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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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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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、Flink的状态简介在流处理中，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，就叫作任务的状态。状态算子分类在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况无状态算子 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。可以将一个字符串类型的数据
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2023-10-21 18:47:12
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Flink 流处理 API1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子Reducesplit 和 select
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2024-03-04 20:55:37
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Flink Table Api & SQL 翻译目录注：本文对应代码段为多种格式，影响文章篇幅，所以只选取其中一种类似列入，全部内容见官网对应页面Flink 的 Table API 和 SQL 程序可以连接到其他外部系统，以读取和写入批处理表和流式表。表源提供对存储在外部系统（例如数据库，键值存储，消息队列或文件系统）中的数据的访问。表接收器将表发送到外部存储系统。根据源和接收器的类型，它
Flink的进程组成：一个作业管理器（Job Manager）一个或多个任务管理器（Task Manager）一、作业管理器一、作业管理器介绍作业管理器也被称为Master。每个作业至少有一个作业管理器。在高可用部署下会有多个作业管理器，其中一个作为Leader，其他的处于待机（Standby）状态二、作业管理器的主要职责负责调度任务：决定何时安排下一个任务（或一组任务），对完成的任务或执行失败的
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2024-02-23 20:45:38
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目录1. 有效配置和程序的封装1.1 上文回顾1.2 构建Application运行所需的Option配置参数1.3 获取application的jar包和所有依赖包的URL1.4 对各种configuration进行合并，形成有效configuration1.4 获取打包的程序，再进行程序的执行1.5 PackagedProgram类变量userCodeClassLoader和mainClas
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2024-06-14 17:06:31
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本文主要从以下几个方面介绍Flink流处理API——State API (状态管理)一、 状态管理Flink中的状态
A. 算子状态：B. 键控状态（Keyed State）-- 更常用C. 状态后端（State Backends） -- 状态管理（存储、访问、维护和检查点）二、 状态编程版本：scala：2.11.12Kafka：0.8.2.2Flink：1.7.2<depend
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2024-01-28 00:35:19
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文章目录1 Maven工程bigdata-analysis-collect生成测试数据2 Maven工程bigdata-analysis-flink读取文件测试3 测试方案之读取文件测试3.1 文件测试类型输出结果4 测试方案之读取Kafka测试将结果写入ElasticSearch4.1 Kafka Eagle创建topic4.2 Kafka Eagle查看Topic Meta4.3 Kiban
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2024-01-12 12:47:32
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文章目录Flink版本&任务提交方式及示例阅读继续： PS：在工作中有个需求：使用java API的方式提交flink job 到yarn上，有yarn负责部署集群运行任务，待任务运行完成后销毁集群，官方没有提供类似的java API怎么办，没办法只能看源码自己干了，也趁这个机会阅读flink提交任务的源码并记录以便后期学习查看。 Flink版本&任务提交方式及示例阅读版本：F
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2023-10-26 17:15:09
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概述Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。StreamGraph：即根据用户编写的Stream API而生成的最初的作业拓扑图，表示程序的拓扑结构。JobGraph：StreamGraph会经过作业链优化生成JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，
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2024-01-28 07:11:35
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了解flink内存管理对理解flink作业有很大的帮助，也可以解决一些程序运行问题，所以接下来进行flink的内存管理学习 本次学习的主要资料来源是flink中文学习网站 ververiva.cn 上图是flink资源调度划分，job是任务级别的，task是进程级别，进程级别是程序执行的最小单位，所以我将详细了解task的内存管理情况 如下图所示，看上去有点眼花缭乱，怎么一个小小的slot里要区分
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2024-04-27 17:38:23
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一、角色分工Client：提交任务-----Spark中的DriverJobManager：管理任务----Spark中的MasterTaskManager：执行任务----Spark中的Worker/Exector JobManager：它扮演的是集群管理者的角色，负责调度任务、协调 ch
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2024-02-09 16:56:44
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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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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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* A distribution pattern determines, which sub tasks of a producing task are connected to which * consuming sub tasks. * * It affects how {@link ExecutionVertex} and {@link IntermediateResultPartition
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2024-08-05 20:14:50
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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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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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