1.Flink中Time概念我们知道在分布式环境中 Time 是一个很重要的概念，在 Flink 中 Time 可以分为三种Event-Time，Processing-Time 以及 Ingestion-Time，三者的关系我们可以从下图中得知：Event-Time 表示事件发生的时间Processing-Time 则表示处理消息的时间Ingestion-Time 表示进入到系统的时间在 Flin
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2024-08-28 22:36:47
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目录1. 基本概念2. Flink 数据流2.1 并行数据流2.2 如何划分 TASK 的依据2.3 如何计算 TASK 和 SUBTASK 个数2.4 Demo2.4.1 Code2.4.2 提交 jar 1. 基本概念Task(任务)：Task 是一个阶段多个功能相同 subTask 的集合，类似于 Spark 中的 TaskSet。subTask(子任务)：subTask 是 Flink
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2024-01-12 06:28:04
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并行的数据流Flink程序由多个任务（转换/运算符，数据源和接收器）组成，Flink中的程序本质上是并行和分布式的。在执行期间，流具有一个或多个流分区，并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*。operator子任务彼此独立，并且可以在不同的线程中执行，这些线程又可能在不同的机器或容器上执行。operator子任务的数量是该特定operator的并行度。流的并行度始终是其生
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2023-11-02 10:20:16
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文章目录一、Flink的Task、SubTask二、算子链三、什么情况下算子可以组合为算子链？四、算子链操作五、并行度六、TaskSlot与并行度的联系七、槽位共享八、并行度设置注意事项九、并行度设置十、并行度优先级十一、并行度Parallelism与任务槽TaskSlot总结十二、Local模式下注意事项 上文说到：TaskManager 是一个 JVM 进程，是实际负责执行计算的Worker
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2024-03-15 09:29:04
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作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
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2024-03-15 11:18:26
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1. Task的划分 在flink中，划分task的依据是发生shuffle（也叫redistrubute），或者是并行度发生变化1. wordcount为例package cn._51doit.flink.day03;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.fl
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2023-12-27 20:51:28
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# Java启动Flink设置Task内存
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于大数据分析和实时数据处理。正确配置Flink的任务内存对于性能有着至关重要的影响。在本文中，我们将探讨如何在Java中启动Flink并设置其任务内存。
## 为什么要设置Task内存？
在Flink中，每个Task会消耗一定的内存资源。设置适当的内存可以确保：
- 提高作业的执行效率。
-
Flink个人学习整理-核心知识篇（二）一、Flink运行架构 二、核心概念1、TaskManager与SlotsTaskManager与Slots之间，不会涉及CPU的隔离。 slots间：核心共用，内存不共用2、Task 与 SubTask一个算子就是一个Task，算子的并行度是多少，就有多少个SubTask3、Parallelism（并行度）一个特定算子的子任务（SubTask）的个数被称之
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2024-03-20 22:23:48
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Task 是 Flink 的基本执行单元。算子的每个并行实例都在 task 里执行。例如，一个并行度为 5 的算子，它的每个实例都由一个单独的 task 来执行。StreamTask 是 Flink 流式计算引擎中所有不同 task 子类的基础。本文会深入讲解 StreamTask 生命周期的不同阶段，并阐述每个阶段的主要方法。算子生命周期简介因为 task 是算子并行实例的执行实体，所以它的生命
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2024-03-19 19:53:53
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Flink常见异常错误总结背景异常信息总结异常1：local class incompatible异常2：Failure opening selector异常3：The TaskExecutor is shutting down.异常4：Cannot instantiate user function.异常5：The RemoteEnvironment cannot be instantiate
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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TaskManager 启动流程分析1.前言在上篇文章我们分析了 JobManager的启动流程.这篇文章我们来看下TaskManager的启动流程.一起查看源码的实现过程.2.入口类 TaskManagerRunner在上篇文章中.我们知道start-cluster.sh 作为整个系统启动的入口.最后会执行 TMSlaves start .TMSlaves 的定义在config.sh里面.代码如
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2024-08-26 20:03:14
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文章目录Flink学习笔记Flink实操篇Flink 并行度 & Slot & Task1. 并行度2. 并行度的设置算子级别执行环境级别客户端级别系统级别3. 并行度操作DataStream 编程模型DataStream 编程模型Flink 的 DataSource 数据源1. 基于文件2. 基于 Socket3. 基于集合4. 自定义输入案例一：自定义单并行度数据源案例二：自
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2024-03-15 10:31:46
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Flink学习01 - Flink部署学习资料Flink部署Flink部署 - Standalone模式启动flink停止flink配置文件并行度优先级命令行提交job命令行取消job查看Flink输出Flink部署 - Yarn模式Flink on Yarn1）Session-cluster模式：2）Per-Job-Cluster模式：Session ClusterPer Job Cluste
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2024-05-23 12:34:46
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一、背景：flink任务部署使用基于k8s的standalone集群，先在容器上部署flink集群再提交flink任务，其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。二、问题如果集群有35个taskmanager，140个slot，其中一个Vertex的并行度<140，属于该vertex的task在taskmanager上分布不均，导致节点负载不均衡。如下所示：该
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2024-02-23 23:48:07
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task是Flink中执行的基本单位，也是operator的每个并行实例被执行的地方。例如，并行度为5的operator ，其每个实例都由一个单独task执行。StreamTask是Flink流引擎中所有不同task子类型的基础，本文将介绍StreamTask生命周期的不同阶段，并描述了代表每个阶段的主要方法。Operator Lifecycle in a nutshell(Operator生命周
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2024-03-25 10:20:32
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本篇概览本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，上一篇《Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类》学习了最简单的ProcessFunction类，今天要了解的KeyedProcessFunction，以及该类带来的一些特性；关于KeyedProcessFunction通过对比类图可以确定，KeyedProcessFunction和ProcessFunction并无直接关系
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2024-06-26 08:57:50
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1 ProcessFunction API 我们之前学的转换算子是无法获取访问时间的时间搓信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为总要，例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前时间的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一些列的Low-level转换算子。可以访问时间戳，watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件。例如
插播背景在多个产品线上来回穿切换着开发功能，以前用Postman的场景是这样的:实际远远不止这几个文件夹来归类多个产品线的接口，Postman的功能非常强大，但是面对以下这些状况时，我觉得调试一个接口太麻烦了 （这里不讨论工具的好坏，工具是帮助我们提高效率的，每个人的需求也不一样，我只说明我个人遇到的一些情况，不喜请勿喷）查找配置多数要通过鼠标点来点去, 与习惯文本和快捷键操作的便捷方式违背调试别
1. 讲⼀下Flink的运⾏架构 当 Flink 集群启动后，⾸先会启动⼀个 JobManger 和⼀个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给1、JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执⾏，然后 TaskManager 将⼼跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进⾏数据的传输。上述三
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2024-03-15 10:31:47
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