参考：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/api/python/index.htmlpyflink是什么数据流处理的框架这个框架是同时运行在多台主机上通过某种方式这多台主机之间可以通信可以单机运行
pyflink只是对java的flink的一个调用工具，不能直接用python来对source、sink组件进行实现。A
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2023-11-16 12:49:12
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一、任务简述本次实验是基础的Flink应用构建，运行代码是分布式计算领域的“Hello world”——“wordcount”。 具体内容是通过netcat在指定端口发布信息，由Flink应用程序对端口进行监听，在一定的时间窗口内接收数据并进行相应的词频率统计。实验代码地址[Link]二、实验环境主机： OS：Linux Manjarojava：openjdk1.8scala：2.11.11 Ma
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2024-07-12 16:15:43
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微博机器学习平台使用 Flink 实现多流 join 来生成在线机器学习需要的样本。时间窗口内的数据会被缓存到 state 里，且 state 访问的延迟通常决定了作业的性能。开源 Flink 的状态存储主要包括 RocksDB 和 Heap 两种，而在去年的 Flink Forward 大会上我们了解到阿里云 VVP 产品自研了一款更高性能的状态存储插件 Gemini，并对其进行了测试和试用。&
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2024-04-02 22:18:28
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一、WaterMark作用在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题，流处理从 Event(事 件)产生，流经 Source，再到 Operator，这中间需要一定的时间。虽然大部分情况下，传输到 Operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因而导致乱序的产生，特别是使用 Kafka 的时候，多个分区之间的数据无法保证有序
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2023-07-11 17:45:40
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在我们做测试之前，调研了一些已有的大数据平台性能测试报告，比如，雅虎的Streaming-benchmarks，或者Intel的HiBench等等。除此之外，还有很多的论文也从不同的角度对分布式计算平台进行了测试。虽然这些测试case各有不同的侧重点，但他们都用到了同样的两个指标，即吞吐和延迟。吞吐表示单位时间内所能处理的数据量，是可以通过增大并发来提高的。延迟代表处理一条数据所需要的时间，与吞吐
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2024-08-04 20:03:05
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一、背景Flink Job端到端延迟是一个重要的指标，用来衡量Flink任务的整体性能和响应延迟（大部分流式应用，要求低延迟特性）。通过流处理引擎竞品对比，我们发现大部分流计算引擎产品，都在告警监控页面，集成了全链路时延指标展示（直方图）。一些低延时的处理场景，例如用于登陆、用户下单规则检测，实时预测场景，需要一个可度量的Metric指标，来实时观测、监控集群全链路时延情况。二、源码分析来源1、本
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2024-05-01 21:36:09
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说明：测试flink-cep的性能，采用控制变量法，测试环境 为4个节点， 一主三从，从节点参考图1 。图2是测试过程中机器性能观测，flink1是主节点，flink2是从节点之一，通过观测，数据在5G以上 CPU利用率在90%左右，几乎能充分利用，那内存不用说 也是充分利用，网络IO 在高峰时达到6Mb/s ,平均在1Mb/s. 1.其中在Flink Stream上控制的变
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2024-02-02 10:28:16
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4.3 broker测试 涉及的参数众多，诸如以下：default.replication.factornum.replica.fetchersauto.create.topics.enablemin.insync.replicasunclean.leader.election.enablebroker.racklog.flush.interval.messageslog.flush.inte
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2024-02-25 07:12:10
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组件版本 组件 版本 Java 1.8.251 Scala 1.12.14 Flink
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2021-10-08 14:41:50
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作者：张馨予本文从数据传输和数据可靠性的角度出发，对比测试了Storm与Flink在流处理上的性能，并对测试结果进行分析，给出在使用Flink时提高性能的建议。Apache Storm、Apache Spark和Apache Flink都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台，在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说，Storm与Flink的底层计算引擎是基于流的，本质上是一条一条
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2024-06-13 09:05:26
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一、Exacty-Once一致性语义Exacty-Once 作为分布式一致性语义中最常见的一个话题，当任意条数据流转化成某个分布式系统中，如果系统对整个过程中对任意条数据都可以精确处理一次，且处理结果准确，则会认为该系统满足 Exacty-Once 一致性； 由于分布式系统本来就具有跨网络，多节点，高并发，高可用等特性，难免会出现节点异常，线程死亡，网络传输失败等情况，从而导致数据丢失，重复发送，
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2024-03-04 09:46:53
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Apache Flink介绍俗话说知子莫若父，要想了解一门技术就要看官方的介绍。Flink官网对Flink的介绍是这样的：Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has
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2024-05-04 18:18:17
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MR，Spark，Flink自开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。所有的语言开篇章都是Hello Word，数据处理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。单机安装Flink开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink，当然FLink正常情况下是部署的部署方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只
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2024-03-23 09:02:33
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一、Time & Watermark1.1、Flink 支持的三种 timeDataStream 有大量基于 time 的 operatorFlink支持三种 time:
EventTimeIngestTime ProcessingTime 1、三个时间的比较
EventTime
事件生成时的时间，在进入 Flink 之前就已经存在，可以从 event 的字段中抽取必须
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2024-04-01 11:44:20
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本地搭建单节点Hadoop，根据官网示例进行Iceberg功能测试。组件版本
原创
2021-09-29 10:28:03
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# 如何实现 Flink Java 测试
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了低延迟、高吞吐量的流处理能力。想要有效地测试 Flink 程序，需要掌握一定的步骤和代码实现。本文将为刚入行的小白详细介绍如何进行 Flink Java 测试，并提供相关代码示例。
## 流程概述
进行 Flink Java 测试的流程如下表所示：
```markdown
| 步骤
前言研究了一阵子Flink Streaming，将学习的东西记录下来，今天写一下WaterMark在写WaterMark之前，先来了解一下时间窗口时间窗口在流式计算中，数据像流水一样源源不断地来，数据是无边界的，当需要操作（计算）数据时，在茫茫数据流中不知从何开始，所以，这时我们需要一个边界（范围）将整个数据流划分开来于是，我们将源源不断的数据流划分为一段一段的数据集，称之为窗口流式系统的窗口有多
1.背景介绍Flink是一个开源的流处理框架，用于实时大数据处理。它可以处理大量数据，提供低延迟和高吞吐量。Flink的性能测试是一项重要的任务，可以帮助我们了解其在实际应用中的表现。在本文中，我们将讨论Flink实时大数据处理性能测试的背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势和挑战。1.1 Flink的发展历程Flink起源于2010年，由德国技术大学(TU Berlin)的学者开发。2
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2024-07-31 20:40:19
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相对于传统的离线计算会存在数据反馈不及时的问题，很难满足急需实时数据做决策的场景Flink是对有界数据和无界数据进行有状态计算的分布式引擎，它是纯流式处理模式。纯流式模式保证了Flink的低延迟，使其在诸多的实时计算引擎竞争中具有优势。Apache Flink 是一个开源的、分布式、高性能、高可用的大数据处理引擎，支持实时流stream处理和批batch处理。可部署在各种集群环境，例如k8s、YA
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2023-07-11 17:26:15
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1、简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSe
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2024-03-30 18:21:19
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