一般来说,Flink内置的水位线生成器就可以满足应用需求了。不过有时由于业务逻辑可能非常复杂,这时对水位线生成的逻辑也有更高的要求,开发人员就必须自定义实现水位线策略WatermarkStrategy了。在WatermarkStrategy中,时间戳分配器TimestampAssigner都是大同小异的,指定字段提取时间戳
大家好,我是小寒~ 原文链接: Flink的状态管理 2022 大数据学习路线图 在上一篇文章,我们分享了 FLink 中时间和窗口的相关技术细节,今天我们来分享一下 FLink 中的状态管理相关的内容。 状态管理 状态在 FLink 中叫作 State,用来保存中间计算结果或者缓存数据。 对于流计算而言,事
0. 环境准备 本实验基于以下 8 台测试机器进行: IP hostname 10.4.79.90 hadoop-1 10.4.79.8 hadoop-2 10.4.79.6 hadoop-3 10.4.79.58 hadoop-4 10.4.79.38 hadoop-5 10.4.79.96 hadoop-6 10.4.79.62 hadoop-7 10.4.79.92 hadoop-8 首先确认每个机器都安
1、基本架构 Flink是经典的主从结构,Master-Slave。 Flink集群启动时,会启动一个JobManager进程,至少一个TaskManager进程。 三个角色重要:JobManager、TaskManager、Client。 JobManager Flink系统的协调者,负责接收Flink Job,调度组成Job的多个Task的执行。 收集Jobd的状态信息,并管
简介: 作为一款全平台极速 MPP 架构,StarRocks 提供了多种性能优化手段与灵活的建模方式,在预聚合、宽表和星型/雪花等多种模型上,都可以获得极致的性能体验。通过 StarRocks 结合 Flink 构建开源实时数仓的方案,可以同时提供秒级数据同步和极速分析查询的能力。同时,通过 StarRocks 主
欢迎关注公众号:实时计算 引言 随着互联网和大数据技术的发展,实时计算框架也在推陈出新,向着高吞吐、高可用、低延迟准实时的方向发展。本文从几个方面全面对比业界流行的实时计算框架,总结了各框架的优缺点,希望对读者进行架构设计和技术选型提供帮助。 各框架对比概览
flink 流的合并操作 union union只能合并类型相同的数据,合并的结果仍然是DataStream,结果操作与未合并之前一致。 public static void main(String[] args) throws Exception { //流的合并操作 union 只能合并类型相同的流 StreamExecutionEnvironment env
1、Flink简介 Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。 Apache Flink 是 Apache 的顶级项目。 Apache Flink 特点:现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型:流处理一般需要支持毫秒级
对于数据处理系统的架构,最简单的方式就是单节点。当数据量增大,计算逻辑更加复杂多变时,可以考虑增加CPU、加大内存,也就是让一台机器变得性能更加强大从而提高计算性能——这是所谓的对称多处理架构(SMP),但是SMP存在问题很明显:所有CPU 完全平等,所有内存、总线资源共享,这就势必造成
doris 官文: https://doris.apache.org/ecosystem/flink-doris-connector.html#how-to-use 依赖 <!--flink-doris-connector--> <dependency> <groupId>org.apache.doris</groupId> <!--<artifactId>f
环境说明 这段时间在梳理 flink,今天刚好测试之前的一个应用:在web ui 上提交任务报错了: 如图:这里指定了运行的主程序类名和并行度,然后点击submit 时,出错了 单纯从页面报错信息无法准确定位错误原因,此时可以通过 日志文件查看错误原因‘ [hui@hadoop103 ~]$ cd /opt/module/
以一个简单的入门例子,统计每个单词出现的次数开始。 1. pom配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:sch
目前能下载到flink1.13的parcel包的资源确实少,有些也需要收费的,我这里采用自己编译的方法。 1、准备环境 jdk1.8 maven3.8.1 parcel制作工具 2、制作parcel 下载制作工具 git clone https://github.com/pkeropen/flink-parcel.git 修改配置文件 cd ./fli
4.富函数(Rich Functions) 4.1 函数类(Function Classes) Flink 暴露了所有 udf 函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)。例如MapFunction, FilterFunction, ProcessFunction 等等。 下面例子实现了 FilterFunction 接口: class FilterFilter extends FilterFunction[String] {
Environment(执行环境) --> Source(数据源) --> Transform(转换操作) --> Sink(输出) 创建环境之后,就可以构建数据处理的业务逻辑了,如上所示,下面主要学习Flink的源算子(Source)。想要处理数据,先得有数据,所以首要任务就是把数据读进来。 Flink可以从各种来源获取数据,然后构建DataSt
Flink OutputTag 为什么需要加 "{}" 结论 先给出结论,OutputTag 可以加 也可以不加 // case 1 不加 {} ,运行时会报错 OutputTag<String> stringOutputTg = new OutputTag<String>("a"); // case 2 加 {} 就是 一个继承了 OutputTag 的 匿名类 OutputTag<String> stringOu
what: flink的整体架构,如下: Flink运行时涉及到的进程主要有以下两个:jobManager和taskManager。 jobManager: 指责:主要负责task协调,和checkPoint的错误恢复等。 具体方式:当客户端将打包好的任务提交到JobManager之后,JobManager就会根据注册的Ta
1.程序与数据流 (DataFlow) 所有的Flink程序都是由三部分组成: Source Transformation 和 Sink(输入、转换、输出) Source负责读取数据源,Transformation利用各种算子进行处理加工,Sink负责输出 在运行时,Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”(Dataflows),它包含了这三部分 每一个dat
顺序保证难点 本文主要分析 CDC 业务场景中任务级顺序保证,技术选型为:debezium、kafka、flink,其构成了顺序保证中至关重要的每一环,应该充分考虑、分析各组件的对于顺序的支持。 首先 debezium 作为采集组件,其分别为 schema topic 和 data topic 提供了不同的时间字段,如下图 schema
上一篇中提到flink+kafka如何做到任务级顺序保证,而端到端一致性即为实现用户数据目标端与源端的准确一致,当源端数据发生更改时,保证目标端及时、正确、持久的写入更改数据。为实现端到端一致性应在顺序保证的基础上,实现一致性语义exactly once的保证。纵观各底层组件:Debezium、Kafk
flink1.13于5月4日发布,版本迭代之快,更是体现了其势不可挡的发展速度。社区活跃度逐步攀升,当然少不了与云原生等技术的集成。 本文主要讲解flink的原生k8s application模式部署步骤,原生k8本质上是flink内部集成了k8s,能够做到Taskmanager的弹性伸缩。 编辑 而之所以采用appli
问题现象 当Key数量较少时,Flink流执行KeyBy(),并且设置的并行度setParallelism()不唯一时,会出现分到不同task上的key数量不均匀的情况,即: 某些subtask没有分到数据,但是某些subtask分到了较多的key对应的数据 Key数量较大时,不容易出现这类不均匀的情况。 原因分析 在多并行度配置
Exception in thread "main" org.apache.flink.util.FlinkException: Failed to execute job 'Flink Streaming Job'. at org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment.executeAsync(StreamExecutionEnvironment.java:1951) a
Flink /opt/flink-1.13.1/bin/start-cluster.sh
Flink 版本: 1.15.0 问题 在社区看到以下问题: 请教个问题哈,sink 到 kafka,采用默认的分区器,是不是每个并行度都会与kafka的partition维护一个连接 比如 10 个并行度,3个 partition,那么维护的连接数总共为 10*3 个 ? 是的 还是一个taskManager建立一个生产者 一个生产者对应多个