一. 在新版本中 flink 默认处理的是事件时间而不是 以前默认的处理时间 在学习的时候安装新版本 步骤容易报错 大概的意思就是设置mark 或者将 事件类型 换成 Processing Time@deprecated In Flink 1.12 the default stream time characteristic has been changed to
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2024-04-01 06:04:02
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文章目录1. 部署模式（抽象的概念）1.1 会话模式（Session Mode）1.2 单作业模式（Per-Job Mode）1.3 应用模式（Application Mode）1.4 总结2. 系统架构2.1 整体构成2.1.1 作业管理器（JobManager）2.1.2 任务管理器（TaskManager）2.2 高层级抽象视角3. 独立模式（Standalone）3.1 概念3.2 会话
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2024-03-15 08:53:43
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文章目录一、前言二、前提工作三、打包四、提交作业五、总结 一、前言前面已经编写了Flink第一个代码程序，并且也运行了，但是你会发现只是在IDEA上运行的，这种只适合开发，真正工作中我们更多的是要将写好的程序部署到集群上去跑，所以接下来说说如何将作业提交到集群上。二、前提工作我们这里以上一篇的StreamWorldCount来进行说明，仔细点的同学会发现有些变量都是在代码中写死的，这在实际的生产
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2024-03-16 08:44:15
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什么能被转化成流？Flink 的 Java 和 Scala DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。Flink 自带的序列化器有基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array 复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala case classes 而且 Flink 会交给 Kryo 序列化其他类型。也可以将其他序列化器和 Flink
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2024-07-28 11:48:55
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当前数据平台的作业提交过程，一直是一个两阶段的提交过程，任务状态的汇报，两阶段通信，造成了任务队列多提交，状态更新过慢，状态不一致等问题。从flink1.11开始，flinkcli改进了flink run 的启动模式，新增了run-application模式。所以，我们就从flink1.11的源码探索一下flinkcli的启动流程，和run-application的启动模式，看有什么新东西，可以优
Flink中流处理流程创建执行环境Flink Data SourceFlink Data TransformationFlink Data Sink创建执行环境getExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecuti
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2024-03-18 15:09:19
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1、Flink DataStreamAPI 获取执行环境-Environment getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行
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2023-10-27 00:16:22
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Flink流处理APIEnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。Exec
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2023-11-13 06:34:25
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1、 Environment1.1 getExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。 批处理环境val en
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2024-09-03 21:26:23
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# Apache Flink作业入门指南
Apache Flink是一款开源的流处理框架，专为大规模数据处理而设计。在大数据领域，Flink以其高吞吐量和低延迟著称，适合实时数据流处理和批处理的需要。本文将通过示例代码帮助理解如何使用Java编写Flink作业，并展示构建Flink作业的基本流程。
## 1. Flink工作原理
Flink的工作流程可以通过以下几个步骤来理解：
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Maven基础Maven的核心概念Maven的概念模型 （1）Maven的核心仅仅定义了抽象的生命周期，具体的任务都是交由插件完成的（2）每个插件都能实现多个功能，每个功能就是一个插件目标（3）Maven的生命周期与插件目标相互绑定，以完成某个具体的构建任务插件位置：C:UsersAdministrator.m2repositoryorgapachemavenplugins
# Flink与YARN作业提交时Classpath依赖包路径的解析
Apache Flink 是一个广泛应用于大规模数据流处理和批处理的框架。在使用Flink进行任务提交时，尤其是在YARN集群环境下，正确配置Classpath依赖包路径是一个关键环节。本文将详细介绍如何配置依赖包路径，并提供相关代码示例。
## 什么是Classpath？
Classpath是Java应用程序查找类和资源
原创
2024-09-17 05:36:16
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前言在本系列博客中，你将学习到三种构建 Flink 应用程序的强大案例：动态更新应用程序的逻辑动态的数据分区（shuffle），在作业运行时进行控制基于自定义窗口逻辑的低延迟告警（不使用 Window API）这几个案例扩展了使用静态定义的数据流可以实现的功能，并提供了满足复杂业务需求的基础。动态更新应用程序的逻辑 允许作业在运行时进行更改，不需要将作业停止后修改代码再发布。动态的数据分
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2024-07-29 11:40:04
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摘要：本文整理自阿里巴巴高级技术专家付典，在 FFA 核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：PyFlink 发展现状介绍PyFlink 最新功能解读PyFlink 典型应用场景介绍PyFlink 下一步的发展规划Tips：点击「阅读原文」查看原文视频&演讲 ppt01PyFlink 发展现状介绍很多 PyFlink 的新用户都会问这样一些问题，PyFlink 是否成熟？功能是否齐全
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2024-02-03 10:28:08
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状态编程概述一、Flink 中的状态1. 有状态算子2. 状态的管理3. 状态的分类3.1 托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）3.2 算子状态（Operator State）和按键分区状态（Keyed State）二、按键分区状态（Keyed State）1. 基本概念和特点2. 支持的结构类型2.1 值状态（ValueState）2.2 列表状态（ListS
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2024-03-18 11:25:46
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原创
2024-01-14 11:30:41
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1.运行时架构1.1 核心组件1.1.1 JobManager作业管理器，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，是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。在不考虑高可用的情况下只能有一个 JobManager ，只有一个是正在运行的领导节点（leader），其他都是备用节点（standby）JobMana
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2024-02-28 20:35:39
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Apache Flink的架构流程@TOCApache Flink的架构流程Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。实现了鱼与熊掌兼得的实时计算框架，它既包含了如Storm一样的低延迟的实时计算又完成了如Spark Streaming高吞吐量保证 exactly-once 语义。 其实现流批一体，本身的流式框架实现批处理是将批处理当作特殊
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2024-03-16 10:17:37
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Flink学习03 - 流处理APIFlink流处理API（DataStreamAPI）1.Environment1.1 getExecutionEnvironment1.2 createLocalEnvironment1.3 createRemoteEnvironment2.Source2.1 从集合、元素读取数据2.2 从文件读取数据2.3 从Kafka消费数据2.4 自定义Source数据
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2024-04-22 13:05:56
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1.简单粗暴 控制台中Ctrl+C 2.UI中点击"Cancel" 3.执行cancel命令，需要知道Flink的Job ID# flink cancel jobId
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2023-06-25 18:51:30
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