原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp…

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有…

第一章 ApacheFlink介绍 一.Flink优势 1. 目前唯一同时支持高吞吐.低延迟.高性能的分布式流式数据处理框架 2. 支持事件事件概念 3. 支持有状态计算,保持了事件原本产生的时序性,避免网络传输带来的影响 4. 支持高度灵活的窗口操作,Flink将窗口分为Time.Count.Session以及Data-driven等类型的窗口操作,可以灵活的处罚条件定制化来达到对复杂的流传输模式的支持. 5. 基于轻量级分布式快照实现容错,大型计算任务的流程拆解成小的计算过程,task分布到…

1. 前言 Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用,并且在支持容错的前提下,高效.大规模的运行此类应用.通过支持事件时间(event-time).计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证,Flink迅速被很多公司采纳,成为了新一代的流计算处理引擎. 2020 年 2 月 11 日,社区发布了 Flink 1.10.0 版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升,同时引入了 native Kubernet…

本文是参考官方文档结合自己的理解写的,所引用文献均已指明来源,若侵权请留言告知,我会立马删除.此外,若是表达欠妥的地方,欢迎大伙留言指出. 前言 在上一篇博客Flink原理(二) ——资源一文中已简要说了在Flink集群中资源的分配情况,这篇博客尝试从定义算子之后,任务是如何分配的,以及任务是如何使用资源的. 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)…

本文是博主阅读Flink官方文档以及<Flink基础教程>后结合自己理解所写,若有表达有误的地方欢迎大伙留言指出. 1.  前言 流式计算分为有状态和无状态两种情况,所谓状态就是计算过程中的中间值.对于无状态计算,会独立观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果.什么意思?大白话举例:对于一个流式系统,接受到一系列的数字,当数字大于N则输出,这时候在此之前的数字的值.和等情况,压根不关心,只和最后这个大于N的数字相关,这就是无状态计算.什么是有状态计算了?想求过去一分钟内所有数字的和或者平均…

前言 本文主要是想简要说明Flink在集群部署.任务提交.任务运行过程中资源情况,若表述有误欢迎大伙留言分享,非常感谢! 一.集群部署阶段 集群部署这里指的是Flink standalone模式,因为在Yarn模式(包括session.single job模式也成Per-job模式)是可以仅通过Flink client提交任务到Yarn上,所以是否手动部署Flink集群对任务的执行是没有影响的.下图[1]是简单的Flink的集群构成情况,包括一个master(JobManager).两个work…

前言 如果你了解 Apache Flink 的话,那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据.但是在某些情况下,我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据. 在本文的第一部分中,我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群.我们需要配置很多东西:方法参数.配置文件.机器学习模型.Flink 提供了几种不同的方法,我们将介绍如何使用它们以及何时使用它们.在本文的第二部分中,我将描述如何从 Flink 集群中获取数据. 如何发送数据给 Ta…

前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管…

Flink 序列化机制 https://t.zsxq.com/JaQfeMf 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 -- Da…