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

Ganglia监控系统是UC Berkeley开源的一个项目,设计初衷就是要做好分布式集群的监控.监控层面包含资源层面和业务层面,资源层面包含cpu.memory.disk.IO.网络负载等,至于业务层面因为用户能够非常方便的添加自己定义的metric.因此能够用于做诸如服务性能.负载.出错率等的监控.比如某web服务的QPS.Http status错误率.此外,假设和Nagios集成起来还能够在某指标超过一定阈值时触发对应的报警. Ganglia相比zabbix的优势在于client收集age

--------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

package com.mycom.processDefinition; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.zip.ZipInputSt

对于redis的存储key/value键值对,经过多次踩坑之后,我们总结了一套规则:这篇文章主要讲解定义key/value键值对时的定义规则和注意事项. 前面一篇文章讲了如何定义Redis的客户端和Dubbo集成存储器:当我们真正开始开发的时候,就会突然发现,有点不知道如何去定义Redis的Key和Value值格式,不要着急,马上我们就可以明白如何去定义和使用,下面我们开始讲解如何定义. Spring+Dubbo集成Redis的两种解决方案 1.redis value 值格式 在Java常规开发

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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

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Flink程序遵循一定的编程模式.DataStream API 和 DataSet API 基本具有相同的程序结构.以下为一个流式程序的示例代码来对文本文件进行词频统计. package com.realtime.flink.streaming import org.apache.flink.apijava.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnv

一.简介 开源流式处理系统在不断地发展,从一开始只关注低延迟指标到现在兼顾延迟.吞吐与结果准确性,在发展过程中解决了很多问题,编程API的易用性也在不断地提高.本文介绍一下 Flink 中的核心概念,这些概念是学习与使用 Flink 十分重要的基础知识,在后续开发 Flink 程序过程中将会帮助开发人员更好地理解 Flink 内部的行为和机制. 这里引用一张图来对常用的实时计算框架做个对比: Flink 是有状态的和容错的,可以在维护一次应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复.它支持大规模计算能力

本文翻译自官网:SQL https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sql.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 这是Flink 支持的 数据定义语言(DDL) 和数据操纵语言的完整列表. 查询 指定查询 支持语法 操作 DDL 指定 DDL 创建表 删除表 Data Types Reserved保留关键字 查询 SQL查询使用TableEnvironment 的 sqlQu

本文根据Apache Flink 实战&进阶篇系列直播课程整理而成,由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享.通过一些简单的实际例子,从概念原理,到如何使用,再到功能的扩展,希望能够给打算使用或者已经使用的同学一些帮助. 主要的内容分为如下三个部分: Flink CEP概念以及使用场景. 如何使用Flink CEP. 如何扩展Flink CEP. Flink CEP 概念以及使用场景 什么是 CEP CEP的意思是复杂事件处理,例如:起床-->洗漱-->吃饭-->上班等一系列串联

[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说,Watermark是个很难绕过去的概念.本文将从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念. 0x01 问题 关于Watermark,很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中,常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线? Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念,在后

自定义flink的RedisSource,实现从redis中读取数据,这里借鉴了flink-connector-redis_2.11的实现逻辑,实现对redis读取的逻辑封装,flink-connector-redis_2.11的使用和介绍可参考之前的博客,项目中需要引入flink-connector-redis_2.11依赖 Flink读写Redis(一)-写入Redis Flink读写Redis(二)-flink-redis-connector代码学习 抽象redis数据 定义MyRedis

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache

http://blog.csdn.net/zwk626542417/article/details/46602419 **************************************************************** 一.前言 在上一篇文章我们通过一个小demo对Activiti进行了宏观的介绍,让大家对Activiti有了整体的认识,这篇文章我们来学习具体的流程定义管理的CRUD. 二.正文 流程定义是什么 ProcessDefinition(流程定义)就是一个流

一.key与primary key区别 CREATE TABLE wh_logrecord ( logrecord_id ) NOT NULL auto_increment, ) default NULL, operation_time datetime default NULL, logrecord_operation ) default NULL, PRIMARY KEY (logrecord_id), KEY wh_logrecord_user_name (user_name) ) 解析:

上篇Activiti只是一个快速入门案例,这篇就讲定义.部署.查看任务等等的一些细节[涉及到的数据库表.对象等等]- 管理流程定义 管理流程定义主要涉及到以下的4张表: -- 流程部署相关的表 SELECT * FROM act_ge_bytearray # 通用字节资源表 SELECT * FROM act_ge_property # 通用属性表,可以生成部署id SELECT * FROM act_re_deployment #部署表 SELECT * FROM act_re_procdef

set中数据类型为结构体T,T中有两个成员key和val定义如下: struct T{ int key,val; T(int k,int v):key(k),val(v){} bool operator<(const T &other)const{ return key<other.key; } }; set<T> s; 现在想在O(logN)时间内,根据key的值在set中找到它并得到其val 由于find是完全匹配,不能满足要求,所以只能通过lower_bound,找到

本节主要讲流程定义查询.查询某个流程设计图片并保存到本地中.查询最新版本的流程定义集合.删除所有key相同的定义 先创建一个java类 package com.java.procdef; import java.io.File;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.util.LinkedHashMap;import java.util.LinkedList;import java.util.List;i

参考:MySQL中KEY.PRIMARY KEY.UNIQUE KEY.INDEX 的区别 对于题目中提出的问题,可以拆分来一步步解决.在 MySQL 中 KEY 和 INDEX 是同义.那这个问题就可以简化为 PRIMARY KEY,UNIQUE KEY 和 INDEX 的区别.而这三者也正好是索引的划分,主键索引,唯一索引和普通索引(INDEX). 使用 INDEX 来加速从数据库中读取数据.INDEX 通常加在那些 JOIN, WHERE,和 ORDER BY 子句的列上. 创建索引时,需