flink中并行任务的分配Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask为了控制一个TaskManager能接收多少个task，TaskManager通过taskslot来进行控制（一个TaskManager至少有一个slot）slot主要隔离内存，cpu是slot

目录 一：简介二：为什么选择Flink三：哪些行业需要四：Flink的特点五：与sparkStreaming的区别六：初步开发七：Flink配置说明八：环境九：运行组件一：简介Flink是一个框架和分布式得计算引擎，对于无界和有界数据流进行状态计算 二：为什么选择Flink流数据更真实地反应了我们得生

1.前言       在ApacheFlink1.5.0中引入了广播状态（BroadcastState）。广播状态模式指的一种流应用程序，其中低吞吐量的事件流（例如，包含一组规则数据/字典数据）被广播到某个operator的所有并发实例中，然后针对来自另一条原始数据流中的数据，进行关联操作。2.Broadca

packageflinkimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimportorg.apache.flink.api.scala._caseclassSensorReading(id:String,timestamp:Long,temperature:Double)objectSourceTest{defmain(args:Array[String]):Un

我在IDEA环境中调试Kafka+Flink自己编写的例子时代码编译都是通过的，但是进行Debug调试时，出现如下异常；java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/streaming/util/serialization/DeserializationSchemaatjava.lang.Class.getDeclaredMethods0(NativeMethod)atj

State：State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性，比如在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果，比如ApacheKafka作为数据源时候，我们也要记录已经读取记录的offset，这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以ApacheFlink中的State

上篇：第6节Flinkonyarn内部实现1、Flink-HA高可用JobManager高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责任务调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的

文章目录以案例驱动对join的认知一、前提：二、数据源1、StreamDataSourceA2、StreamDataSourceB三、InnerJoin（只保留能join上的）代码1、加载数据源2、对两个数据设置WaterMark3、做InnerJoin操作四、LeftJoin代码1、获取两个输入流2、抽取timeStamp设定waterMark3、做leftjo

上篇：第2节batch批处理（scala实现）补充一点：FlinkStreaming和Batch的区别：流处理StreamingStreamExecutionEnvironmentDataStreaming批处理BatchExecutionEnvironmentDataSet1、standalone模式集群安装准备环境jdk（1）上传发flink安装包到Linux环境中（2）解压文

如何分析及处理Flink反压？反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是pull

Flink-1.10.0中的readTextFile解读最近在学习Flink，研究了一些东西，在准备自定义一个简单的监听文件的source作为练手的时候，遇到了一个问题。就是应该如何在自己的source中决定哪个分区读取哪个文件？学习过spark的我们知道，source会被切分，然后每个分区读取自己分区的输入切片数据即可

flink的提交任务1.web页面上传程序代码,填入要1.执行的maind的全类名,2.并行度3.接收机器和端口号,2.还有一种就是直接在项目(idea)中就直接执行程序!结果将会打印在控制台,3.再有一种就是在linux中提交任务将jar包上传到lunux,到flink的命令下bin下,-c指定main方法的

简介ApacheFlink提供了容错机制来恢复数据流应用的状态。这种机制保证即使在错误出现时，应用的状态会最终反应数据流中的每条记录恰好一次(exactlyonce)。注意，可以选择降级到至少一次的保证（atleastonce）这种容错机制不断的为分布式数据流建立快照。对于拥有小状态（数据量较小

如何读取，写入和修改Flink应用程序的状态本文主要介绍Flink的状态管理，非常实用。过去无论是在生产中使用，还是调研ApacheFlink，总会遇到一个问题：如何访问和更新Flink保存点（savepoint）中保存的state？ApacheFlink1.9引入了状态处理器（StateProcessor）API，它是基于DataSet

阿里妹导读：ApacheFlink是公认的新一代开源大数据计算引擎，可以支持流处理、批处理和机器学习等多种计算形态，也是Apache软件基金会和GitHub社区最为活跃的项目之一。2019年1月，阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练和集团内部业务打磨的Blink引擎进行开源并向Apach

TableAPIFlinkAPI总览如图，Flink根据使用的便捷性和表达能力的强弱提供了3层API，由上到下，表达能力逐渐增强，比如processFunction，是最底层的API，表达能力最强，我们可以用他来操作state和timer等复杂功能。DatastreamAPI相对于processFunction来说，又进行了进一步封装，

上篇：第14节DataStream之sink（java）1、自定义sink实现自定义的sink实现SinkFunction接口或者继承RichSinkFunction参考org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink2、简单scala入门测试：把定义每个数都累加1具体代码实现：packagexuwei.streaming

1.世界1.flink代码基本架构link应用程序结构就是如上图所示：Source:数据源，Flink在流处理和批处理上的source大概有4类：基于本地集合的source、基于文件的source、基于网络套接字的source、自定义的source。自定义的source常见的有Apachekafka、Amazon

Flink支持多种安装模式。local（本地）——单机模式，一般不使用standalone——独立模式，Flink自带集群，开发测试环境使用yarn——计算资源统一由HadoopYARN管理，生产环境测试 Standalone模式 步骤 1.解压flink压缩包到指定目录2.配置flink3.配置slaves节点4.分

上篇：第13节DataStream之partition（java）1、Sink部分详解DataStreamAPI之DataSinkwriteAsText()：将元素以字符串形式逐行写入，这些字符串通过调用每个元素的toString()方法来获取print()/printToErr()：打印每个元素的toString()方法的值到标准输出或者标准错误输出流

Flink集群CPU-LOAD抖动问题排查故障经过故障经过月8日22点左右线上flink集群开始报警，经查看部分节点load搞达100+，CPU100%耗尽，通过top命令查看cpu情况找到耗费CPU的进程，然后根据进程ID找到此进程的相关信息，发现是直播业务方昨天新提交上来的flink任务的task进程。然

Flink系列文章java实现增量文件WordCount，任务部署到yarn我们的目标FileWindowWordCount引入依赖码代码在IDE里运行看下效果ApacheFlink®-数据流上的有状态计算ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在

上文分析了SQL作业提交流程和实现思路，即通过SQLClient管理和创建TableEnv、设置各类信息、调用sqlUpdate、最后复用SQLClient的提交作业逻辑。现在需要将该过程进行细化，并考虑如何实现SQL校验和调试功能。一、作业提交步骤细化首先，作业提交作为一个服务接口，我们先看

1、flink-无界数据集-有界数据集针对无界数据持久化计算数据源源不断产生的，就是流水一样。数据类型无界：不断产生数据有界：最终，不再改变的数据集2、flink-两种执行模型执行模型两种执行模型分别是：流计算、批处理流计算：数据不断产生，就一直处于计算状态批处

一.Flink中DataType组成基本数据类型：java的8中基本数据类型加上它们各自的包装类型，在加上void,String,Date,BigDecimal,BigInteger.基本数据类型的数据和Object类型的数组复合类型1.FlinkJavaTuples2.scalacaseclasses3.Row4.POJOs:如果

一.Flink新特性1.支持Scala2.122.对SQL功能进行完善a.StreamingSQL新增TemporalTables【时态表】时态表：时态表记录了数据改变的历史状态，该表可以返回特定时间点的表的内容。b.StreamingSQL支持模式匹配模式匹配：FlinkCE

Flink简介ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的

1.通过上期的分享，我们对Metrics类库有了较深入的认识，并对指标监控的几个度量类型了如指掌。本期，我们将走进当下最火的流式处理框架flink的源码，一同深入并学习一下别人家的代码。2.会当凌绝顶，一览众山小。先从全局了解个梗概，然后再采用剥洋葱的方式逐层去解密。我本地

微博机器学习平台使用Flink实时处理用户行为日志和生成标签，并且在生成标签后写入存储系统。为了降低存储系统的IO负载，有批量写入的需求，同时对数据延迟也需要进行一定的控制，因此需要一种有效的消息聚合处理方案。在本篇文章中我们将详细介绍Flink中对消息进行聚合处理的方案

AggregateFunction比ReduceFunction更加的通用，它有三个参数:输入类型(IN)、累加器类型(ACC)和输出类型(OUT)。输入类型是输入流中的元素类型，AggregateFunction有一个add方法可以将一个输入元素添加到一个累加器中。该接口还具有创建初始累加器(createAccumulator方法)、将两