Flink是大数据开发中常用的组件,可以用于kafka的生产者,也可用于kafka的消费者。一、配置kafka 生产者batch.size与linger.ms参数Kafka需要在吞吐量和延迟之间取得平衡,可以通过下面两个参数控制.batch.size 当多个消息发送到相同分区时,生产者会将消息打包到一起,以减少请求交互. 而不是一条条发送 批次的大小可以通过batch.size 参数设置.默认是1
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2023-12-01 11:06:43
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Flink 概念(流处理和批处理)一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型。能够支持流处理和批处理两种应用类型。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义
文章目录有状态算子状态的分类 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符
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2023-11-20 09:06:44
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当前开发环境：eclipse、JDK1.8、Apache Flink1.13.01.声明当前内容主要为本人学习，内容主要来源官方文档当前内容主要为使用maven方式创建基于官方欺诈检测的demo修改数据来源为：随机数自定义的Sink来处理收集数据将maven项目打包并上传到flink中并执行查看最后的数据2.按照官方方式创建maven项目并实现修改1.使用官方命令方式创建maven项目(没有换行)
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2023-07-11 18:39:08
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版本：Flink 1.13.2 - 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。 Flink Runtime 集群的基本结构，采用了标准 master-slave 的结构。中间 AM 中的部分
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2023-11-20 14:08:39
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一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换和缓冲的开销，提高整体的吞吐量和延迟。下面以官网中的例子进行说明，如下图1所示： 图中，source、map、[keyBy|window|apply]、si
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2023-07-11 17:44:37
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1、Flink架构Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构，如下图所示： Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流
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2023-07-21 07:25:22
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文章目录1. 首先StreamExecutionEnvironment是流作业的一个执行环境2. StreamGraph的创建3. 异步创建一个JobClient客户端1. 创建一个执行器。2. pipeline到jobgraph的转化1.激活配置文件（准备JobGraph的配置）2. 翻译Translator （执行JobGraph转化）异步提交任务到Cluster（集群）中，并获取Job客户
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2023-10-13 22:41:56
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前言使用Flink版本 1.13 ， 该版本对状态有所改变删除 state.backend.async重新设计了状态后端的存储统一keyState的savePoint的存储格式为二进制FailureRateRestartBackoffTimeStrategy 允许比配置少重启一次支持未对齐检查点的重新调整：从未对齐检查点恢复的时候支持改变作业的并行度什么是状态？ 对我们进行记住多个event的操
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2023-12-02 22:36:53
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本文主要从以下几个方面介绍Flink的任务调度原理一、Flink运行时的组件二、TaskManger与Slots三、程序与数据流四、Flink的执行图五、Flink程序执行的并行度六、Flink程序任务链一、Flink运行时的组件Flink的运行组件Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（Resource
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2023-10-04 20:14:00
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# Java Flink MongoDB Demo
## Introduction
Apache Flink is a powerful open-source stream processing framework that provides robust data processing capabilities. MongoDB is a popular NoSQL database tha
在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个Apache Flink （以下简称Flink）应用程序。开发环境准备Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink 应用程序，在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境。
如果有 Java 8 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：$ java -versionjava ve
JobGrap的接受与运行上文我们讲解了客户端将用户代码最终转化为JobGrap之后，通过Dispatcher的网关将JobGrap提交给Dispatcher。之后Dispatcher通过JobManagerRunnerFactory工厂类创建JobManagerRunner实例，最终调用JobManagerRunner实例启动JobManager服务。JobManager服务的底层主要通过Job
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2023-09-10 21:21:26
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这里写目录标题5. Flink流处理API5.1 Environment执行环境5.2 Source数据源env.fromCollection 从集合读取数据env.readTextFile 从文件读取数据从kafka读取数据自定义数据源5.3 Transform转换算子一 单数据流基本转换：mapflatMapfilter二 基于key的分组转换keyBy()指定key的三种方式聚合（Aggr
Flink 大并发任务（超过 500 并发）在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下，将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时，通过 NetworkBuffer来实现攒批，权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti
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2023-11-01 20:36:09
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# Flink Java入门demo
## 概述
在本文中，我们将介绍Flink的基础概念和使用方法，并通过一个Java入门demo来演示Flink的应用。Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它提供了高效、可靠、可扩展的数据流处理和数据批处理的能力。本文将通过一个简单的示例来展示如何使用Flink来处理数据流。
## Flink的基础概念
在开始编写Flink应用之前，我们需要了解一
原创
2023-08-27 05:43:04
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# 实现 Flink CDC Java Demo
## 简介
在本文中，我将演示如何使用 Flink CDC（Change Data Capture）实现一个简单的 Java Demo。Flink CDC 是 Apache Flink 的一个功能模块，用于捕获和处理数据库的变化数据。我们将使用 Flink CDC 将变化数据从 MySQL 数据库捕获并实时处理。
## 流程概述
下表展示了整个
原创
2023-09-19 14:15:27
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# Java Flink任务入门指南
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，广泛应用于大数据实时处理和批处理。它提供高吞吐量、低延迟和容错能力，非常适合实时数据流应用。本文将探讨如何使用 Java 编写 Flink 任务，并提供一些代码示例，帮助你入门。
## Flink 概述
Flink 主要支持两种类型的数据处理：Stream（流处理）和 Batch（批处理）。流处理适
Flink 入门教程（看后面的Flink介绍即可）Flink：实时流处理，支持低延迟、高吞吐、exactly-once 语义、有状态的计算、基于事件时间的处理Flink 基本架构：
Flink主要有两类进程: JobManager 和 TaskManager
JobManager(masters)： 协调分布式计算、任务调度，协调checkpoints，错误调度等，相当于一个指挥官吧
(实际部署时
flink on yarn提交任务的两种方式flink on yarn 有两种提交方式：(1)、启动一个YARN session(Start a long-running Flink cluster on YARN)；(2)、直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)。 简单bb两句，其实
