网上有很多关于storm，sparkstreaming,flink对比介绍，之前接触过storm相关开发的一些概念，组件。  网上对三个组件介绍基本也是从wordcount开始，看了一些flink组件功能介绍，一些组件的类名也有与storm类似。（网上教程：https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728?p=15）1、Fli

一：Flink基本架构1.JobManager和TaskManagerJobManager：也称之为Master用于协调分布式执行，它们用来调度task协调检查点，协调失败时恢复等TaskManager:也称之为Worker，用于执行一个dataflow的task(或者特殊的subtask)、数据缓冲和datastream的交换   Master和Worker处理器可

 Standalone模式解压缩flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz，进入conf目录中。1）修改flink/conf/flink-conf.yaml文件：2）修改/conf/slaves文件：可以写你的主机名字，比如我的机器是hadoop202,hadoop203,hadoop204,同时hadoop204作为flink的主节点，那么slaves就是hadoop202，hadoop

0.启动flink-session./bin/yarn-session.sh-n4-s3-jm2048-tm6144高版本bin/yarn-session.sh-d-s3-jm2048-tm6144-quroot.sparkstreaming-nmhm2-helper-workflow 参数解读  1.checkpoint#开启checkpoint，默认为最近20个#从指定的checkpoint处

文章目录Flinkonyarn集群部署前言先安装好yarn集群，在我们这个环境中使用的是CDH6.3，也就是基于hadoop3.0的大数据生态环境flink部署1.包下载2.将所下载的包放置/opt/flink下进行解压安装3.切换到相关目录4.配置hadoop相关路径5.如果第四步采用后仍然报错找不到相关包，则

KafkaSourceDataTaskpackagepers.aishuang.flink.streaming.task;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;imp

作者：腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为

Task之TripDriveTaskpackagepers.aishuang.flink.streaming.task;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;importorg.apache.

Flink入门-第一篇：Flink基础概念以及竞品对比Flink介绍截止2021年10月Flink最新的稳定版本已经发展到1.14.0Flink起源于一个名为Stratosphere的研究项目主要是为了构建下一代大数据分析平台，在2014年成为Apache孵化器项目。2019年1月，阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练

目录一、编译Flink1下载flink源码2增加maven镜像3执行编译命令二、编译parcel1下载flink-parcel2修改参数3复制安装包4编译parcel5编译csd6上传文件三、CDH集成1登录CDH2进入Parcel操作界面3分配Parcel4激活Parcel5回主界面6添加服务报错解决参考资料

简介： 反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个

ElectricFenceTaskpackagepers.aishuang.flink.streaming.task;importcom.mysql.jdbc.StringUtils;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.str

窗口在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，

版本：Flink1.13.2-2021-08-02Flink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。FlinkRuntime集群的基本结构，采用了标准master-sl

对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。这要求风控系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风控解决方案。1.总体架构风控是业务场景

windows本地flink测试代码报错，信息为akka.pattern.AskTimeoutException:Asktimedouton[Actor[akka://flink/user/dispatcher#931521解决方案：将项目中jdk版本升级为jdk1.8.0_191。具体步骤：查看当前实际执行的jdk版本查看当前idea实际执行的的jdk2.修改idea的sdk版

文章目录〇运行架构图1、Client（客户端）2、JobManager（作业管理器）2.1、ResourceManager（资源管理器）2.2、Dispatcher（调度器）2.3、JobMaster（作业主控器）3、TaskManager3.1、Slot（插槽）3.2、Task、SubTask、Operator3.3、图3.3.1、StreamGraph（逻辑流图）3.3.2、ExecutionGraph（执行图）

我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。​基于此，DataStreamAPI提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册

一、从WordCount开始1.1Maven依赖<?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:schemaLocatio

配置参数1.12.5#==============================================================================#Common#==============================================================================#TheexternaladdressofthehostonwhichtheJobManagerrunsandcan

DataPartObjpackagepers.aishuang.flink.streaming.entity;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;/***定义原始数据中jsob对象对应的部分所需字段对象*/@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpubliccla

OnlineStatisticsTaskpackagepers.aishuang.flink.streaming.task;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.*;importorg.apache.flink.s

desktop-api--configapplication.propertiesapplication-prod.properties--desktop-api.jar--BOOT-INF--classesapplication.propertiesapplication-prod.propertiespublicclassFutureTask<V>implementsRu

文章目录一.一致性检查点(checkpoint)二.从检查点恢复状态三.Flink检查点算法四.保存点(Savepoints)五.检查点和重启策略配置六.状态一致性6.1概述6.2分类6.3一致性检查点(Checkpoints)七.Flink+Kafka端到端状态一致性的保证参考:一.一致性检查点(checkpoi

聊什么在《ApacheFlink漫谈系列-SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现ApacheFlink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面ApacheFlink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将

flinkcdcsql开发模板flinkcdcsql读mysql的binlog日志，实时同步到mysql开发模板使用flinkcdc前提条件：读取目标库的用户必须开启binlog权限packagecom.ysservice;importcom.typesafe.config.Config;importcom.typesafe.config.ConfigFactory;importcom.ysser

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selectconnect和coMap

课程大纲课程内容学习效果掌握目标FlinkSQLFlinkTable掌握FlinkSQL掌握FlinkCEPFlinkCEP掌握任务性能优化operatorchain掌握slotsharing掌握Flink异步IO掌握Checkpoint优化掌握一、Table&SQL（一）概述TableAPI是

1、平台。平台挺多，比如百度文库、道客巴巴、book118、金锄头、豆丁、得力（贼多平台）……我们选了文库、道客巴巴、book118、豆丁。文库：流量大，分成低，通过率低（随着时间推移，通过率有一定上调）。道客：分成高，通过率极低（估计是我们的问题）。book118：分成和通过率都中档（不可丢）。豆丁：

BaseTaskpackagepers.aishuang.flink.streaming.task;importorg.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;importorg.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStri