新年第一发,打麻将输的好惨啊!说好的M*ABC+N*DDD+EE就能胡牌呢!!!Flink 基本组件和逻辑计划生成概要和背景flink是一个被誉为 the 4th G 的计算框架,不同的框架特性及其代表项目列表如下:第一代第二代第三代第四代BatchBatchInteractiveBatch Interactive Near-Real-TimeInterative-processingHybrid            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-02 16:54:31
                            
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            DataStream API 之State无论StructuredStreaming还是Flink在流处理的过程中都有一个“有状态计算“的概念,那么到底什么是有状态计算,有状态计算应用到什么场景,在Flink的DataStream API中如何使用状态,以及在Flink中状态是如何管理的,在这篇文章中,我们一点一点来学习。1 什么是有状态计算在讲什么是有状态计算之前,先简单说一下什么是无状态计算,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-03 22:22:42
                            
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             资源配置调优Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定。标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式)从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D            
                
         
            
            
            
            flink中execution.attached为true和false的区别 答: 在 Apache Flink 中,execution.attached 参数用于控制作业执行的模式。该参数有两个可能的取值:true 和 false,分别表示"attached"模式和"detached"模式。execution.attached = true(默认值):在"attached"模式下,作业执行与提交            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用法#命令行语法如下:./flink <ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS]
可以使用以下操作:
命令 "run" 编译并运行程序。
  Syntax: run [OPTIONS] <jar-file> <arguments>
  "run" action options:
     -c,--class <classname&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.物化视图传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的,这里简单列出一些区别:尽管存在这些差异,但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询,就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比,物化视图缓存查询的结果,使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、引入Flink内存管理:自己管理自己内存的基于JVM的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中,不得不面对JVM存在的几个问题Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存:对象头占了8个,boolean 属性占了1个,对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了。Full GC 会极大地影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在使用 Apache Flink 的过程中,可能会遇到需要为 `flink run` 命令添加 Java 参数的情况。这一过程对于需要优化性能、监控应用或调试环境至关重要。本文将带你逐步解析如何通过添加 Java 参数来提升 Flink 作业的执行效率,同时深入探讨相关的性能调优技巧和最佳实践。
## 背景定位
在大数据处理场景中,如果不恰当地传递参数,可能会导致作业运行缓慢、内存溢出或任务失            
                
         
            
            
            
            一、WordCountpackage com.shujia.flink.core
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object Demo1WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 创建 flink 环境
     */
    val en            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 配置内存如果频繁出现Full GC,需要优化GC在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中,在“env.java.opts”配置项中添加参数:-Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log 
-XX:+PrintGCDetails 
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow 
-XX:+PrintGCTimeStamps 
-XX:+Pr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink 命令行参数介绍一、Flink Command | CLI Actions1.1 客户端命令介绍1.2 使用示例二、Flink Run Command | flink run2.1 命令介绍2.2 使用示例 参考文档: 1、https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/cli/ 2、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink Standalone Cluster一、部署模式Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求,常见的有单机模式,Standalone Cluster 模式,同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上,如 YARN,Mesos,Docker,Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。二、单机模式单机模式是一种开箱            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1 Overview2 Creating the job-specific image3 Deploy Flink job cluster on Kubernetes4 Summary 1 Overview之前文章介绍了 Flink session cluster on Kubernetes,需要注意,这种部署方式,可以在同一个 Cluster 上多次提交 Flink Job,而本文介绍            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            flink yarn 核心入口方法flink yarn集群模式运行的job,通过flink cli提交任务,对应的类为org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli。在FlinkYarnSessionCli对象内会创建org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor对象,此对象封装了创建flink yarn sess            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            执行 ./flink run 命令,可以向 Flink Yarn Session 集群 、Flink Standalone 集群 提交任务,并且执行。带着疑问思考如如下问题:问题1:./flink run 命令是如何记载配置文件的?问题2:./flink run 命令是如何解析用户 Jar 程序的 Main 方法的?./flink 脚本flink run 命令,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            任务和算子链对于分布式执行,Flink 将每个算子的子任务链接成一个任务。一个线程相当于一个任务。将算子链接成为一个任务减少了线程间的切换和缓冲的开销,增加了总体的吞吐量,降低了延迟。算子链可配置,详情请查阅:Flink流处理(Stream API)- Operators(操作数据流)下图中的示例数据流使用5并行线程执行5个子任务。JM、TM、客户端Flink Runtime 由以下两部分组成:J            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在 Flink 中使用 YARN 运行应用程序
## 一、流程概述
在 Flink 中使用 YARN 运行应用程序通常需要以下步骤:
```mermaid
erDiagram
    YARN --> Flink: 提交应用程序
    Flink --> ResourceManager: 申请资源
    ResourceManager --> NodeManager: 分配资源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Apache Flink 与 Hadoop 集成的入门指南
在大数据生态系统中,Apache Flink 和 Hadoop 作为流处理和批处理的强大工具,越来越受到开发者的青睐。今天,我们将学习如何使用命令 `flink run hadoop` 将 Flink 应用程序提交到 Hadoop 集群中。
## 流程概述
首先,让我们明确一下整个流程的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 从docker中运行Apache Flink应用程序
在当今的大数据处理领域,Apache Flink 已经成为了一个备受推崇的流处理框架。它提供了高性能、低延迟的数据处理能力,并支持容错和状态管理等功能。如果您希望快速部署和运行一个Apache Flink 应用程序,那么Docker是一个很好的选择。通过Docker,您可以方便地将Flink应用程序打包在一个容器中,并在任何支持Docke            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-16 03:33:25
                            
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            李锐,阿里巴巴技术专家,Apache Hive PMC,加入阿里巴巴之前曾就职于 Intel、IBM 等公司,主要参与 Hive、HDFS、Spark 等开源项目。Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表。本文将主要从项目的设计架构、最新进展、使用说明等方面来介绍这一功能