Flink实战案例四部曲第一部曲:统计5分钟内用户修改创建删除文件的操作日志数量输入
1001,delete
1002,update
1001,create
1002,delte
输出
1001，2
1002，2代码如下。import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.
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2024-03-04 09:05:49
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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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flink是什么 flink是一个框架和分布式处理引擎，对于有界流和无界流进行有状态计算 flink的几种模式 独立集群模式：flink可以不依赖于hadoop集群
flink on yarn：依赖于hadoop集群
yarn-session -jm 1024 -tm 1096 (jm jobmanagermemory tm taskmanagermemory)
flink run -c
先在
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2023-12-05 13:53:33
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Flink是新的stream计算引擎，用java实现。既可以处理stream data也可以处理batch data，可以同时兼顾Spark以及Spark streaming的功能，与Spark不同的是，Flink本质上只有stream的概念，batch被认为是special stream。Flink在运行中主要有三个组件组成，JobClie
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2023-07-12 03:04:29
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Flink任务提交及架构资源原理详解1.架构原理1.1 架构组成1.2.Flink作业提交流程：2. 逻辑视图到物理执行图2.1 任务执行图2.2 任务、算子子任务与算子链3. Flink计算资源3.1 任务槽位3.2 槽位共享3.3 Flink资源管理 flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes
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2023-10-14 17:24:38
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Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。该系列博客是我自己学习过程中的一些理解，若有不正确、不准确的地方欢迎大伙留言分享。文中引用均已标注，若有侵权，请联系我，立马删除！ 1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：Apache Flink 是一个框架和分
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2023-10-26 13:22:34
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Flink是一个开源的流式处理框架,它具有如下特点: 分布式: Flink 程序可以运行在多台机器上。 高性能: 处理性能比较高。高可用: 由于Flink 程序本身是稳定的,因此它支持高可用性(High Availability,HA)。准确:Flink 可以保证数据处理的准确性.Flink是Java代码实现的,它同时支持实时流处理和批处理。对于Flink而言,作为一个流处理框
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2023-10-24 07:21:16
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文章目录Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性2. Flink架构3. 窗口3.1 按窗口触发条件划分3.2 按窗口移动方式划分3.3 按窗口计算并行度划分4. 时间概念与watermark4.1 Flink时间概念4.2 watermark5. Flink状态管理与容错5.1 State5.2 Checkpoints Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性需
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2023-10-09 17:28:15
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官网地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/concepts/flink-architecture/Flink架构图：Flink架构剖析：Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager 和一个或者多个 TaskManager。Client&n
原创
2022-09-19 18:16:59
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相对于传统的离线计算会存在数据反馈不及时的问题，很难满足急需实时数据做决策的场景Flink是对有界数据和无界数据进行有状态计算的分布式引擎，它是纯流式处理模式。纯流式模式保证了Flink的低延迟，使其在诸多的实时计算引擎竞争中具有优势。Apache Flink 是一个开源的、分布式、高性能、高可用的大数据处理引擎，支持实时流stream处理和批batch处理。可部署在各种集群环境，例如k8s、YA
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2023-07-11 17:26:15
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Flink 基本组件Flink 的架构体系同样遵循着分层的架构设计理念，在降低耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用程序提供了丰富且友好的接口。 Flink 的架构体系分为三层，由上到下一次是API & Libraries & Runtime 核心层和物理部署层。API & Libraries 层Flink提供了支持流式计算和批计算的接口，通过在此基础之上抽象出不同应
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2023-07-12 20:51:58
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Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器
原创
2021-08-02 13:38:01
293阅读
Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器
原创
2021-08-02 13:39:32
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概述本文介绍flink的总体架构，通过本文的学习可以对flink的架构有一个总体把握。总体架构 flink也是典型的master-slave分布式架构，如上图所示。flink的架构总体来说分为以下几个部分：Job ClientJob ManagerTask Manager这几个部分可以部署在不同的机器上，如下图所示： Flink的大致流程如下：用户编写的执行任务通过JobClient端发送到Job
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2023-11-20 08:06:35
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基础监控系统技术栈架构
原创
2021-09-11 10:42:42
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在流式分布式计算领域中，Flink可以和Spark Streaming、Storm叫板了。从我的使用流式情况来看，Flink在流式处理这块完全可以代替其他的框架了。Flink技术点多，容易忘记，为此专门整理了Flink思维导图。方便记忆。需要说明一下，Flink使用场景：大数据流式计算、金融风控、实时异常监测（订单、传感器、刷单、登录）等。 &
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2023-12-22 06:48:45
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Flink 是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如 Hadoop YARN 、Apache Mesos 和 Kubernets,但也可以设置作为独立集群甚至库运行。本节概述了 Flink 架构,并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复。Flink集群剖析Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager
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2023-12-15 22:13:58
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Flink的基础理论：系统架构介绍。
原创
2021-07-05 12:38:53
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基础监控系统技术栈架构
原创
2022-03-09 10:01:44
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1. 系统架构Flink是一个分布式系统，用于有状态的并行数据流处理。也就是说，Flink会分布式地运行在多个机器上。在分布式系统中，常见的挑战有：如何对集群中的资源进行分配与管理、协调进程、数据存储的高可用、以及异常恢复。Flink自身并未实现这些功能，而仅关注在它自身的核心功能 - 分布式数据流处理。对于分布式集群的管理，由运行在它之下的集群完成，并提供基础设施与服务。Flink与常见集群资源
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2024-05-01 23:11:29
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