第一讲 Flink基础核心知识课程大纲课程内容学习效果掌握目标Flink概述Flink概述了解Flink开发环境Flink开发环境掌握Flink入门实战Flink入门实战掌握Flink运行原理Flink运行原理掌握一、Flink概述（一）什么是FlinkApache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计
1.运行时架构1.1 核心组件1.1.1 JobManager作业管理器，对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。在不考虑高可用的情况下只能有一个 JobManager ，只有一个是正在运行的领导节点（leader），其他都是备用节点（standby）JobMana
1 DECLARE @WeekDays TABLE 2 ( 3 freq_interval INT, 4 weekdays NVARCHAR(120) 5 6 ) 7 8 INSERT INTO @WeekDays 9 SELECT 1 ,N'星期日 ' UNION ALL 10 SELECT 2 ...
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2021-08-20 12:35:00
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如今电脑是我们日常学习工作以及娱乐时不可或缺的工具，很多学校也都开始尝试将电脑融入到日常教学中去。比如我隔壁邻居的孩子，正值初三这个比较重要的学期，从今年秋季起，学校英语老师特意利用学校的一台电脑搭建了一个远程平台，除了存放各种英文阅读材料，还用来布置作业，学生们做完后上传供老师批阅。不过，由于该功能涉及到远程连接，所以有不少学生初次使用就遇到了问题，主要是不知道该如何进行远程连接。包括我那邻居，
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
# 项目方案：Flink on YARN 作业提交方案
## 1. 背景
Flink是一个流式处理和批处理框架，而YARN是用于资源管理的Apache Hadoop子项目。Flink on YARN允许在YARN集群上运行Flink作业，实现作业的资源调度和管理。本文将介绍如何使用Flink on YARN提交作业的详细方案。
## 2. 方案概述
本方案的主要步骤如下：
1. 准备YARN集
1 窗口计算1.1 window抽象概念1.2 Window AssignerFlink支持的窗口类型1.3 预置的 Keyed Windows1.4 触发器一次触发时延是2min，12:03 没有超过前面的事件时间，watermark还是12：02第4条数据进来，更新了watermarkwatermark12:06大于窗口结束时间12:05,触发计算操作想让窗口每隔2min触发一次12:03数据
前言今天本应放一首适合高考气氛的歌的，但是既然受疫情影响推迟了，还是老老实实写点技术相关的吧。对于实时的流式处理系统来说，我们需要关注数据输入、计算和输出的及时性，所以处理延迟是一个比较重要的监控指标，特别是在数据量大或者软硬件条件不佳的环境下。Flink早在FLINK-3660就为用户提供了开箱即用的链路延迟监控功能，只需要配置好metrics.latency.interval参数，再观察Tas
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
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
KafkaKafka连接器 这里定义了 Kafka 连接器对应的主题（topic），Kafka 服务器，消费者组 ID，消费者起始模式以及表格式。需要特别说明的是，在 KafkaTable 的字段中有一个 ts，它的声明中用到了METADATA FROM，这是表示一个“元数据列”（metadata col
对于熟悉Maven操作的读者来说，可以象上一节讲的那样，先在命令行用Maven命令快速生成Flink基本程序框架，然后导入到IDE中进一步开发。如果读者更熟悉IDE（例如，IntelliJ IDEA）的话，那么可以直接在IntelliJ IDEA中开发Maven程序。通过结合使用IntelliJ IDEA集成开发工具和Maven项目构建工具，我们可以方便快速地开发Flink项目。一、在Intell
# Flink on YARN作业线程状态查看方案
## 引言
Apache Flink是一个高性能的分布式流处理框架，通常与YARN结合来实现资源的动态管理。在复杂的Flink作业中，监控和了解作业的线程状态对于性能调优和故障排除至关重要。本文将介绍如何查看Flink在YARN上运行的作业的线程状态，并通过示例代码和序列图帮助理解整个过程。
## 方案概述
查看Flink作业的线程状态可
什么是 Metrics在 flink 任务运行的过程中，用户通常想知道任务运行的一些基本指标，比如吞吐量、内存和 cpu 使用情况、checkpoint 稳定性等等。而通过 flink metrics 这些指标都可以轻而易举地获取到，避免任务的运行处于黑盒状态，通过分析这些指标，可以更好的调整任务的资源、定位遇到的问题、对任务进行监控。接下来本文将介绍 flink metrics 的一些基本概念与
为什么要从时间维度讲呢？T+0的是数据实时抽取实时计算，T+1的是数据批量抽取批量计算，Flink似乎把这两种功能都融合在一起了，只不过抽取部分更强调流式，当然现在对于批量抽取和流式抽取讨论上，将流式抽取如果有begin和end阶段，那么与批量抽取所得到的结果是一致的。个人认为这种方式，给数据抽取后的数据计算/数据分析有了更大的灵活性。如下图所示：左边的方式是现阶段的方式，虽然各有用途，但发现数据
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2023-10-23 23:24:06
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目录Flink1.框架比较2.flink standalone集群搭建3.flink配置文件4.flink的2种管理模式内存集中管理模式：内存Job管理模式【推荐使用】：5.Flink任务提交优先级设置Flink1.框架比较Storm延迟低但是吞吐量小。Spark Streaming吞吐量大但是延迟低。Flink是一种兼具低延迟和高吞吐量特点的流计算技术，还是一套框架中同时支持批处理和
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2023-10-08 21:17:04
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实时分析场景中，实时大屏似乎永远都是那最璀璨的星星。其中每年的天猫双11实时大屏几乎是家喻户晓。今天就带大家一起来看看双11实时大屏指标是如何计算的。一定要动手实现一遍，在动手过程中会发现一些问题，通过不断解决问题，才能夯实知识理解。通过本篇文章做到深入掌握如下知识点，欢迎探讨，共同学习和进步。１、checkpoing应用２、kafka数据源连接器构造，包含重要的水位线设置３、key window
在Kubernetes环境中，监控Apache Flink应用程序非常重要，以便及时发现和解决潜在的问题。Flink提供了一系列的监控指标，可以用于监控Flink应用程序的运行状态，如作业执行情况、任务调度情况、资源利用情况等。
下面是监控Flink应用程序的步骤及相应的代码示例：
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 在Flink集群中配置Prometheus
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
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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