什么是 Metrics 在 flink 任务运行的过程中,用户通常想知道任务运行的一些基本指标,比如吞吐量.内存和 cpu 使用情况.checkpoint 稳定性等等.而通过 flink metrics 这些指标都可以轻而易举地获取到,避免任务的运行处于黑盒状态,通过分析这些指标,可以更好的调整任务的资源.定位遇到的问题.对任务进行监控.接下来本文将介绍 flink metrics 的一些基本概念与原理以及实践. Flink 对于指标监测有一套自己的实现,同时 flink 自身系统有一些固定的

Flink自定义Sink Flink 自定义Sink,把socket数据流数据转换成对象写入到mysql存储. #创建Student类 public class Student { private int id; private String name; private int age; @Override public String toString() { return "Student{" + "id=" + id + ", name='"

--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

flink 触发器 触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理.每个WindowAssigner都带有一个默认触发器. 如果默认触发器不适合需求,我们就需要自定义触发器. 主要方法 触发器接口有五种方法,允许触发器对不同的事件作出反应 onElement()添加到每个窗口的元素都会调用此方法. onEventTime()当注册的事件时间计时器触发时,将调用此方法. onProcessingTime()当注册的处理时间计时器触发时,将调用此方法. onMerge()与有状态触发器相

一.Source 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 1.1.flink内置数据源 1.基于文件 env.readTextFile("file://path") env.readFile(inputFormat, "file://path"); 2.基于socket数据源 env.socketTextStream("localhost", 6666, '\n') 3. 基于Collectio

import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.LongSerializer; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.IntSerialize

Flink面试--核心概念和基础考察 1.简单介绍一下 Flink 2.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别? 3.Flink 的组件栈有哪些?         面试知识带你,分为以下几个部分:   第一部分:Flink 中的核心概念和基础篇,包含了 Flink 的整体介绍.核心概念.算子等考察点.   第二部分:Flink 进阶篇,包含了 Flink 中的数据传输.容错机制.序列化.数据热点.反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点.   第三部分:Flink 源码

本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 实时数据落地需求演进 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践 基于Flink自定义实时数据落地实践 基于Flink+Hudi的应用实践 后续应用规划及展望 1. 实时数据落地需求演进 实时平台上线后,主要需求是开发实时报表,即抽取各类数据源做实时etl后,吐出实时指标到oracle库中供展示查询. 随着实时平台的稳定及推广开放,各种使用人员有了更广发的需求: 对实时开发来说,需要将实时sql数据落地做一些etl调试,数据取样等过

因为目前我司使用的版本还是和Blink对齐的版本,所以本文还是先针对Blink中对于回撤的实现来进行源码分析. 概念 回撤这个概念,是流计算中特有的,简单理解起来就是将先前的计算结果回撤,那什么场景下会出现回撤呢?当"中间计算结果"被提前下发时,后续更新结果时,需要将先前的中间值回撤,并下发更新后的值.因此回撤的使用场景,主要是在会产生中间计算结果的场景. 在流计算中,因为上游的数据集是持续流入的,因此计算的结果都是中间结果.例如 group aggregate 计算中,每来一条数据,

简单介绍 flink内部实现了一套metric数据收集库. 同时flink自身系统有一些固定的metric数据, 包括系统的一些指标,CPU,内存, IO 或者各个task运行的一些指标.具体包含那些指标可以查看官方文档: flink-metric 同时我们也可以利用系统的metric库在自己的代码中进行打点收集metrics数据.此外, flink提供了外部接口,可以用来导出这些metrics数据. flink-metric库的使用 在官方的文档中有介绍, 需要继承Richfunction 才

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

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本文翻译自官网: User-defined Sources & Sinks  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sourceSinks.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 TableSource提供对存储在外部系统(数据库,键值存储,消息队列)或文件中的数据的访问.在TableEnvironment中注册TableSource后,可以通过Table API或

接上篇:Flink FileSink 自定义输出路径——BucketingSink 上篇使用BucketingSink 实现了自定义输出路径,现在来看看 StreamingFileSink( 据说是StreamingFileSink 是社区优化后添加的connector,推荐使用) StreamingFileSink 实现起来会稍微麻烦一点(也是灵活,功能更强大),因为可以自己实现序列化方法(源码里面有实例可以参考-复制) StreamingFileSink 有两个方法可以输出到文件  forR

今天看到有小伙伴在问,就想着自己实现一下. 问题: Flink FileSink根据输入数据指定输出位置,比如讲对应日期的数据输出到对应目录 输入数据: 20190716 输出到路径 20190716 20190717 输出到路径 20190717 20190718 输出到路径 20190718 目前flink 对与输出到文件有两种实现(write 算子不算,只能指定目录):Rolling File Sink 和 Streaming File Sink, Rolling File Sink 的实

代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 一.flink编程方法 获取执行环境(execution environment) 加载/创建初始数据集 对数据集进行各种转换操作(生成新的数据集) 指定将计算的结果放到何处去 触发APP执行 flink的计算方式和spark一样都是惰性的 Flink APP都是延迟执行的 只有当execute()被显示调用时才会真正执行 本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 好处:用户可以根据业务构建复杂的应用

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<Flink的DataSource三部曲>的终篇,前面都是在学习Flink已有的数据源功能,但如果这些不能满足需要,就要自定义数据源(例如从数据库获取数据),也就是今天实战的内容,如下图红框所示: Flink的DataSource三部曲文章链接 <Flink的DataS

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 Flink官方提供的sink服务可能满足不了我们的需要,此时可以开发自定义的sink,文本就来一起实战: 全系列链接 <Flink的sink实战之一:初探> <Flink的sink实战之二:kafka> <Flink的sink实战之三:cassandra3>

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下: