flink技术介绍Flink介绍 Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的 代 码 被 复 制 并 捐 赠 给 了 Apache 软 件 基 金 会 ， 参 加 这 个 孵 化 项 目 的 初 始 成 员 是 Stra
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2024-10-09 11:37:28
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并行度的设置有几种，按优先级先后依次是：算子级别执行环境级别命令行级别配置文件级别公司用的flink是基于开源改造的，跟开源还是有些区别，使用过程中也碰到一些问题，这里简单总结下。有两个跟并行度相关的配置taskmanager.numberOfTaskManagers：taskManager数量taskmanager.numberOfTaskSlots：每个taskManager的slot数量任务
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2024-03-07 13:06:00
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Apache Flink 是一个开源流处理框架，用于实时数据处理。当使用 Flink SQL 来采集 MySQL 数据时，可以通过设置并行度来提高处理性能。并行度是指任务执行的并行实例的数量。设置并行度在 Flink 中，可以通过多种方式设置并行度：全局并行度：在 flink-conf.yaml 配置文件中设置 parallelism.default，这会影响所有没有显式指定并行度的操作。操作级别
原创
2024-08-22 21:30:06
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# 使用Flink SQL 读取MySQL并行度
Apache Flink 是一个开源的流式计算框架，可以处理无限流数据以及批处理数据。Flink SQL 是 Flink 的一种简单而强大的查询语言，可以方便地进行数据处理和分析。在实际应用中，我们可能需要从外部数据源中读取数据，比如 MySQL 数据库。在使用 Flink SQL 读取 MySQL 数据时，我们可以设置并行度来提高作业的性能。
原创
2024-07-08 03:29:14
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目录1 flink sink 2 file sink3 kafka sink3.1 生产者生产到topic：topic:sensor_input_csv3.2 flink代码3.3 消费者从topic:sensor_out消费4 redis sink4.1 引入依赖4.2 代码 4.3 运行验证结果5 Es Sink5.1 引入依赖5.2 代码 5.3 验证结果6 f
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2024-06-01 19:36:53
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# 使用 Flink SQL 进行 MySQL 数据采集与并行度优化
Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于大数据处理领域。Flink SQL 作为其重要组成部分，使得非程序员也能以 SQL 语言进行大规模数据处理。本文将讨论如何使用 Flink SQL 来采集 MySQL 数据，并优化并行度。
## Flink SQL 连接 MySQL
在使用 Flink SQL 进行数据采集之前
原创
2024-08-08 13:12:36
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Flink的基本构建流(Stream)：流是对当前数据流向的记录（流也可能是永无止境的） 。转换(Transform)：转换是将一个或多个流作为输入，根据需要求转换成我们要的格式的流的过程。
当程序执行时，Flink程序会将数据流进行映射、转换运算成我们要的格式的流。每个数据流都以一个或多个源(Source)开始，并以一个或多个接收器(Sink)结束，数据流类似于任意有向无环图(DAG)
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2024-03-24 11:18:08
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Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：Flink Scala Shell使用教程Intellij Idea开发环境搭建教程Flink单数据流基本转换：map、filter、flatMapFlink基于Key的分组转换：ke
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2024-04-24 10:26:18
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Flink SQL 1.13 概览核心 feature 解读重要改进解读Flink SQL 1.14 未来规划总结 GitHub 地址 https://github.com/apache/flink欢迎大家给 Flink 点赞送 star~一、Flink SQL 1.13 概览Flink 1.13 是一个社区大版本，解决的 issue 在
FLink-10-Flink相关概念-并行度/task/subtask/taskslotFlink相关概念-并行度/task/subtask/taskslot1.并行度2.task 与算子链（operator chain）相关概念：3.相关API介绍1.设置并行度的算子2.设置槽位共享组的算子3.主动隔离算子链的算子4.分区partition算子 - 数据分发策略 Flink相关概念-并行度/t
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2024-04-26 22:26:00
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目录1 预定义Sink1.1 基于控制台和文件的Sink2 自定义Sink2.1 MySQL3. Connectors3.1 JDBC3.2 Kafka3.2.1 pom依赖3.2.2 参数设置3.2.3 参数说明3.2.4 Kafka命令3.2.5 代码实现-Kafka Consumer3.2.6 代码实现-Kafka Producer3.3 Redis1 预定义Sink1.1 基于控制台和文件
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2024-05-08 21:31:16
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作者:王知无
By 暴走大数据 场景描述：这是一份Flink学习面试指北。看看你能通过这？ 关键词：Flink 学习 面试 《大数据技术与架构》和《暴走大数据》读者拥有本文的优先阅读权。
转载请联系作者本人。 答案将在下期给出。
概念和基础篇 简单介绍一下FlinkFlink相比传统的Spark Stre
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2024-06-19 18:44:37
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问题现象：spark流式计算中做聚合需要使用 group by算子，我在使用过程中遇到一些问题，通过stage图可以看出2个问题：1. 聚合算子每个批次shuffle write的数据量直线上升，这样会导致算子得效率逐渐降低，甚至会导致oom2.聚合算子(shuffle)的并行度是200，即使设置spark.sql.shuffle.partitions=10也不生效。200并行度会增加调度压力，并
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2024-05-17 11:16:55
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一.Flink的Parallelism并行度Flink的Parallelism并行度在flink-conf.yaml中通过parallelism.default配置项给所有execution nvironments指定系统级的默认parallelism；在ExecutionEnvironment里头可以通过setParallelism来给operators、data sources、data si
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2024-01-10 17:34:16
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（一）storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置：1、node（服务器）：指一个storm集群中的supervisor服务器数量。2、worker（jvm进程）：指整个拓扑中worker进程的总数量，这些数量会随机的平均分配到各个node。3、executor（线程）：指某个spout或者bolt的总线程数量，这些线程会被随机平均的分配到各个worker。4、task（spout/bolt实
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2024-05-19 02:25:50
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今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
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2023-09-21 02:58:04
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spark并行度指的是什么？并行度：其实就是指的是，spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了sprark作业的各个阶段（stage)的并行度。如果不调节，那么导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本中给我们的spark作业分配了足够的资源，比如50个executor,每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core.基本已
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2023-08-08 09:29:02
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《Spark快速大数据分析》 8.4 关键性能考量 并行度RDD的逻辑表示其实是一个对象的集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据的子集。当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务，该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算节点来执行。Spark也会针对RDD直接自动推断出合适的并行度，这对于大多数用例来说已
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2024-04-24 23:26:34
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Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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查看dba_tables数据字典时，可以发现有“DEGREE”字段，这个字段表示的就是数据表的并行度。这个参数的设置，关系着数据库的I/O，以及sql的执行效率。
并行度的优点就是能够最大限度的利用机器的多个cpu资源，是多个cpu同时工作，从而达到提高数据库工作效率的目的。在系统空闲时间，使用并行是个不错的选择，但是好东西总是相
原创
2012-01-30 16:40:42
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