在大数据处理领域，批处理任务和流处理任务一般被认为是两种不同的任务，一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务*例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce、Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是采用了一种micro-batch的架构，即把输入的数据流且分为细粒度的batch，并为每一个batch数据提交一个批处理的Spark任务，所以Spark Streami
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2023-12-21 06:18:22
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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
Kubernetes 1.2刚刚发布，正在迅速为容器（Docker，Rocket，Hyper等）提供真实的集群管理解决方案。看看你是否还没有 - 这里有关于1.2版本的一些有趣的花絮：现在，群集可以扩展到每个群集30,000个容器正常关闭节点，转换到集群中的其他运行节点自定义指标作为自动缩放的基础动态配置管理当您在本地笔记本电脑上开发微服务时，您可以使用类似Kubernetes的东西在本地运行
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2024-06-11 09:20:37
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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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C#中的远程执行和分布式计算摘要 远程执行是C#中一种使开发人员能够使用远程对象的基础架构。远程对象是一种位于调用者应用域之外的对象。本文中的例子说明了如何使用二种远程对象访问机制（值传递和地址传递），它还通过一个简单的、功能强大的任务服务器的实现说明了分布式计算中远程对象的强大功能。 任务服务器能够接受所有能实现ITask界面的对象，并在其应用域中运行这些对象。更为重要的是，它能
# Java远程调用Flink执行FlinkSQL
## 引言
Flink是一个分布式流处理和批处理框架，具有高性能、容错性和可伸缩性的特点。它提供了丰富的API和工具，可以轻松地构建各种实时和离线数据处理应用。Flink还支持使用SQL语言来编写流处理和批处理作业，这使得非常熟悉SQL的开发者可以快速上手并使用Flink。
在某些情况下，我们可能需要通过Java代码远程调用Flink集群来
原创
2023-12-30 08:42:26
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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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4.Flink运行时架构4.1系统架构 Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可
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2023-12-21 11:05:52
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微软公司提出.Net概念后很快就被认为是以后网络服务的发展方向，其中的Web service概念更被认为是将来的工业标准（其中的SOAP、WSDL、UDDI已经是标准了）。而作为微软公司的老对手SUN公司自然不甘心落后，不久就开发了SUN-ONE（Sun[tm] Open Net Environment）用来开发Web Services，并提供了Java
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2023-09-21 12:58:55
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序本文主要研究一下flink KeyedStream的aggregation操作实例@Test
public void testMax() throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
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2024-03-17 09:37:15
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FutureTask是一种可以取消的异步的计算任务。它的计算是通过Callable实现的，多用于耗时的计算。一.FutureTask的三种状态 二.get()和cancel()执行示意 三.使用一般FutureTask多用于耗时的计算，主线程可以在完成自己的任务后，再去获取结果。3.1 FutureTask + Thre
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2024-02-11 20:54:09
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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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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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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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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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一、什么RMIRMI即（Rmote Method Invoke）远程方法调用。换句话说客户对象Client可以调用远程Server上的方法。客户端并不是直接调用远程服务上的方法，而是通过客户辅助对象与远程服务通信。客户辅助对象会联系服务器，传送相应的调用信息，等待服务器的返回。在服务器端，存在一个服务器辅助对象，该服务器辅助对象从客户端辅助对象中接收请求（通过Socket连接），将请求交由真正的服
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2024-05-29 01:45:20
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Flink快速上手前言一、Flink版WordCount1.创建Maven项目2.批处理WordCount3.流处理WordCount 前言开始进入Flink的学习，这里先做一个Flink的入门demo，类似于java里的hello world一、Flink版WordCount1.创建Maven项目创建一个maven项目，导入以下依赖：<?xml version="1.0" encodin
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2024-04-23 20:24:21
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Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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2024-01-31 00:57:56
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一、背景：flink任务部署使用基于k8s的standalone集群，先在容器上部署flink集群再提交flink任务，其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。二、问题如果集群有35个taskmanager，140个slot，其中一个Vertex的并行度<140，属于该vertex的task在taskmanager上分布不均，导致节点负载不均衡。如下所示：该
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2024-02-23 23:48:07
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