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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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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在现代大数据处理框架中，Apache Flink 作为流计算的顶级解决方案，越来越受到企业的青睐。然而，随着数据规模的增长，监控 Flink 作业在 YARN 上的运行情况变得至关重要。为了更好地理解运行状态、性能瓶颈以及异常情况，我们需要一种有效的监控方案。
> **用户反馈**：
> “我们在生产环境中使用 Flink，但由于缺乏有效的监控，很难直观地看到作业性能，导致了数据延迟和资源浪
# Java Flink作业监控
在大数据处理中，Flink是一个强大的分布式流处理框架。它提供了高效的数据流处理能力，并支持实时处理和批处理。然而，当我们的应用程序规模变大时，对Flink作业的监控和管理变得尤为重要。本文将介绍如何使用Java来监控Flink作业，并提供一些示例代码。
## Flink作业监控的重要性
Flink作业通常是由多个并行任务组成的，这些任务在不同的任务管理器上
原创
2024-02-05 07:19:23
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在有限空间作业，往往因为通风不良，导致有毒、易燃气体的积聚和缺氧，造成有限空间人员伤亡事故；同时由于内部固有风险产生危害时，人员不便于逃离或救援。有限空间作业无线监测视频监控系统解决方案，正是为了预防这类事故而研发，以科技手段，实现对有限空间的作业安全风险管控。SkeyeVSS有限空间作业无线监测视频监控系统解决方案，可实现监控中心和监管人员对有限空间中作业人员的作业活动进行监控，实时在线检测有限
Flink入门1. Flink执行流程1.1 Standalone版本1.用户提交任务给JobClient2.JobClient发送任务给JobManager3.JobManager返回提交成功4.JobManager将任务分发给TaskManager执行5.TaskManager汇报任务的执行状态给JobManager6.任务执行结束JobManager返回执行结果给JobClient1.2 O
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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高能！
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2021-06-23 10:49:02
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将指标推送到Prometheus服务器或直接暴露HTTP端点供Prometheus抓取。访问Prometheus Web界面（），输入Flink指标名称（如。）查询是否成功采集数据。Flink通过内置的。
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
背景公司有一个实时报表项目，需要使用到flink来进行处理。处理逻辑大概如下： 需要使用canal监控多张表，然后进行一些复杂计算。程序设置flink程序代码里面设置了 checkPoint和自动重启机制//checkpoint配置
env.enableCheckpointing(300000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(Che
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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# 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：
1. **
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
概述之前所介绍的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。 在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“
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2024-07-24 20:40:25
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本课时主要讲解如何进行生产环境作业监控。在第 15 课时“如何排查生产环境中的反压问题”中提到过我们应该如何发现任务是否出现反压，Flink 的后台页面是我们发现反压问题的第一选择，其后台页面可以直观、清晰地看到当前作业的运行状态。在实际生产中，Flink 的后台页面可以方便我们对 Flink JobManager、TaskManager、执行计划、Slot 分配、是否反压等参数进行定位，对单个任
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2024-01-16 19:48:42
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文章目录（一）Flink核心API（二）DataStreamAPI（1）DataSoure（2）Transformation（3）DataSink （一）Flink核心APIFlink中提供了4种不同层次的API，每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前上面3个会用得比较多。低级API(Stateful Stream Processing)：提供了对时间和状态的细粒度控制
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2024-02-26 11:31:26
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