见部署模式。
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2023-09-22 17:13:04
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Local模式、Standalone模式和Flink on YARN模式是Flink的三种常见部署模式。
原创
2023-10-19 08:41:00
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DataStream API 支持不同的运行时执行模式，你可以根据你的用例需要和作业特点进行选择。DataStream API 有一种”经典“的执行行为，我们称之为流（STREAMING）执行模式。这种模式适用于需要连续增量处理，而且预计无限期保持在线的无边界作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为批（BATCH）执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架，比如 MapReduce
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2024-02-25 10:20:56
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文章目录官网参考1.任务2.通过flinkUI可以看到 有几个框就是几个Task3.程序模型4.流的分类5.Operator Chains6.Task Slot (TM = JVM)7.获取整个算子的执行计划8.flink通过webUI的Jar包传到哪里去了 java.io.tmpdir=/tmp 官网参考# https://ci.apache.org/projects/flink/flink-
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2024-02-09 10:38:33
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目录前言一、Akka通信模型的概念二、Akka编程模型前言 虽然Flink已经打算开始转向Netty来实现内部通信，不过截止目前版本（Flink 1.15）Flink内部的心跳、组件通信等依然是基于Akka的模型来实现的。之所以要先来了解一下Akka，就是为了了解一些Akka模型的回调机制，防止在Flin
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2024-05-05 06:47:37
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目录一、初始Flink1.1 Flink 的源起和设计理念1.2 Flink的应用1.3 流式数据处理的发展和演变1.3.1 流处理和批处理1.3.2 传统事务处理1.3.3 有状态的流处理1.3.4 Lambda架构1.3.5 新一代流处理器 1.4 Flink的特性总结1.4.1 Flink 的核心特性 1.4.2 分层API1.5 Fl
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2024-04-02 20:37:56
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The world beyond batch: Streaming 102.简介欢迎回来！如果你错过了前一篇博文，The world beyond batch: Streaming 101，我强烈建议先花一点时间阅读第一篇博文。第一篇博文介绍了我接下来讲述的这篇博文的一些必要的基础，我假设本篇博文的读者已经熟悉了前一篇博文内介绍的名词与概念。同时，请注意本篇博文里包含了许多动画，所以如果读者直接打
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2024-08-21 11:00:53
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Flink 的部署方式跟 Spark 一样，是非常灵活的，可以支持Local、Standalone、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes等现在常见的部署模式。这些部署模式是 Flink 计算时所需资源的管理的不同方式，所以可以理解为是资源管理方式。在具体的应用场景中，如何跟计算资源交互，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。所以 Flink 为各种场景提
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2023-09-08 10:57:55
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一、概述Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，并且能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信及容错机制等功能。Flink官网：Apache Flink: Stateful Computations over Data Streams 不同版本的文档：Index of /flink k8s on flink 官方文档：Na
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2023-12-13 23:06:52
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State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend-----------------------------------------------------------------------------------------使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态：· 
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2024-07-24 13:16:50
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1. Flink简介Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink流执行引擎（streaming dataflow engine），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet
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2024-02-17 09:37:58
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# Flink部署模式详解
## 介绍
在Kubernetes(K8S)环境中，我们可以使用不同的部署模式来部署Apache Flink，以实现高可用性和灵活性。本文将介绍如何在K8S环境中使用不同的部署模式来部署Flink。
## 步骤概述
以下是在K8S中部署Flink的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置K8S集群 |
| 2 | 创建S
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2024-05-27 11:37:05
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flink的部署模式有两种：一种是单独部署，一种是yarn来进行一个资源的调度 Standalone模式： flink自己来做一个资源的调度分配，通常结合Zookeeper来进行一个高可用。 Yarn模式： yarn模式下又分成两种，一种是 Session-Cluster ，另一种是 Per-Job ...
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2021-09-12 22:01:00
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官方对于flink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。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。无边界指的是源源不断地有数据传输过来，有界指得是数据量已知。比如说游戏服务器，他会7*24小时接收来自玩家产生地数据，这算无界流；有界流就比如说我们的读取本地文件，读取mysql中这样已经保存好的数
JobManager协调每个flink应用的部署，它负责执行定时任务和资源管理。 每一个Flink集群都有一个jobManager, 如果jobManager出现问题之后，将不能提交新的任务和运行新任务失败，这样会造成单点失败，所以需要构建高可用的JobMangager。 类似zookeeper一样，构建好了高可用的jobManager之后，如果其中一个出现问题之后，其他可用的jobMan
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2024-04-04 15:43:26
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