1. flink 状态管理包含哪些？Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。2. flink 状态的类型？算子状态(Operator State) 算子状态的作用范围限定为算子任务键控状态(Keyed State) 根据输入数据流中定义的键(key) 来维护和访问3. 算子状态的特点？算子状态的作用范围限定为算子任务，由同一并行
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2024-01-27 21:54:59
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问题现象有个flink实时任务，读kafka和redis，中间有复杂的逻辑处理过程，最终结果写redis。flink实时任务运行一段时间后阻塞了，有时是几个小时后，有时是一两天后。任务看起来正常是正常的，但kafka消费已经停止，checkpoint也失败。看日志，当问题出现后，kafka一直WARN，提示如下Marking the coordinator xxxxxx dead. Marking
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2023-12-30 16:34:08
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Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。在Flink中，有多种不同的DataStream类型，他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示： flink中常用的算子mapDataStream --> DataStream]：输入一个参数产生一个参数，map的功能是对输入的参数进行转换操作。flatMap
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2023-07-26 10:42:30
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Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。所以下面将Flink的算子分为两大类：一类是DataSet，一类是DataStream。DataSet一、Source算子1. fromCollectionfromCollection：从本地集合读取数据例：val env = ExecutionEnvironmen
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2023-10-28 19:31:49
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基本转换算子 map(映射) filter（过滤） flatMap（扁平映射） 聚合算子&nbs
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2024-02-28 09:43:45
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目录3.1 Map3.2 FlatMap3.3 Filter3.4 KeyBy3.5 Reduce3.6 Fold3.7 Aggregations3.8 Window3.9 WindowAll4.0 Aggregations on windows4.1 Union4.2 Split4.3 select 3.1 MapDataStream → DataStream一对一转换,即输入的记录和
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2023-12-27 15:12:53
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聊什么在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apach
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2024-03-23 12:52:32
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文章目录基本概念和特点状态类型列表状态（ListState）联合列表状态（UnionListState）代码实现CheckpointedFunction 接口示例代码 从某种意义上说，算子状态是更底层的状态类型，因为它只针对当前算子并行任务有效，不需要考虑不同 key 的隔离。基本概念和特点算子状态（Operator State）就是一个算子并行实例上定义的状态，作用范围被限定为当前算子任务，与
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2024-03-19 22:44:44
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DataStream API （基础篇）注： 本文只涉及DataStream原因：随着大数据和流式计算需求的增长，处理实时数据流变得越来越重要。因此，DataStream由于其处理实时数据流的特性和能力，逐渐替代了DataSet成为了主流的数据处理方式。目录DataStream API （基础篇）前摘：一、执行环境1. 创建执行环境2. 执行模式3. 触发程序执行二、源算子（source）三、转换
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2024-06-22 06:03:48
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文章目录Operators概述DataStream TransformationsMapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindow ApplyWindowReduceUnionWindow JoinInterval JoinWindow CoGroupConnectCoMap, CoFlatMapIteratePhysical Partitioni
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2024-03-29 21:07:00
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目录引言算子状态和键控状态算子状态测试代码键控状态测试代码状态数据结构介绍状态后端可用的状态后端类型状态后端的配置代码HashMapStateBackend 状态后端EmbeddedRocksDBStateBackend 状态后端 引言flink 提供了内置的状态淑君管理机制，包括故障发生后的状态一致性维护、以及状态数据的高效存储和访问。用户不用担心状态数据在程序失败及恢复时所引入的一系列问题，
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2024-03-26 18:18:28
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目录Flink DataStream API概述MapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindowReduceIterativeStreamProcessFunction Flink DataStream API概述用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数
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2024-03-22 10:27:58
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Flink状态管理flink中的状态由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink 会进行状态管理，包括状态一致性，故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。在flink中，状态始终与特定算子相关联为了使运行时的flink了解算子的状态，算子需要预先注册其状态。总的来说有两种类型的状态：
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2024-03-15 08:05:35
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大家好，我是老兵。Flink基于流编程模型，内置了很多强大功能的算子，可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手，大多算子的写法和场景想来已是了然于胸，但是使用过程常常会有一些小小的问题:部分算子长时间未用，忘了用法。。某些场景选择什么算子？如何选择？含糊不清。。工欲善其事，必先利其器！快速高效的使用合适的算子开发程序，往往可以达到事半功倍的效果。想着好记性不如烂笔头这个道理，特此整理一
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2024-06-11 13:25:01
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1、Map [DataStream->DataStream]（1）说明调用用户定义的MapFunction对DataStream[T]数据进行处理，形成新的Data-Stream[T]，其中数据格式可能会发生变化，常用作对数据集内数据的清洗和转换。例如将输入数据集中的每个数值全部加 1 处理，并且将数据输出到下游数据集2、FlatMap [DataStream->DataStream]
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2024-03-24 15:44:20
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map package com.shujia.flink.tf import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1Map ...
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2021-08-05 19:15:00
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Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、Flink的DataStream API的使用------执行环境（Execution Environment）二、Flink的DataStream API的使用------源算子（Source）三、Flink的DataStream API的使用------转换算子（Transfo
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2024-02-29 09:23:26
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聊什么在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apach
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2024-06-19 22:14:03
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DataStream 常用算子（下）一、前言二、Reduce2.1 Java Lambda中的Reduce2.2 Flink中的Reduce2.3 Flink的数据源是对象集合三、Union四、Connect五、Split & Select六、结语 一、前言在上一篇博客，我总结了一些基础的算子，这些算子从功能上看属于映射、过滤和聚合的类型。本篇想介绍些归约功能的算子。还有学习一门新的技术
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2024-04-22 00:44:12
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一、数据倾斜1、什么是数据倾斜？由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。数据倾斜原理目前我们所知道的大数据处理框架，比如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能处理高达千亿的数据，是因为这些框架都利用了分布式计算的思想，集群中多个计算节点并行，使得数据处理能力能得到线性扩展。在实际生产中 Flink 都是以集群的形式在运行，在运行的过程中包含了两类进程。其中 Task
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2024-03-01 15:05:55
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