Flink任务暂停重启

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Flink任务暂停重启

查看正在进行的任务 ./flink list 取消job并保存状态 ./flink cancel -s jobid 重启job ./flink run -s savepointPath -c 主类 xxx.jar…

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------…

Kafka设计解析（二十）Apache Flink Kafka consumer

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依…

【译】Apache Flink Kafka consumer

Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依赖支持的最低Flink版本 Kafka客户端类名说明 flink-connector…

Flink之状态之checkpointing

1.前言在Flink中,函数和操作符都可以是有状态的.在处理每个消息或者元素时,有状态的函数都会储存信息,使得状态成为精密操作中关键的组成部分. 为了使状态能够容错,Flink会checkpoints状态.checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置,以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义. 2.前提 Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求: 持久化的数据源能够从某个时间进行消息回放.举个例子,对于消息队列而言,有Kafka,Rabbit…

Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

1 概览 1.1 预定义的源和接收器 Flink内置了一些基本数据源和接收器,并且始终可用.该预定义的数据源包括文件,目录和插socket,并从集合和迭代器摄取数据.该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket. 1.2 绑定连接器连接器提供用于与各种第三方系统连接的代码.目前支持这些系统: Apache Kafka (source/sink) Apache Cassandra (sink) Amazon Kinesis Streams (source/sink) Elasti…

Flink架构（一）- 系统架构

1. 系统架构 Flink是一个分布式系统,用于有状态的并行数据流处理.也就是说,Flink会分布式地运行在多个机器上.在分布式系统中,常见的挑战有:如何对集群中的资源进行分配与管理.协调进程.数据存储的高可用.以及异常恢复. Flink自身并未实现这些功能,而仅关注在它自身的核心功能 - 分布式数据流处理.对于分布式集群的管理,由运行在它之下的集群完成,并提供基础设施与服务.Flink与常见集群资源管理器契合度良好,例如Apache Mesos,YARN,以及Kubernetes.当然它也可以…