# Flink Source源码新架构实现教程
## 引言
在本教程中,我将教会你如何实现Flink Source源码新架构。作为一位经验丰富的开发者,我将以清晰的步骤和相关代码来指导你完成这个任务。
## 整体流程
下面是实现Flink Source源码新架构的整体流程图:
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建Source类]
B -
原创
2023-11-24 12:08:39
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Flink 运行时的组件看的尚硅谷的课件+我自己的理解Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件,它们会在运行流处理应用程序时协同工作:作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager),以及分发器(Dispatcher)。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的,所以所有组件都会运行在Java 虚拟机上。每个组
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2023-08-04 21:40:52
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一、程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示: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
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2023-12-07 16:25:55
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前言第一个Flink示例,首先分享下课程李老师关于任何一门新技术的学习方法: 1、进官网 2、找项目构建 3、找example里的demo代码 4、拷贝到构建的项目里 go一、Flink的项目构建一般官网都会提供项目的构建步骤、或者脚本的。Flink在这里就是提供的脚本,步骤如下: 1、打开官网:https://flink.apache.org/ 2、拷贝建Flink项目的脚本 当然,其实是可以在
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2024-01-10 19:40:56
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Flink 提供了专门的 Kafka 连接器,向 Kafka topic 中读取或者写入数据。Flink Kafka Consumer 集成了 Flink 的 Checkpoint 机制,可提供 exactly-once 的处理语义。为此,Flink 并不完全依赖于跟踪 Kafka 消费组的偏移量, ...
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2021-07-22 15:16:00
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Flinkkafkasource&sink源码解析吴鹏Flink中文社区摘要:本文基于Flink1.9.0和Kafka2.3版本,对FlinkKafkasource和sink端的源码进行解析,主要内容分为以下两部分:1.Flink-kafka-source源码解析*流程概述*非checkpoint模式offset的提交*checkpoint模式下offset的提交*指定offset消费2.
原创
2021-02-06 09:59:12
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Flinkkafkasource&sink源码解析吴鹏Flink中文社区摘要:本文基于Flink1.9.0和Kafka2.3版本,对FlinkKafkasource和sink端的源码进行解析,主要内容分为以下两部分:1.Flink-kafka-source源码解析*流程概述*非checkpoint模式offset的提交*checkpoint模式下offset的提交*指定offset消费2.
原创
2021-02-06 21:40:24
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Flinkkafkasource&sink源码解析吴鹏Flink中文社区摘要:本文基于Flink1.9.0和Kafka2.3版本,对FlinkKafkasource和sink端的源码进行解析,主要内容分为以下两部分:1.Flink-kafka-source源码解析*流程概述*非checkpoint模式offset的提交*checkpoint模式下offset的提交*指定offset消费2.
原创
2021-02-06 09:58:54
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一、Flink集群架构1.1 Flink架构模型主要包含四个不同的组件:作业管理器(JobManager)资源管理器(ResourceManager)任务管理器(TaskManager)分发器(Application)Flink首先是由Scala和Java实现的,所有的组件都会运行在jvm上,当flink集群启动的时候,首先会启动一个JobManager和一个或多个TaskManager。由cli
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2023-07-12 20:51:49
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1.Flink预定义Source操作在flink中,source主要负责数据的读取。flink预定义的source中又分为「并行source(主要实现ParallelSourceFunction接口)「和」非并行source(主要实现了SourceFunction接口)」附上官网相关的说明:you can always write your own custom sources by implem
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2024-03-18 19:15:03
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下面将分析这两个流程是如何衔接起来的。 这里最重要的就是 userFunction.run(ctx);,这个 userFunction 就是在上面初始化的时候传入的 FlinkKafkaConsumer 对象,也就是说这里实际调用了 FlinkKafkaConsumer 中的 …
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2022-05-23 21:19:10
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package com.shujia.flink.source import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1ListSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env ...
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2021-08-04 20:52:00
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source 是flink的数据源,简单介绍四种读取数据的方式: 1.从集合中读取 2.从文件中读取 3.从kafka中读取 4.自定义Source 1 package com.jy.bjz.source; 2 3 import org.apache.flink.api.common.seriali ...
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2021-09-09 15:29:00
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## FLINK源码架构解析
Apache Flink是一个开源的流处理引擎,可以处理无限流数据以及批处理数据。它提供了高吞吐量、低延迟、高级的容错机制等特性,被广泛应用于大数据分析、实时数据处理等场景。在本文中,我们将深入了解FLINK的源码架构,帮助读者更好地理解FLINK的设计和实现。
### FLINK源码架构概述
FLINK的源码架构主要包括以下几部分:
- **核心组件**:包
原创
2024-03-30 04:18:19
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笔者最近开始学习flink,但是flink的webui上各种指标错综复杂,在网上也没有找到一个比较详尽的资料,于是个人整理了一下关于flink中taskmanager的webui各个指标的含义,供大家参考。注:括号中仅为个人理解如下图,是一个flink任务中的某个taskmanager的ui以下介绍顺序为从上到下,从左至右overview这个是整个taskmanager的总览信息data port
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2024-03-20 13:42:06
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前言Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?目前在做的项目是平台业务的告警部分,负责告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到终端数据,并将读取到的终端数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施。画了个简单的图如下:Flink是什么?批处理 (处理历史数据集)流处理 (处理实时数据流)事件监控 (监
kafka source接收kafka的数据<!-- Kafka 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
原创
2023-09-05 15:49:10
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flink的重要特点1.1 事件驱动型(Event-driven) 事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。与之不同的就是SparkStreaming微批次,如图: 事件驱动型: 1.2:流与批的世界观流与批的世界观 批处理的特点是有界、持久、大量,非常适合
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2024-03-18 16:57:22
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1. Flink 程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(请注意,Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示:Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4
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2024-03-21 12:08:02
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前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议,其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937),但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准,一是传统的流式SourceFunction与批式
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2023-08-18 16:47:18
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