文章目录有状态算子状态的分类 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符
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2023-11-20 09:06:44
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前言使用Flink版本 1.13 ， 该版本对状态有所改变删除 state.backend.async重新设计了状态后端的存储统一keyState的savePoint的存储格式为二进制FailureRateRestartBackoffTimeStrategy 允许比配置少重启一次支持未对齐检查点的重新调整：从未对齐检查点恢复的时候支持改变作业的并行度什么是状态？ 对我们进行记住多个event的操
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2023-12-02 22:36:53
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本文主要从以下几个方面介绍Flink的任务调度原理一、Flink运行时的组件二、TaskManger与Slots三、程序与数据流四、Flink的执行图五、Flink程序执行的并行度六、Flink程序任务链一、Flink运行时的组件Flink的运行组件Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（Resource
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2023-10-04 20:14:00
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文章目录1. 首先StreamExecutionEnvironment是流作业的一个执行环境2. StreamGraph的创建3. 异步创建一个JobClient客户端1. 创建一个执行器。2. pipeline到jobgraph的转化1.激活配置文件（准备JobGraph的配置）2. 翻译Translator （执行JobGraph转化）异步提交任务到Cluster（集群）中，并获取Job客户
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2023-10-13 22:41:56
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版本：Flink 1.13.2 - 2021-08-02Flink 运行时集群的基本结构及调度过程图解
Flink 运行时集群的基本结构针对不同集群环境（YARN，Mesos，Kubernetes，standalone等），结构会有略微不同，但是基本结构中包含了运行时的调度原理。 Flink Runtime 集群的基本结构，采用了标准 master-slave 的结构。中间 AM 中的部分
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2023-11-20 14:08:39
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一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换和缓冲的开销，提高整体的吞吐量和延迟。下面以官网中的例子进行说明，如下图1所示： 图中，source、map、[keyBy|window|apply]、si
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2023-07-11 17:44:37
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1、Flink架构Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构，如下图所示： Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流
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2023-07-21 07:25:22
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# Java Flink任务入门指南
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，广泛应用于大数据实时处理和批处理。它提供高吞吐量、低延迟和容错能力，非常适合实时数据流应用。本文将探讨如何使用 Java 编写 Flink 任务，并提供一些代码示例，帮助你入门。
## Flink 概述
Flink 主要支持两种类型的数据处理：Stream（流处理）和 Batch（批处理）。流处理适
Flink 入门教程（看后面的Flink介绍即可）Flink：实时流处理，支持低延迟、高吞吐、exactly-once 语义、有状态的计算、基于事件时间的处理Flink 基本架构：
Flink主要有两类进程: JobManager 和 TaskManager
JobManager(masters)： 协调分布式计算、任务调度，协调checkpoints，错误调度等，相当于一个指挥官吧
(实际部署时
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2024-02-03 22:06:43
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Flink 命令行提交参数：1 参数必选 ：
-n,--container <arg> 分配多少个yarn容器 (=taskmanager的数量)
2 参数可选 ：
-D <arg> 动态属性
-d,--detached 独立运行
-
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2023-08-19 19:23:41
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Flink运行架构一、Flink运行时的组件Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作：作业管理器（JobManager）资源管理器（ResourceManager）任务管理器（TaskManager）分发器（Dispatcher） 因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下：1. JobManag
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2023-11-20 00:46:24
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flink on yarn提交任务的两种方式flink on yarn 有两种提交方式：(1)、启动一个YARN session(Start a long-running Flink cluster on YARN)；(2)、直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)。 简单bb两句，其实
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2024-01-22 16:42:52
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一、Flink中的状态1）由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态；2）可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问；3）Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑；4）在Flink中，状态始终与特定算子相关联；5）为了使运行时的Flink了解算子的状态，算子需要预先注册其状态；6）总的来说，有两
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2023-11-27 10:50:24
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这里写目录标题5. Flink流处理API5.1 Environment执行环境5.2 Source数据源env.fromCollection 从集合读取数据env.readTextFile 从文件读取数据从kafka读取数据自定义数据源5.3 Transform转换算子一 单数据流基本转换：mapflatMapfilter二 基于key的分组转换keyBy()指定key的三种方式聚合（Aggr
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2024-03-10 22:25:43
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Flink 大并发任务（超过 500 并发）在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下，将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时，通过 NetworkBuffer来实现攒批，权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti
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2023-11-01 20:36:09
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JobGrap的接受与运行上文我们讲解了客户端将用户代码最终转化为JobGrap之后，通过Dispatcher的网关将JobGrap提交给Dispatcher。之后Dispatcher通过JobManagerRunnerFactory工厂类创建JobManagerRunner实例，最终调用JobManagerRunner实例启动JobManager服务。JobManager服务的底层主要通过Job
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2023-09-10 21:21:26
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前言 环境： JDK 1.8+Flink 1.6+Hadoop 2.7.3 文中若有表述不正确，欢迎大伙留言指出，谢谢！1、现象 使用yarn-session在yarn上启动flink集群并提交任务后，在Flink Web UI 上发现任务的state个数每十分钟左右会从0到10左右后又重复从0开始，但输出的结果没有问题。2、分析过程2.1 检查checkpoint过程（不是最终原因） 最
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2023-11-15 17:29:32
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Flink是大数据开发中常用的组件,可以用于kafka的生产者,也可用于kafka的消费者。一、配置kafka 生产者batch.size与linger.ms参数Kafka需要在吞吐量和延迟之间取得平衡,可以通过下面两个参数控制.batch.size 当多个消息发送到相同分区时,生产者会将消息打包到一起,以减少请求交互. 而不是一条条发送 批次的大小可以通过batch.size 参数设置.默认是1
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2023-12-01 11:06:43
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Flink的任务链Flink的任务链禁用全局任务链禁用局部任务链 Flink的任务链Flink 中的每个算子都可以设置并行度，每个算子的一个并行度实例就是一个 subTask。由于 Flink 的 TaskManager 运行 Task 的时候是每个 Task 采用一个单独的线程，这会带来很多线程切换和数据交换的开销，进而影响吞吐量。 为了避免数据在网络或线程之间传输导致的开销，Flink 会在
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2023-10-27 00:46:49
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Flink 重启策略一、前言二、Flink为何要重启？三、什么是state？四、state的分类1 operator state2 keyed state五、什么是checkpoint？六、Flink重启策略有哪些？1 固定延迟重启2 失败率重启3 不重启4 固定延迟重启 和 失败率重启的注意点5 代码案例七、结语 一、前言在说Flink的重启策略有哪些之前，我们有必要先了解下Flink重启的目
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2023-09-22 17:35:41
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