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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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
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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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的容错机制主要是通过checkpoint和state来实现的checkpiont机制和容错性Flink使用流重放和检查点的组合来实现容错。检查点与每个输入流中的特定点以及每个操作员的相应状态相关。流数据流可以从检查点恢复，同时通过恢复操作员的状态和从检查点重放事件来保持一致性（正好一次处理语义）。检查点间隔是在执行期间利用恢复时间（需要重播的事件数）来权衡容错开销的一种方法。对于批处理：
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2024-07-09 05:03:35
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6. TaskManager在集群启动过程中起到什么作用？TaskManager的启动流程较为简单： 启动类：org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager 核心启动方法 ： selectNetworkInterfaceAndRunTaskManager 启动后直接向JobManager注册自己，注册完成后，进行部分模块的初始化。7. Flink
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2024-04-28 20:20:19
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Apache Flink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次)。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Flink J
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2024-10-05 11:23:58
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基于 Flink 1.9 讲解的专栏，涉及入门、概念、原理、实战、性能调优、系统案例的讲解。专栏介绍扫码下面图片二维码可以查看&订阅该专栏 本文地址：http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/专栏地址：https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f专
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2024-07-24 13:09:16
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JobMaster 部署 Task核心入口：JobMaster.onStart();部署 Task 链条：JobMaster --> DefaultScheduler --> SchedulingStrategy --> ExecutionVertex --> Execution --> RPC请求 --> TaskExecutorTaskExecutor 处理
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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# 深入理解 Flink 的 Java Heap 内存管理
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的框架，尤其适合流处理。性能优化是 Flink 应用程序成功的关键，其中内存管理是非常重要的一部分。本文将围绕 Flink 中的 Java Heap 内存进行探讨，并给出相关代码示例，以帮助开发者更好地理解和优化内存管理。
## 什么是 Java Heap？
Java Heap（Ja
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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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
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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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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在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
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2023-08-11 14:18:10
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# Python中的内存管理与MEM不断增加问题
随着Python在数据科学、Web开发和机器学习等领域的广泛应用，开发者们逐渐发现一个常见的问题：应用程序的内存使用量会不断增加，造成内存溢出或程序崩溃。本文将探讨Python的内存管理机制，尤其是导致“MEM不断增加”的一些根本原因，并通过代码示例进行说明。
## Python的内存管理机制
Python使用了一种称为**自动垃圾回收（Ga
# 如何增加Java Heap大小
在Java应用程序中，Java Heap是用于存储对象实例和数组等数据的内存区域。如果应用程序需要处理大量数据或者复杂的计算，可能会需要增加Java Heap的大小，以避免出现内存溢出的情况。本文将介绍如何在Java应用程序中增加Java Heap的大小，并提供简单的代码示例。
## 为什么需要增加Java Heap大小
Java Heap的大小决定了应用
原创
2024-05-25 04:06:30
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# 实现"java heap space flink"的方法
## 1. 整件事情的流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(了解问题)
B --> C(检查代码)
C --> D(调整heap space)
D --> E(重新运行程序)
E --> F(检查结果)
F --> G(结束)
```
## 2
原创
2024-03-27 06:40:40
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Flink在流上最大的特点，就是引入全局snapshot， CheckpointCoordinator做snapshot的核心组件为， CheckpointCoordinator /**
* The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state.
* It tr
