传统的数据库SQL在设计时并未考虑流数据。但是结果，传统的数据库SQL处理与流处理之间在概念上几乎没有差距。本文主要是想说一下Flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。 数据流上的关系查询传统的数据库SQL和实时SQL概念没差别，但是处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：传统数据库SQL处理实时流处理传统数据库的表数据是有界限的实时数据无界限的在批处理数据的查询是需要获取全
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2023-11-30 00:01:30
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动态表和动态表对应的是静态表——常规的数据库中的表或批处理中的表等，其在查询时数据不再变化。动态表是随时间变化的，即使是在查询的时候。怎么理解了？流上的数据是源源不断的，一条数据的到来会触发一次查询，这次查询在执行时还有下一条数据到来，对表本身数据是在变化的，所以称为动态表。连续查询 物化
# Flink on YARN 动态申请资源
Apache Flink是一个分布式流处理框架，它提供了在大规模数据集上进行实时流处理的能力。与其他流处理框架相比，Flink有着更强大的容错性、更好的性能和更丰富的功能。在生产环境中，Flink通常与YARN（Yet Another Resource Negotiator）一起使用，以实现资源的动态申请和管理。
## YARN简介
YARN是A
原创
2023-10-19 11:18:21
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文章目录基本设置主机名/端口内存大小并行性检查点网页界面其他常用设置选项主机和端口容错固定延迟重启策略故障率重启策略可重试清理固定延迟清理重试策略指数延迟清理重试策略检查点和状态后端高可用性高可用性设置中的 JobResultStore 选项ZooKeeper 的高可用性设置选项内存配置其他选项安全(Security)SSL使用外部系统进行身份验证ZooKeeper 身份验证/授权基于 Kerb
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2023-10-12 13:37:45
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# Flink on YARN开启动态资源配置指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理器。开启动态资源配置后，Flink 可以根据任务的需求动态调整所需的资源，从而提高资源的利用率。下面，我将为您详细讲解如何在 Flink 上开启动态资源配置，并展示整个流程。
## 步骤概览
以下表
Flink调优法则一. 性能定位性能定位口诀:一压 二查 三指标，延迟吞吐是关键
时刻关注资源量，排查首先看GC口诀分析1. 看背压通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一2. 看checkoint时长checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐3. 查看关键指标通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能进行精准的判断4. 资源利用率我们进行优化的最终目的是提供
Scheduling：Flink中的执行资源通过任务槽(Task Slots)定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个槽都可以运行一个并行任务管道(pipeline)。管道由多个连续的任务组成，例如第n个MapFunction并行实例和第n个ReduceFunction并行实例。Flink经常并发地执行连续的任务：对于流程序，这在任何情况下都会发生，对于批处理程序，它也经常发生。
成本估算在基于成本的优化器中，成本估算非常重要，它直接影响着候选计划的生成。在Flink中成本估算依赖于每个不同的运算符所提供的自己的“预算”，本篇我们将分析什么是成本、运算符如何提供自己的预算以及如何基于预算估算成本。什么是成本Flink以类Costs来定义成本，它封装了一些成本估算的因素同时提供了一些针对成本对象的计算方法（加、减、乘、除）以及对这些因素未知值的认定与校验。“cost”一词也有
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2023-10-18 19:50:40
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前言从半年现在从0开始搭建Flink实时计算平台，部分存储层用到了Elasticsearch，从零开始接触Flink，这半年来遇到了好多坑，由传统的开发转变成了大数据开发，Elasticsearch内含有多种熔断器，为了防止OOM。由于目前业务查询的方式会造成成本很高，（可以看一下allow_expensive_querys），某次查询可能会引起服务的熔断，这时候有可能引起实时任务 sink El
1. 先savepoint 之后过一段时间再cancel job是否会丢失数据这个不一定的，要看你的source是什么，比如你的source是kafka就不会丢失，他可以重复提取数据，但如果数据源是串口比如端口之类的，就会丢失2. 是否真的能extaclty once（数据恰好处理一次）这个要取决于从哪个角度来说比如光看过程，数据如果丢失肯定要多读几次，但是光看结果肯定是ex once水印的出现就
目录一、内存设置1. TaskManager 内存模型2. 生产资源配置示例二、合理利用 cpu 资源1. 使用 DefaultResourceCalculator 策略2. 使用 DominantResourceCalculator 策略3 使用 DominantResourceCalculator 策略并指定容器 vcore 数三、并行度设置1. 全局并行度计算2. Source 端并行度的
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2023-11-07 10:58:26
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Flink 第1章 Flink资源与内存模型资源配置调优开发了一些程序，那么怎么评估这些程序所需要的资源配比这些呢？ 比如使用标准的Flink任务提交脚本 Generic CLI模式（通用客户端模型）从1.11开始，增加了通用的客户端模型 使用-D指定kv变量（这里演示以1.13.2为准）。bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5\ # 执行并
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2023-10-04 22:19:32
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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
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2023-10-05 19:36:12
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参考博客1.TaskManager通过solt个数划分资源，但是这里的资源仅仅是内存资源不包括CPU 2.Flink Job任务时会对算子进行chain优化，目的是共享线程减少线程切换的开销并提升执行性能。chain后的算子对外而言就是一个算子，内部算子之间的数据流通，不会经过序列化/反序列化、网络传输，而是直接将消息对象传递给下游的 ChainOperator 处理 。chain是有条
# 如何在Yarn环境中分配Flink资源
在大数据处理领域，Apache Flink是一种流处理和批处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理器，用于管理集群中的计算资源。在YARN上部署Flink应用程序时，我们需要合理地分配资源，以确保应用程序能够顺利运行。接下来，我将向你详细介绍如何在YARN中分配Flink资源，分为几个步骤：
# Apache Flink 与 YARN 的资源管理
Apache Flink 是一个开源流处理框架，广泛应用于大数据实时处理。通过与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）集成，Flink 可以在集群环境中动态管理资源，使得数据处理任务能够高效、稳定地运行。本文将介绍如何在 Flink 中指定 YARN 资源，并将通过代码示例来展示这一过程。我们还将通过一
集群现状hadoop集群yarn内存资源节点节点内存node manager 分配内存预留内存hadoop0264GB52GB12GBhadoop0364GB52GB12GBhadoop0464GB52GB12GByarn计算资源总共可以内存：156GB排除集群常驻任务占用内存12GB，计算任务可用内存：144GByarn container 最小内存：1GB，最多可用container：144个
# 在 Flink on YARN 中开启动态资源配置
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，支持在 YARN (Hadoop的资源管理工具) 上运行。开启动态资源配置可帮助我们根据需求动态调整资源，提高作业的灵活性和资源使用效率。本文将向你介绍如何在 Flink on YARN 中设置动态资源配置。
## 流程概述
下面是开启动态资源配置的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
前言开始分享第一篇flink源码的学习，诊断相关的文章仍会继续更新。先讲第一篇Flink实现的心跳机制。Flink代码版本是1.9.2类图依赖关系先上个心跳实现的类图其中主要的几个接口和实现类HeartbeatTarget : 请求回复心跳的接口，定义了requestHeartbeat (请求心跳)，receiveHeartbeart(回复心跳)。HeartbeatManager : 维护请求
本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制。首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程，然后介绍Flink 的Standalone运行架构，最后对Flink on YARN的两种模式进行了详细剖析。Flink Runtime作业执行流程分析整体架构图Flink Runtime 层的主要架构如下图所示，它展示了一个 Flink 集群的基本结构。整
