1.物化视图传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的,这里简单列出一些区别:尽管存在这些差异,但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询,就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比,物化视图缓存查询的结果,使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager
新年第一发,打麻将输的好惨啊!说好的M*ABC+N*DDD+EE就能胡牌呢!!!Flink 基本组件和逻辑计划生成概要和背景flink是一个被誉为 the 4th G 的计算框架,不同的框架特性及其代表项目列表如下:第一代第二代第三代第四代BatchBatchInteractiveBatch Interactive Near-Real-TimeInterative-processingHybrid
DataStream API 之State无论StructuredStreaming还是Flink在流处理的过程中都有一个“有状态计算“的概念,那么到底什么是有状态计算,有状态计算应用到什么场景,在Flink的DataStream API中如何使用状态,以及在Flink中状态是如何管理的,在这篇文章中,我们一点一点来学习。1 什么是有状态计算在讲什么是有状态计算之前,先简单说一下什么是无状态计算,
flink中execution.attached为true和false的区别 答: 在 Apache Flink 中,execution.attached 参数用于控制作业执行的模式。该参数有两个可能的取值:true 和 false,分别表示"attached"模式和"detached"模式。execution.attached = true(默认值):在"attached"模式下,作业执行与提交
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2023-12-03 10:01:45
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用法#命令行语法如下:./flink <ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS]
可以使用以下操作:
命令 "run" 编译并运行程序。
Syntax: run [OPTIONS] <jar-file> <arguments>
"run" action options:
-c,--class <classname&
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2023-11-13 13:27:10
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1、引入Flink内存管理:自己管理自己内存的基于JVM的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中,不得不面对JVM存在的几个问题Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存:对象头占了8个,boolean 属性占了1个,对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了。Full GC 会极大地影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空
前言本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目,核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后,直接用于实时运营,实时风控、交通监控等场景的线上生产画像标签体系用户基本属性标签用户订单属性标签用户退换货属性标签用户购物车属性标签用户活跃属性标签用户偏好属性标签用户基本属性标签用户属性指标主要根据业务数据来源(业务系统中的用户
1 配置内存如果频繁出现Full GC,需要优化GC在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中,在“env.java.opts”配置项中添加参数:-Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log
-XX:+PrintGCDetails
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+Pr
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2024-02-19 18:23:11
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一、WordCountpackage com.shujia.flink.core
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object Demo1WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
/**
* 创建 flink 环境
*/
val en
Flink 命令行参数介绍一、Flink Command | CLI Actions1.1 客户端命令介绍1.2 使用示例二、Flink Run Command | flink run2.1 命令介绍2.2 使用示例 参考文档: 1、https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/cli/ 2、
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2023-09-20 16:30:47
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Flink Standalone Cluster一、部署模式Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求,常见的有单机模式,Standalone Cluster 模式,同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上,如 YARN,Mesos,Docker,Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。二、单机模式单机模式是一种开箱
本人自己录的视频,讲解 Flink 整和 Nacos,动态更新作业配置,无需重启作业!我们知道 Flink 作业的配置一般都是通过在作业启动的时候通过参数传递的,或者通过读取配置文件的参数,在作业启动后初始化了之后如果再想更新作业的配置一般有两种解决方法:改变启动参数或者改变配置文件,重启作业,让作业能够读取到修改后的配置通过读取配置流(需要自定义 Source 读取配置),然后流和流连接起来这两
# Docker Run 动态添加 JVM 参数
## 一、整体流程
为了实现在 Docker 容器中动态添加 JVM 参数,我们可以按照以下流程进行操作:
```mermaid
erDiagram
Developer --> Newbie: 教导
Newbie --> Developer: 提问
Developer --> Newbie: 回答问题
Newb
原创
2023-11-06 05:06:17
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文章目录1 Overview2 Creating the job-specific image3 Deploy Flink job cluster on Kubernetes4 Summary 1 Overview之前文章介绍了 Flink session cluster on Kubernetes,需要注意,这种部署方式,可以在同一个 Cluster 上多次提交 Flink Job,而本文介绍
flink yarn 核心入口方法flink yarn集群模式运行的job,通过flink cli提交任务,对应的类为org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli。在FlinkYarnSessionCli对象内会创建org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor对象,此对象封装了创建flink yarn sess
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2023-09-10 21:00:50
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执行 ./flink run 命令,可以向 Flink Yarn Session 集群 、Flink Standalone 集群 提交任务,并且执行。带着疑问思考如如下问题:问题1:./flink run 命令是如何记载配置文件的?问题2:./flink run 命令是如何解析用户 Jar 程序的 Main 方法的?./flink 脚本flink run 命令,
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2024-01-31 02:45:49
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任务和算子链对于分布式执行,Flink 将每个算子的子任务链接成一个任务。一个线程相当于一个任务。将算子链接成为一个任务减少了线程间的切换和缓冲的开销,增加了总体的吞吐量,降低了延迟。算子链可配置,详情请查阅:Flink流处理(Stream API)- Operators(操作数据流)下图中的示例数据流使用5并行线程执行5个子任务。JM、TM、客户端Flink Runtime 由以下两部分组成:J
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2024-01-28 05:34:51
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# 从docker中运行Apache Flink应用程序
在当今的大数据处理领域,Apache Flink 已经成为了一个备受推崇的流处理框架。它提供了高性能、低延迟的数据处理能力,并支持容错和状态管理等功能。如果您希望快速部署和运行一个Apache Flink 应用程序,那么Docker是一个很好的选择。通过Docker,您可以方便地将Flink应用程序打包在一个容器中,并在任何支持Docke
# 使用 Apache Flink 与 Hadoop 集成的入门指南
在大数据生态系统中,Apache Flink 和 Hadoop 作为流处理和批处理的强大工具,越来越受到开发者的青睐。今天,我们将学习如何使用命令 `flink run hadoop` 将 Flink 应用程序提交到 Hadoop 集群中。
## 流程概述
首先,让我们明确一下整个流程的步骤:
| 步骤 | 描述 |
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# 如何在 Flink 中使用 YARN 运行应用程序
## 一、流程概述
在 Flink 中使用 YARN 运行应用程序通常需要以下步骤:
```mermaid
erDiagram
YARN --> Flink: 提交应用程序
Flink --> ResourceManager: 申请资源
ResourceManager --> NodeManager: 分配资源
原创
2024-02-24 08:01:30
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