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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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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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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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
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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前端修仙路-性能标准 我们写出来的网站离不开性能测试，那么如何衡量一个网站的性能呢？这就不得不说Performance这个api了, 它包含了各种网页加载期间的耗时。我们先来认识一下Performance，长这个样子：属性memory => MemoryInfo 内存信息对象jsHeapSizeLimit 内存大小限制totalJSHeapSiz
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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# 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
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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参考以下两篇博客，定位解决了问题,【备注学习】 本人使用的版本是flink 1.101、Flink任务物理内存溢出问题定位问题现象一个使用10秒滚动窗口的任务在平稳运行一段时间之后出现了频繁的重启。在TaskManager日志中能看到以下文本： 2019-03-17 16:05:28,854 INFO org.apache.flink.yarn.YarnTaskExecutorRunn
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2024-05-29 01:46:54
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# SparkDriver任务内存溢出：原因、诊断与解决方案
Apache Spark是一个广泛使用的大数据处理框架，它提供了一个快速、通用和易于使用的集群计算系统。然而，在使用过程中，我们可能会遇到SparkDriver任务内存溢出的问题。本文将探讨这一问题的成因、诊断方法以及解决方案，并提供代码示例和饼状图来更直观地展示问题和解决方案。
## 一、SparkDriver任务内存溢出的原因
原创
2024-07-23 10:46:08
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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
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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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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1、是否依赖Java系统自身内存处理数据？先说明一点，不管是我们自己开发的Java应用系统，还是一些中间件系统，在实现的时候都需要选择是否基于自己Java进程的内存来处理数据。大家应该都知道，Java、Scala等编程语言底层依赖的都是JVM，那么只要是使用JVM，就可以考虑在JVM进程的内存中来放置大量的数据。还是给大家举个例子，大家应该还记得之前聊过消息中间件系统。比如说系统A可以给系统B发送
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2024-10-18 08:58:37
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今天又遇到了上次出现的bug,然后百度了一下，想起来这是内存溢出的毛病，故记录下来！ 出现的问题就是这样： heap corruption detected: after normal block(#xxx) at 0x xxxxxxxx crt detected that the applicat
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2016-03-09 18:41:00
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在这篇博文中，我将详细记录如何解决“SNAPjava heap space 内存溢出”问题。该问题造成了我们的服务不稳定，影响了用户体验，因此及时找到解决方案至关重要。
### 问题背景与业务影响分析
在最近的版本更新后，我们的应用程序频繁遭遇“SNAPjava heap space 内存溢出”的错误。这一问题导致用户在高并发情况下出现页面加载缓慢和系统崩溃。因此，我们亟需对该问题进行深度分析
内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。Java内存泄漏就是没有及时清理内存垃圾，导致系统无法再给你提供内存资源（内存资源耗尽）。 JAVA中的内存溢出的导致原因很多,最主要的可能是A.由于JVM堆内存设置过小,可以通过-Xms -Xmm设置,B.JVM堆内存是足够的,但只是没有连续的内存空间导致,比
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2023-07-12 18:18:49
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