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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本篇文章介绍了字节跳动在 Flink 状态查询方面所进行的优化，解决了查询 Flink 任务状态时开发成本高及无法查询状态元信息等问题，提出了 State Query on Flink SQL 的解决方案，让用户使用 Flink Batch SQL 就可以快速查询 Flink 任务状态。背景众所周知，Flink 中的 State 保存了算子计算过程的中间结果。当任务出现异常时，可以通过查询任务快照
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2024-05-07 18:07:42
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Flink_Flink中的状态Flink状态管理详解：Keyed State和Operator List State深度解析 <= 不错的文章，建议阅读算子状态（Operator State）键控状态（Keyed State）状态后端（State Backends）状态概述由一个任务维护，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可以认为任务状态就是一个本地变量，可以被任
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2024-04-25 21:14:46
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一、watermark介绍在这篇文章如果只配置了watermark，没有设置allowedLateness。当watermark的时间戳大于等于窗口的结束时间时，会触发计算输出一次结果(如果1是全量计算则触发，增量的就不用触发了)，然后关闭窗口(清空状态值)比如设置了watermark延迟时间为3000毫秒，以窗口0~5000毫秒为例，窗口结束时间为5000毫秒可知watermark=eventT
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2023-12-25 19:19:41
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# 如何在 Java 中根据 Flink ID 取消 Flink 任务
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个高性能、可扩展的流处理框架。在开发过程中，我们可能会需要根据一些特定的识别 ID（Flink ID）取消正在运行的 Flink 任务。本文将详细介绍整个过程，为初学者提供逐步指导。
## 流程概述
以下是根据 Flink ID 取消 Flink 任务的基本流程：
| 步
原创
2024-10-15 05:39:17
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一、简介Flink用水位线和窗口机制配合来处理乱序事件,保证窗口计算数据的正确性,当水位线超过窗口结束时间的时候,就会触发窗口计算水位线是动态生成的,根据进入窗口的最大事件时间-允许延迟时间滚动时间窗口：按照固定的时间长度对数据进行分组,窗口之间没有重叠，例如，5秒的滚动窗口。开始时间为当前窗口大小的整数倍，结束时间为开始时间加上窗口大小滑动时间窗口：按照固定的时间长度对数据进行分组,窗口之间有重
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2024-07-22 16:37:49
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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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## Java 取消任务
在 Java 中，我们经常会遇到需要执行耗时操作的情况，比如网络请求、IO 操作、计算密集型任务等。有时候，我们可能需要在任务执行过程中取消它。本文将介绍如何在 Java 中取消任务，并提供代码示例。
### 任务取消的原理
在 Java 中，任务的取消是通过共享状态来实现的。通常，我们使用一个 `volatile` 类型的标志位来表示任务是否被取消。在任务的执行逻
原创
2023-10-13 05:15:43
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标题：Java任务取消的实现方法及代码示例
## 引言
在Java开发中，任务的取消是一个常见的需求。比如，当一个任务正在执行时用户希望取消该任务，或者任务执行时间过长，需要提前终止任务。本文将介绍如何在Java中实现任务的取消操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建任务] --> B[执行任务]
B --> C[判断任务是否被取消]
原创
2024-01-18 05:58:00
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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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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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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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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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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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我们在linux底层驱动或者kernel中调用的printk函数其作用是将printk的内容输出到控制台，但printk实质是将需要输出的内容写入底层环形输出数据缓冲区，linux根据控制将数据输出到控制台；基于此，我们可以在linux系统下手动关闭printk的信息输出到控制台（目的是即需要输出信息，但又不想通过频繁的串口输出中断输出到控制台，频繁串口中断将影响其他驱动实时性要求），此时使用 e
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2023-11-21 10:22:41
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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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# 如何取消Flink作业
## 简介
在使用Flink进行大规模数据处理时，有时我们需要取消正在运行的作业。本文将介绍如何在Java中取消Flink作业的步骤和代码示例。
## 步骤概览
下表展示了取消Flink作业的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Flink环境 |
| 2 | 提交作业 |
| 3 | 获取作业ID |
| 4 | 取消作
原创
2023-08-13 13:56:26
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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
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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