运行作业界面在以下界面中，可以查看到作业的名称、作业的启动时间、作业总计运行时长、作业一共有多少个任务、当前正在运行多少个任务、以及作业的当前状态。这里的程序：一共有17个任务，当前正在运行的是17个任务。作业概览界面在这个界面中，我们可以看到数据流图。这个程序中，一共有3个算子。Custom Source任务并行度为1Flat Map任务并行度为8,Flink Map –> Sink任务并
文章目录窗口处理函数的使用ProcessWindowFunction 解析 除 了 KeyedProcessFunction ， 另 外 一 大 类 常 用 的 处 理 函 数 ， 就 是 基 于 窗 口 的ProcessWindowFunction 和 ProcessAllWindowFunction 了。窗口处理函数的使用进行窗口计算，我们可以直接调用现成的简单聚合方法（sum/max/mi
2.Flink安装部署 2.1.Local本地模式-了解 2.1.1.原理 2.1.2.操作 2.1.3.测试 2.2.Standalone独立集群模式 2.2.1.原理 2.2.2.操作 2.2.3.测试 2.3.Standalone-HA高可用集群模式 2.3.1.原理 2.3.2.操作 2.3.3.测试2.Flink安装部署2.1.Local本地模式-了解2.1.1.原理1、Flink程序由
笔者最近开始学习flink，但是flink的webui上各种指标错综复杂，在网上也没有找到一个比较详尽的资料，于是个人整理了一下关于flink中taskmanager的webui各个指标的含义，供大家参考。注：括号中仅为个人理解如下图，是一个flink任务中的某个taskmanager的ui以下介绍顺序为从上到下，从左至右overview这个是整个taskmanager的总览信息data port
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2024-03-20 13:42:06
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一、Alluxio简介1.没有Alluxio大数据生态圈的现状1.大数据生态圈中存在大量的计算引擎和应用程序，比如spark，MapReduce,Flink等。
2.大数据生态圈中也存在大量的存储引擎，比如HDFS,S3,Swift,GFS等。
3.计算引擎要访问存储引擎中的数据，就形成大量的连接信息。规范接口都不统一。2.Alluxio在大数据生态圈的地位1.Alluxio是计算引擎和存储引擎之
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2024-03-25 15:19:00
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文章目录第一部分：Flink State 状态01-Flink State之状态及存储结构02-Flink State之状态分类03-Flink State之KeyedState 案例04-Flink State之State TTL生命周期第二部分：Flink Checkpoint 检查点05-Flink Checkpoint之State与Checkpoint06-Flink Checkpoin
2017年5月份定方案的时候elementUI还是1.x版本，后来elementUI升级到2.x了，好多属性废弃了、新增了一些属性，同时也做了一些优化，而且官方给出消息1.x不再维护了。无奈之下我们只能升级至2.x版本； 以下是我自己升级项目插件的时候记录的一些步骤及项目中的改动，整理了一份，现在给大家分享一下，希望能给大家提供一些帮助； 参考地址：http://element-cn.eleme.
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2024-03-20 22:45:13
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在Kubernetes环境中部署Flink应用程序并通过Flink Web UI监控任务的执行是非常常见的需求。本篇文章将介绍如何在Kubernetes中实现Flink Web UI，以便你能够更好地了解和监控你的Flink任务。
### 步骤概览
下面是在Kubernetes中实现Flink Web UI的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 在Kube
在flink中，定义好窗口分配器之后，无限流上的数据已经被我们划分到了一个个窗口里，接下来，我们需要对每个窗口中的数据进行处理。这可以通过指定Window Function来实现，一旦系统确定了某个窗口已经准备好进行处理，该函数将会处理窗口中的每个元素。
Window Function通常有这几种：ReduceFunction，AggregateFunction
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2023-09-06 16:18:56
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架构网上找了一个flink工作原理的例子。我们是在yarn上运行的。官方给了两种运行的模式,我们这边用的是Flink Run(yarn Session的运行规则决定了集群一次只能跑一个任务，单次任务比较合适，不适合批量长期任务运行)。客户端提交flink程序，并且向yarn申请资源，包含一个jobManager和若干个TaskManager, 每一个都是一个jvm进程。jobManager通过ya
Flink——Task退出流程与Failover机制 目录Flink——Task退出流程与Failover机制1 TaskExecutor端Task退出逻辑2 JobMaster端failover流程2.1 Task Execute State Handle2.2 Job Failover2.2.1 Task Failure Handle2.2.2 Restart Task2.2.3 Cancel
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2023-12-19 05:18:32
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本页目录 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）属性字段WITH参数类型映射 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）DataHub作为一个流式数据总线，为阿里云数加平台提供了大数据的入口服务。结合阿里云众多云产品，可以构建一站式的数据处理平台。流计算通常使用DataHub作为流式数据存储头和输出目的端。同时，上游众多流式数据，包括DTS、IOT等均选择DataHub作为
文章目录Flink SQL IntroductionAggregationWindow AggregationGroup Aggregationwindow 聚合与非 window 聚合的区别自定义函数自定义标量函数 UDF自定义聚合函数 UDAF自定义表值函数 UDTF Flink SQL Introduction声明式 API，也是 Flink 最高层的 API，易于使用。自动优化，屏蔽 S
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2024-03-14 06:38:39
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CentOS7、jdk1.8、flink-1.10.1、hadoop-2.7.7想要完成本期视频中所有操作，需要以下准备：Linux下jdk的安装Scala环境搭建-视频教程大数据常用shell脚本之分发脚本编写-视频教程大数据常用shell脚本之ha-hadoop脚本编写-视频教程大数据常用shell脚本之zk脚本编写-视频教程Hadoop单机伪分布式-视频教程Hadoop完全分布式集群环境搭建
介绍通过"bin/flink run"提交jar包到Flink集群，在"bin/flink"脚本中实际是调用org.apache.flink.client.cli.CliFrontend#main触发真正的执行。源码（1）org.apache.flink.client.cli.CliFrontend#main源码org.apache.flink.client.cli.CliFrontend#mai
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2024-03-02 09:25:36
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# Flink on YARN 关闭的实用指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于大数据实时分析中。当你使用 Flink 在 YARN 上运行作业时，理解如何正确关闭作业是十分必要的。在本文中，我们将探讨 Flink on YARN 的关闭操作，分析其各个步骤，并提供相关代码示例，以确保作业的平滑关闭。
## 什么是 Flink 和 YARN？
在深入内容之前，我们
Qubole最近的一份市场调查报告显示，ApacheFlink 是2018年开源大数据生态中发展“最快”的引擎。和2017年相比增长了125% 。为了让大家更为全面的了解Flink，我和 infoQ 的徐川联合制作了一本介绍 Apache Flink 的中文专刊《不仅仅是流计算：Apache Flink实践》。它融合了Apache Flink在国内各大顶级互联网公司的大规模实践。在这本专刊里你可以
# 实现“flink关闭yarn”教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“flink关闭yarn”的整体流程。可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 停止Flink作业 |
| 2 | 停止YARN集群 |
| 3 | 关闭Flink集群 |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤1：停止Flink作业
在停止Flin
以下笔记基于对尚硅谷Java版Flink(2020版)的学习,Flink版本1.10目录Flink中的Window Window概述 Window类型 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windo
在K8S中，要实现一个Flink Web页面，需要进行一系列步骤。首先，我们来看一下整个流程及每个步骤需要做什么。接着，我们将详细介绍每个步骤所需的代码示例以及其作用。
### 流程及步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Deployment来部署Flink控制台 |
| 2 | 创建一个Service来暴露Flink Web页面 |
| 3 | 安
