[BigDataHadoop：EbProject&电商实时数仓项目.V10] [Deployment.EbProject电商实时数仓项目][|EbProject：可视化&Flink配置.V5|]一、修改flink配置，开放flink被监控端口### --- 把prometheus的jar包复制到flink的lib目录下 ~~~ # 把prometheus的j
支付宽表 支付宽表的目的，最主要的原因是支付表没有到订单明细，支付金额没有细分到商品上， 没有办法统计商品级的支付状况。 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上。 解决方案有两个 一个是把订单明细表（或者宽表）输出到 Hbase 上，在支付宽表计算时查询 hbase， 这相当
Apache Flink系列-①什么是Apache Flink？ Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态计算。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。 在这里，我们解释Flink’s架构重要的各个方面。 处理无界和有界数据 任何类型的
下图是RocksDB的工作流程，一共进行三个步骤， ①将数据写入内存中的活跃表 Active MenTable ②将活跃表转化成只读表 ReadOnlyMemTable ③将只读表flush到本地磁盘上 LocalDish 具体调优方法 ①增大整块缓存，减小刷写的频率。 该块内存为flink的管理内存，默认为全部内存的0.4
一、开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的，写数据都是先缓存到内存中，所以RocksDB的写请求效率比较高。RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据，每次获取数据时，先从内存中blockcache中查找，如果内存中没有再去磁盘中查询。使用 RocksDB时，状态大小仅受可用磁盘空间量的限制，性能瓶颈
解压在hadoop102节点服务器上创建安装目录/opt/module，将flink执行解压命令，解压至当前目录。§tar-zxvf flink-1.13.0-bin-scala _2.12. tgz-C/opt/module/flink-1.13.0/flink-1.13.0γ1og/flink-1.13.0/LICENSEflink-1.13.0/lib/3.启动进入解压后的目录，执行启动命令，并查看进程。$c
Windows 属性 Windows 就是基于ListState 和 AggregateState来做的存储，Windows里面有三个重要的属性，Assigner、Trigger、Evictor (非必须)。 WindowsAssigner TumblingEventTimeWindows protected TumblingEventTimeWindows(long size, long offset, WindowStagger windowStagger)
视频：https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728?p=14&spm_id_from=333.33.header_right.history_list.click 转载笔记：https://ashiamd.github.io/docsify-notes/#/study/BigData/Flink/%E5%B0%9A%E7%A1%85%E8%B0%B7Flink%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E5%AE%9E%E6%88%98-%E5
解压目录说明: bin 可执行脚本 conf 配置文件 data 示例程序使用数据 examples 示例程序 jars 依赖 jar 包 python pythonAPI R R 语言 API sbin 集群管理命令 yarn 整合yarn需要的东西 Flink的使用 1）处理结果准确：无
如果消费位置不准确了，或者checkpoint/savepoint损坏无法恢复，可以直接在Flink中方便指定消费者位置； 如下示例直接指定消费的时间戳即可。（Flink Sql好像还不支持，需要单独写UDF实现） 参考： flink 根据时间消费kafka
由于yarn默认容器资源为最小核心数，即一个cpu， 所以我们要根据并行度去调整分配的cpu资源 程序如下:指定并行度为5，指定每个TM的slot数为2 -p 5 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \ 所以虽然配置了2个slot(并发度为2)，但是两个task不能同时运行，因为只有一个cpu 查看yarn的ui，可以
1. 什么是Savepoint和Checkpoint Savepoint 是一项可让我们为整个流应用程序生成”某个时间”点快照的能力。快照包含有关您输入源的位置信息，以及数据源读取到的偏移量信息以及整个应用程序状态信息。 我们可以使用 Chandy-Lamport 算法的变体在不停止应用程序的情况下获得全部状
一、依赖 二、代码 package net.xdclass.class11; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import org.apache.commons.collections.IteratorUtils; import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode; import org.apache.flink.api.java.funct
一、导入依赖 参考本人下博客 二、代码 FLink11FilterApp.java package net.xdclass.class9; import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelecto
1. flink部署到集群上，standalone模式，需要指定TaskManager主机的地址：修改flink-conf.yaml配置并添加配置 taskmanager.host: localhost否则提交job时，会报错：TaskExecutor akka.tcp://xxx has no more allocated slots for job 2. 当需要其它的jar包时，比如kafka连接器、jdbc连接器，需
场景：flink1.14.0 通过restApi操作flink集群（standalone），能力有限，目前的项目使用Flink比较原始 官网的restApi文档真的写的一塌糊涂，传参和返回结果示例，请求路径（占位符用冒号表示），明显不是搞web项目的人写的 这里只记录几个重要的，以及常用的，flink webUI上可以直接进行各种操作，只要
业务场景： Flink消费Kafka数据写入Hbase 组件版本： CDH：6.3.0 Flink：1.12.1 Hbase:2.1.0-cdh6.3.0 问题1： java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.commons.cli.Option.builder(Ljava/lang/string;) 问题原因： hadoop-common依赖中commons-cli版本过低，导致程序运行找不到最新版的方
Flink基石----Window 目录Flink基石----Window一、Time Window----时间窗口1、TumblingProcessingTimeWindows----滚动的处理时间窗口2、TumblingEventTimeWindows----滚动的事件时间窗口3、SlidingProcessingTimeWindows:----滑动的处理时间窗口二、Session Window----会话窗口
实时即未来 1. Flink介绍 1.1. 发展历史 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0W6AIRw9-1647863509976)(/Users/kayleigh/Library/Application Support/typora-user-images/image-20220317201723092.png)] [外链图片转存失败,源站可能
然后我们来看一下状态编程,这里我们实现一个简单的任务,就是: 我们要实现,温度跳变报警. 就是说,当两个温度值之间的温度差大于10度的时候,我们就要报警. 我们来做一下,这里我们新建一个 StateTest3_keyedStateApplicationCase 然后我们同样是,先把创建环境env,然后设置并
前置要求 Java技术体系 Junit单元测试 Idea软件使用 Flink自建版本custom-test 带有Transformation的HelloWorld程序 我们在上一篇文章的基础上增加一个MapFunction的算子操作，并运行起来 @Test public void testFlinkHelloWorld2() throws Exception { DataStreamSource<Str
Flink 基石、Flink Time、事件时间、Watermark水位线 目录Flink 基石、Flink Time、事件时间、Watermark水位线Flink 基石Flink Time事件时间Watermark Flink 基石 Flink Time 事件时间 代码示例 package com.shujia.flink.core import org.apache.flink.streaming.api.TimeC
导读： 大家好我是胖子，我想我们大家都知道Flink是有状态的实时计算引擎，很多人不理解一个计算引擎应该怎么做呢，其实这就涉及到了Flink的核心，也就是它的应用程序抽象，我们都知道Flink会将我们编写的程序来进行转换成一个图，接着会进行优化，以及转换成一些可执行的图。可是你真的认真
Flink任务执行过程中经常会出现由于网络或者内存等原因导致某些task失败，这时就需要我们配置对应的task故障恢复，也就是重启策略来保障某个子task失败可以自动恢复过来而不影响导致整个flink job任务失败。 Flink的故障恢复有四种方式：重启策略分为：固定延迟重启策略、故障率重启策
Flink Sink：接收器 flink代码分为三部分： 1、Source----数据源，读取数据 2、Transformation----转换，对数据进行处理，也就是算子 3、Sink----将数据发出去 Flink 将转换计算后的数据发送的地点 。 Flink 常见的 Sink 大概有如下几类： 1、写入文件 2、打印出来 3、写入 socket 4、自定
