本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink Contributor.网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享.主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程,文章将从两个方面进行分享:一是如何从 Program 到物理执行计划,二是生成物理执行计划后该如何调度和执行. Flink 四层转化流程 Flink 有四层转换流程,第一层为 Program 到 StreamGraph:第二层为 StreamGraph 到 JobGraph:第三层为 JobG

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

通常我们在编写一个flink的作业的时候,肯定会有依赖的jar包.flink官方希望你将所有的依赖和业务逻辑打成一个fat jar,这样方便提交,因为flink认为你应该对自己的业务逻辑做好单元测试,而不应该把这部分测试工作频繁提交到集群去做.但事实是我们往往不愿意打一个fat jar,我们希望将业务逻辑独立出来,依赖动态提交.可惜的是,flink并不支持这种提交模式. flink官方的文档中提供了-C这个选项,来支持提交classpath,我们当时以为这个会有作用,后来再研读源码和实际测试的情

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欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由kyledong发表于云+社区专栏 使用 Flink 编写处理逻辑时,新手总是容易被林林总总的概念所混淆: 为什么 Flink 有那么多的类型声明方式? BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO.Types.STRING .Types.STRING() 有何区别? TypeInfoFactory 又是什么? TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢? 接下来本文将逐步解密 Fl

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目

Flink结构: flink cli 解析本地环境配置,启动 ApplicationMaster 在 ApplicationMaster 中启动 JobManager 在 ApplicationMaster 中启动YarnFlinkResourceManager YarnFlinkResourceManager给JobManager发送注册信息 YarnFlinkResourceManager注册成功后,JobManager给YarnFlinkResourceManager发送注册成功信息 Ya

Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务.并且 Flink 可以定制化内存管理.就框架本身与应用场景来说,Flink 更相似与 Storm. 1.Flink组件栈 部署模式 Flink能部署在云上或者局域网中,

人工智能是未来十年最重要的技术革命与驱动力,在各行各业产生着日益重要的作用,它与大数据的发展相辅相成,不仅推动人类社会迈入更智慧的世界,也为数据的应用带来无可估量的价值. 11 月 28 - 30 日,Flink Forward Asia 2019 人工智能专场将聚焦于 Flink 在机器学习上的新技术与新应用,内容包含: Flink 机器学习进度几何? 如何将 Flink 与 TensorFlow 等框架相结合? 有哪些 Flink 在机器学习上的生产实践应用? 为你呈现 Flink 机器学习

本文由趣头条实时平台负责人席建刚分享趣头条实时平台的建设,整理者叶里君.文章将从平台的架构.Flink 现状,Flink 应用以及未来计划四部分分享. 一．平台架构 1.Flink 应用时间线 首先是平台的架构,2018 年 3 月之前基本都是基于 Storm 和 Spark Streaming 来做的.目前,基本已经把 Spark Streaming 和 Storm 淘汰了,主要都是 Flink SQL 来做的.起初还比较传统,一般是接需求然后开发类似于 Flink SQL 的任务,基本是手工

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选

前言 2019.10.7~9号,随着70周年国庆活动的顺利闭幕,Flink Forward 也照例在他们的发源地柏林举办了第五届大会.虽然还没有拿到具体的数据,不过从培训门票已经在会前销售一空的这样的现象来看,Flink Forward 大会还是继续保持了一个良好的势头.本届大会不管是从参会人数上,提交的议题,以及参加的公司数量来看都继续创了一个新高.当然,这要去掉去年 Flink Forward 北京站的数据 ;-).阿里巴巴这次共派出了包括笔者在内的3名讲师,总共参加了4场分享和2个问答环节

8月22日,Apache Flink 1.9.0 版本正式发布,这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布.此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复,以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎(预览版).同时,这一版本还推出了 State Processor API,这是社区最迫切需求的功能之一,该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点.此外,Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和

并行的数据流 Flink程序由多个任务(转换/运算符,数据源和接收器)组成,Flink中的程序本质上是并行和分布式的. 在执行期间,流具有一个或多个流分区,并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*. operator子任务彼此独立,并且可以在不同的线程中执行,这些线程又可能在不同的机器或容器上执行. operator子任务的数量是该特定operator的并行度. 流的并行度始终是其生成operator的并行度. 同一程序的不同operator可能具有不同的并行级别. 示意

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4

作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV.PV 指标的统计,并和公司内微视部门的同事交流.然后针对该场景做了简化,并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷. 一 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合本地自建 Kafka 集群.腾讯云流计算 Oceanus(Flink).云数据库 Redis 对博客.购物等网站 UV.PV 指标进行实时可视化分析.分析指标包含网站的独立访客数量(UV ).产品的点击量(PV).

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1000G资料. 本文首发于我的个人博客:Flink 是如何统一批流引擎的 2015 年,Flink 的作者就写了 Apache Flink: Stream and Batch Processing in a Single Engine 这篇论文.本文以这篇论文为引导,详细讲讲 Flink 内部是如何设计并实现批流一体的架构. 前言 通常我们在 Flink 中说批流一体指的是这四个方向,其中 Runtime 便是 Flink 运行时的实现.

摘要:Volcano社区v1.6.0版本正式发布.此次版本增加了弹性作业管理.基于真实负载的动态调度. 基于真实负载的重调度.Volcano Job插件--MPI等多个新特性. 本文分享自华为云社区<Volcano社区v1.6.0版本正式发布>,作者:云容器大未来. 近日,Volcano社区v1.6.0版本正式发布.此次版本增加了弹性作业管理.基于真实负载的动态调度. 基于真实负载的重调度.Volcano Job插件--MPI等多个新特性. Volcano 是业界首个云原生批量计算项目,于20

摘要: Elastic-Job是ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架.去掉了和dd-job中的监控和ddframe接入规范部分.该项目基于成熟的开源产品Quartz和Zookeeper及其客户端Curator进行二次开发. ddframe其他模块也有可独立开源的部分,之前当当曾开源过dd-soa的基石模块DubboX. 项目开源地址:https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job Elastic-Job是ddframe中