本文主要分享 Flink connector 相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些.第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法.第三部分答疑,对社区反馈的问题进行答疑. Flink Streaming Connector Flink 是新一代流批统一的计算引擎,它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中.Connector 的作用就相当于一个

作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人.目前负责 Flink 引擎在快手内的研发.应用以及周边子系统建设.2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360.58 集团.主要研究领域包括:分布式计算.调度系统.分布式存储等系统. 本文主要分享Flink connector相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下Flink Connector有哪些.第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的kafka connector的基本的原理以及使用方法.第三部分答疑环节,看

转自:https://www.jianshu.com/p/3598f23031e6 简介 Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,flink on yarn都是要启动这两个角色.JobManager主要是负责接受客户端的job,调度job,协调checkpoint等.TaskManager执行具体的Task.TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内

Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么?     spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度!     当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉了.同时并行运行,还可以让每个task要处理的数量变少(很简单的原理.合理设置并行度,可以充分利用集群资源,减少每个task处理数据量,而增加性能加快运行速度.)       举例:

摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph. 文章首发 Nebula Graph 官网博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-flink-connector/ 在关系网络分析.关系建模.实时推荐等场景中应用图数据库作为后台数据支撑已相对普及,且部分应用场景对图数据的

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>系列的第二篇,上一篇<Flink的DataSource三部曲之一:直接API>学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource,今天要练习的是Flink内置的connector,即

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

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

并行执行 本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行.FLink程序由多个任务(转换/操作符.数据源和sinks)组成.任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集.任务的并行实例的数量称之为并行性. 如果要使用保存点,还应该考虑设置最大并行性(或最大并行性).当从保存点还原时,可以改变特定运算符或整个程序的并行性,并且该设置指定并行性的上限.这是必需的,因为FLINK内部将状态划分为key-groups,并且我们不能拥有+INF的key-group数,因为这将对性能有害

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的.在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作.为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态.Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置. checkpoint检查点 前提条件 Flink的checkpoin机制需要与流和状态的持久化存储交互,一般它要求: 一个持久化的数据源 当Flink程序出现问题时,可以通过checkpoint持久化存储中

Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算.本篇文章的主要思路如下,大家可以选择性阅读. 1. Flink的状态分类及不同点. 2. Flink针对不同的状态进行编程. 3. 检查点机制和配置. 4. 状态的存储.  Flilnk的状态分类及不同点    Flink有两种不同的状态分类,一种是Keyed State(键状态),一种是Operator State(算子状态). Keyed State 主要是针对KeyedStream中使用,当使用keyBy方法的

一.DataStream API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

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: 本文是<Flink的DataSource三部曲>系列的第一篇,该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource,为以后的深入学习打好基础,由以下三部分组成: 直接API:即本篇,除了准备环境和工程,还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的

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sink实战>系列的第三篇,主要内容是体验Flink官方的cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入cassandra: 全系列链接 <Flink的sin

目录 一.前言 二.状态类型 2.1.Keyed State 2.2.Operator State 三.状态横向扩展 四.检查点机制 4.1.开启检查点 (checkpoint) 4.2.保存点机制 (Savepoints) 五.状态后端 5.1.状态管理器分类 5.2.配置方式 六.状态一致性 6.1.端到端(end-to-end) 6.2.Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义 6.3.Kafka幂等性和事务 幂等性 事务 6.4 两阶段提交协议 七.链接文档 一

参考来源: https://www.jianshu.com/p/6ed0ef5e2b74 https://blog.csdn.net/Fenggms/article/details/102855159 最近一直在看Flink,现在了解一下Flink的状态管理中的几种状态吧. 一.键State和操作State(Keyed State and Opetator State)Flink中有两种基本的状态:键状态(Keyed State)和操作状态(Operator State). 键状态(Keyed

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt