准备工作 因为在编译时需要下载许多依赖包,在执行编译前最好先配置下代理仓库 <mirrors> <mirror> <id>nexus-aliyun</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <name>Nexus aliyun</name> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror&g

Flink开发环境部署配置 Flink是一个以Java及Scala作为开发语言的开源大数据项目,代码开源在github上,并使用maven来编译和构建项目.所需工具:Java.maven.Git. 本次操作是在windows环境下. 一.工具安装 Java配置(略) maven配置 下载安装 配置环境变量 修改settings.xml设置 更改本地仓库目录,默认是C:\用户\.m2\Respository,为了避免C盘空间不够,更改到其他盘目录 <localRepository>D:\Resp

闲来无事,编个Flink 1.9 玩玩 1.下载flink.flink-shaded 源码.解压 flink flink-shaded 7.0 [venn@venn release]$ ll total drwxrwxr-x. venn venn Sep : flink-release- drwxrwxr-x. venn venn Sep : flink-shaded-release-7.0 -rw-rw-r--. venn venn Sep : release-.tar.gz -rw-rw-r

Apache Flink 源码解读(一) ​ By yyz940922原创 项目模块 (除去.git, .github, .idea, docs等): flink-annotations: flink注解 org.apache.flink.annotation 注解类 Experimental.java (实验性注解) package org.apache.flink.annotation; import java.lang.annotation.Documented; import java.

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>系列的第二篇,前文<Flink的sink实战之一:初探>对sink有了基本的了解,本章来体验将数据sink到kafka的操作: 全系列链接 <Flink的sink实战之一:初探> <Flink的sink实战之二:kaf

------------恢复内容开始------------ 介绍flink在本地运行和on yarn运行时的日志配置. 很多现代框架都是用门面模式进行日志输出,例如使用Slf4j中的接口输出日志,具体实现类需要由log4j,log4j2,logback等日志框架进行实现. Flink 中的日志记录就是使用slf4j日志接口实现的. Slf4j简要说明 slf4j全名Simple Logging Facade for Java,为java提供的简单日志Facade.Facade门面说白了就是接口

一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz [admin@node21 software]$ ll -rw-rw-r-

package com.zetyun.streaming.flink; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.fl

Flink在IDEA中开发是一件比较困难的事情,网上没有参考资料,就算就业说的太过笼统,不知道是会了不说还是不会瞎说,为了解决flink这个问题,本人特别做了一遍开发的简单说明.主要考虑两个问题,1.语言环境的搭建.2.flink代码编译通过并运行 获取更多大数据视频资料请加QQ群:947967114 首先解决第一个问题: 创建一个maven环境,maven的配置方式不在介绍.也就是说看本文之前首先应该确保IDEA下的maven正常: [if !supportLists]1.[endif]创建一

跟朋友聊天,说输出的时间不对,之前测试没关注到这个,然后就在processing模式下看了下,发现时间确实不正确 然后就debug,看问题在哪,最终分析出了原因,记录如下:    最下面给出了复现方案及原因分析 let me show how to generate the wrong result background: processing time in tumbling window flink:1.5.0 the invoke stack is as follows: [1] org.

本文主要研究一下flink的log.file配置 log4j.properties flink-release-1.6.2/flink-dist/src/main/flink-bin/conf/log4j.properties # This affects logging for both user code and Flink log4j.rootLogger=INFO, file # Uncomment this if you want to _only_ change Flink's lo

问题说明 最近做了关于flink的需求. 现在需要通过HTTP访问FLINK的 RESTAPI, rest 接口的JSON 非常庞大而复杂. 那么怎么去完整的接收数据呢? 方法一就是手写部分需要的JavaBean,嵌套比较麻烦而复杂.照着json schema写,非常慢. 方法二直接通过jsonObject 接收,当作map 使用,虽然没有第一种方法的问题,但是看不见结构,对于java这种强类型语言,非常不友好. 方法三,直接使用FLINK的源码的类. 那么根据官方文档的 jsonschema

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

在做支付订单宽表的场景,需要关联的表比较多而且支付有可能要延迟很久,这种情况下不太适合使用Flink的表Join,想到的另外一种解决方案是消费多个Topic的数据,再根据订单号进行keyBy,再在逻辑中根据不同Topic处理,所以在接收到的消息中最好能够有topic字段,JSONKeyValueDeserializationSchema就完美的解决了这个问题. def getKafkaConsumer(kafkaAddr: String, topicNames: util.ArrayList[S

1.基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口. Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层.Runtime核心层以及物理部署层 ​ API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的CEP(复

转自:https://www.cnblogs.com/nicekk/p/11561836.html 一.概述 Flink 整个系统主要由两个组件组成,分别为 JobManager 和 TaskManager,Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则,JobManager 为 Master 节点,TaskManager 为 Worker (Slave)节点. 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework,包括任务的状态以及 Checkpoint 触发等信息.

什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. Flink特性 支持高吞吐.低延迟.高性能的流式数据处理,而不是用批处理模拟流式处理. 支持多种时间窗口,如事件时间窗口.处理时间窗口 支持exactly-once语义 具有轻量级容错机制 同时支持批处理和流处理 在JVM层实现内存优化与管理 支持迭代计算 支持程序自动优化 不仅提供流式处理API,批处理API,还提供了基于这

https://mp.weixin.qq.com/s/noD2Jv6m-somEMtjWTJh3w 本文是根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由阿里巴巴高级开发工程师沙晟阳分享,主要面向于初次接触 Flink.或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学.希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink,并着手相关开发调试工作. 主要内容: Flink 开发环境的部署和配置 运行 Flink 应用 单机 Standalone 模式 多机 Standalone 模式 Yarn 集群

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