Flink之Flink运行时架构目录1、Flink运行时的组件2、Flink任务提交流程3、Flink任务调度流程1、Flink运行时的组件  JobManager(作业管理器) 控制一个应用程序的主进程，也就是说每个应用程序会被一个不同的JobManager所控制执行JobManager会先接收到要执行的应用程

FlinkUid设计剖析首先我们先了解一下flink是如何将应用状态映射到数据集的一个flinkjob通常由一个或多个sourceoperators、一些处理计算的operators、和一个或者多个sinkoper组成。每个operators在一个或者多个task中并行运行，并且使用不同的类型的state。如果operators应

Hadoop环境快速搭建官方文档：YARNSetup在上一篇Flink部署及作业提交（OnFlinkCluster）文章中，我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统，并将作业提交到该系统上去运行。但通常来讲这种方式用得不多，因为在企业中，可能会使用不同的分布式计算框架，如Spark、Storm或Map

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；本文是《FlinkonYarn三部曲》系列的第二篇，上一篇《FlinkonYarn三部曲之一：准备工作》已将所需的机器和文件准备完毕，可以部署CDH和Flink了

目录一.介绍Spark|Flink二.快速入门：WC案例pom依赖批处理流处理有界流无界流(重要)三.Yarn模式部署安装打包测试，命令行（无界流）FlinkonYarnPer-Job-ClusterSession-ClusterHA高可用一.介绍ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Spa

1.工程目录pom.xml<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="h

  Flink支持不同的重启策略，以便在故障发生时控制作业如何重启，当然如果你在没有学checkpoint的时候，你可能会问：为什么我的flink的任务在任务失败的时候直接挂了，没有重启呢？是的，如果flink任务没有启用checkpoint，则使用无重启策略，那么当你配置了checkpoint的时候，重启策略又是怎么

packagecom.myflinkimportjava.lang.reflect.Fieldimportjava.utilimportorg.apache.flink.api.common.typeinfo._importorg.apache.flink.api.java.io.{PojoCsvInputFormat,RowCsvInputFormat}importorg.apache.flink.api.java.typeutils.{PojoField,PojoType

1工程目录SensorReadingpackagecom.atguigu.flink.beancaseclassSensorReading(id:String,timestamp:Long,timepreture:Double)SensorSourcepackag

Tips|Flink使用union代替join、cogroup本系列每篇文章都比较短小，不定期更新，从一些实际的case出发抛砖引玉，提高小伙伴的姿♂势水平。本文介绍在满足原有需求、实现原有逻辑的场景下，在Flink中使用union代替cogroup(或者join)，简化任务逻辑，提升任务性能的方法，阅读时长

KeyedProcessFunctionKeyedProcessFunction用来操作KeyedStream。KeyedProcessFunction会处理流的每一个元素，输出为0个、1个或者多个元素。所有的ProcessFunction都继承自RichFunction接口，所以都有open()、close()和getRuntimeContext()等方法。而KeyedProcessFunction[KEY,

第一章整体介绍1.1什么是TableAPI和FlinkSQLFlink本身是批流统一的处理框架，所以TableAPI和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。TableAPI是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系

<dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-scala_2.11</artifactId><version>1.7.0</version></dependency><dependency>

本地环境Java>1.8、macos参考https://www.cnblogs.com/ldsweely/p/11980890.html启动bin/start-cluster.sh 访问界面http://127.0.0.1:8081/#/overview 示例：词语统计packagecom.jihitee.myflink.flinklearn;importorg.apache.flink.api.common.functions.Fla

>本系列每篇文章都是从一些实际的case出发，分析一些生产环境中经常会遇到的问题，抛砖引玉，以帮助小伙伴们解决一些实际问题。本文介绍Flink时间以及时区问题，分析了在天级别的窗口时会遇到的时区问题，如果对小伙伴有帮助的话，欢迎点赞+再看~本文主要分为两部分：第一部分（第1-3

时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看TableAPI和SQL中，怎么利用时间字段做窗口操作。在TableAPI和SQL中，主要有两种窗口：GroupWindows和OverWindows分组窗口分组窗口（GroupWindows）会根据时间或行计数间隔，将

1工程目录 pom.xml<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.11</artifactId><version>1.10.0</version></de

REDUCEreduce算子是滚动聚合的泛化实现。它将一个ReduceFunction应用到了一个KeyedStream上面去。reduce算子将会把每一个输入事件和当前已经reduce出来的值做聚合计算。reduce操作不会改变流的事件类型。输出流数据类型和输入流数据类型是一样的。对分组数据进行处理更为通用的

前面文章我们已经知道Flink是什么东西了，安装好Flink后，我们再来看下安装路径下的配置文件吧。安装目录下主要有flink-conf.yaml配置、日志的配置文件、zk配置、FlinkSQLClient配置。flink-conf.yaml基础配置123456789101112131415161718192021#jobManager

FlinkTable和SQL内置了很多SQL中支持的函数；如果有无法满足的需要，则可以实现用户自定义的函数（UDF）来解决。系统内置函数FlinkTableAPI和SQL为用户提供了一组用于数据转换的内置函数。SQL中支持的很多函数，TableAPI和SQL都已经做了实现，其它还在快速开发扩展中。以下是一些

Flink部署准备及源码编译官方文档：LocalClusterLocalInstallationBuildingFlinkfromSource前置准备用于编译源码的机器最好满足如下配置：CPU>4核内存>8GNote：我这里使用的机器配置是4核8G，如果内存太小编译环节会发生OOM部署Flink之前首先需要安装好JDK，可以选择

问题导读1.本文介绍了几种维表方案？2.各个方案有什么优缺点？3.broadcast如何实现实时更新维表案例？通过本文你能get到以下知识： Flink常见的一些维表关联的案例常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点案例：broadcast实现维表或配置的实时更新一、案例分析维表服务在Flink

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InfluxdbJava客户端Influxdb的Docker版本目前最高是1.8.3.官方最高版本是2.0.Note:Werecommendusingthenewclientlibrariesonthispagetoleveragethenewread(viaFlux)andwriteAPIsandprepareforconversiontoInfluxDB2.0andInfluxDBCloud2.0.

1、递归创建目录使用File类的mkdirs()实现递归创建目录？importjava.io.File;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringdirectories="D:\\a\\b\\c\\d\\e\\f\\g\\h\\i";Filefile=newFile(director

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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），以及分发器（Dispatcher）。因为Flink是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：作业管理器（JobM

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；回顾FlinkKubernetesFlinkKubernetes与FlinkNativeKubernetes是不同的概览，先回顾一下FlinkKubernetes：如下图，从1.2版本到目前最新的1

Flink在1.11版本新增了一种部署模式，目前支持三种：Session模式、Perjob模式、Application模式，这三种模式主要在集群管理、资源隔离、用户main方法执行位置几个方面有所不同。 本篇会按照下面几个步骤进行介绍：1什么是Session模式2什么是PerJob模式3从任务解析过程到App