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  • Flink读取Iceberg数据2022-03-20 13:01:40

    1.依赖 参考:https://iceberg.apache.org/docs/latest/flink/#reading-with-datastream <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.12.0</version>

  • Flink Table Api 之聚合函数使用2022-03-20 11:01:45

    聚合函数(Aggregate Functions) 用户自定义聚合函数(User-Defined Aggregate Functions,UDAGGs) 可以把一个表中的数据,聚合成一个标量值; 用户定义的聚合函数,是通过继承 AggregateFunction 抽象类实现的 AggregationFunction要求必须实现的方法: – createAccumulator

  • Flink Table Api 之表函数使用2022-03-20 10:02:32

    表函数(Table Functions) 用户定义的表函数,也可以将0、1或多个标量值作为输入参数;与标量函数不同的是,它可以返回任意数量的行作为输出,而不是单个值;为了定义一个表函数,必须扩展 org.apache.flink.table.functions 中的基类TableFunction 并实现(一个或多个)求值方法; 表函数的行为由

  • Flink StreamExecutionEnvironment 一些细节&Flink 执行模式2022-03-19 23:36:31

    flink 上下文换机一些细节   Flink 程序可以在 本地环境运行,也可以在集群环境下运行,不同的运算环境,提交的运行过程也不太一样,这就需要运行程序的时候需要获取上下文环境,从而建立起与flink框架的联系,只有获取到上下文环境信息才能将任务分配到不同的taskmanager上运行。 StreamEx

  • Flink 部署和整体架构2022-03-19 20:36:42

    一、Flink运行部署模式和流程 部署模式: 1、Local 本地部署,直接启动进程,适合调试使用 2、Standalone Cluster集群部署,flink自带集群模式 3、On Yarn 计算资源统一由Hadoop YARN管理资源进行调度,按需使用提高集群的资源利用率,生产环境 运行流程 1、用户提交Flink程序到JobClient, 2

  • 大数据_Flink_Java版_状态管理(4)_状态后端---Flink工作笔记00652022-03-19 18:30:07

    然后我们再来看这个,状态后端,这个是个可插入的组件,他主要是用来管理状态的,比如,对状态的维护,还需要有对状态的容错对吧,所以,首先为了保存状态,都是把状态保存到内存中的,但是为了 容错防止,机器down掉,会丢失状态还需要把状态在硬盘中存储一份. 这些复杂的状态管理,在分布

  • Flink Standalone 集群部署2022-03-19 09:04:56

    Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求,常见的有单机模式,Standalone Cluster 模式,同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上,如 YARN,Mesos,Docker,Kubernetes 等。以下主要介绍其Standalone Cluster 模式的部署。     Standalone Cluster 模式是 Flink 自带的一种集

  • 大数据_Flink_Java版_数据处理_Watermark在任务间的传递---Flink工作笔记00542022-03-19 09:03:42

           上一节我们说到了waterMark,这个时间数据的作用,我们知道waterMark表示在这个时间数据的,之前的数据都已经传输完了.   我们来看,我们知道在flink中,一个任务可以分为多个子任务,那么上游任务的数据,到子任务的时候, 数据我们说,如果设置了keyby那么,他分配下游子

  • Flink源码漫游指南<伍>ClusterEntrypoint与集群的启动2022-03-18 18:32:03

            当用户用Session cli命令启动集群时,首先会在Flink集群启动脚本中调用ClusterEntrypoint抽象类中提供的main()方法,以启动和运行相应类型的集群环境。 也就是说,ClusterEntrypoint是整个集群的入口类,且带有main()方法。在运行时管理中,所有的服务都是通过CE类进行触

  • Flink原理与调优2022-03-18 17:58:44

    Flink提交流程(Yarn-Per-Job) 1. client运行脚本提交命令。 2. CliFrontend实例化CliFrontendParser进行参数解析。 3. CliFrontend实例化YarnJobClusterExecutor并创建客户端。 4. 在客户端中实例化YarnClusterDescriptor封装YarnClient信息,包含提交参数和命令。 5. 将信息

  • Flink批处理-简单案例-012022-03-10 10:02:46

    一、简单案例 <?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:schemaLocation="http://maven

  • 8.Flink实时项目之CEP计算访客跳出2022-03-09 23:03:41

    1.访客跳出明细介绍 首先要识别哪些是跳出行为,要把这些跳出的访客最后一个访问的页面识别出来。那么就要抓住几个特征: 该页面是用户近期访问的第一个页面,这个可以通过该页面是否有上一个页面(last_page_id)来判断,如果这个表示为空,就说明这是这个访客这次访问的第一个页面。 首次访问

  • Hudi-集成Flink(Flink操作hudi表)2022-03-08 22:32:03

    一、安装部署Flink 1.12 Apache Flink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。   1.准备tar包 flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz 2.解压  tar -zxvf flink-1.13.1-bin

  • 练习: Flink Sink 将数据 保存 到 HDFS MySQL2022-03-04 22:03:58

    1 import lombok.AllArgsConstructor; 2 import lombok.Data; 3 import lombok.NoArgsConstructor; 4 5 @Data 6 @NoArgsConstructor 7 @AllArgsConstructor 8 public class Sensor { 9 private String sensor_id; 10 private Long sensor_timeStamp; 11

  • Flink TransForm (二)2022-03-03 12:32:37

    滚动聚合算子 常见的滚动聚合算子sum,min,maxminBy,maxBy作用 KeyedStream的每一个支流做聚合。执行完成后,会将聚合的结果合成一个流返回,所以结果都是DataStream参数 如果流中存储的是POJO或者scala的样例类, 参数使用字段名 如果流中存储的是元组, 参数就是位置(基于0

  • 大数据之flink容错机制2022-03-02 23:07:27

    一、概念理解 1、State状态 Flink实时计算程序为了保证计算过程中,出现异常可以容错,就要将中间的计算结果数据存储起来,这些中间数据就叫做State。 2、StateBackEnd 用来保存State的存储后端就叫做StateBackEnd,默认是保存在JobManager的内存中,也可以保存的本地文件系统或HDFS这

  • Flink操作json数据2022-03-02 21:06:15

    1 kafka中的json数据 关键词:json、嵌套、复杂结构、Map、Array、Row 1. Flink SQL 解析嵌套的 JSON 数据_JasonLee_后厂村程序员-CSDN博客 - 2 内置json函数 1. 官方文档  ​​​​​​​System (Built-in) Functions | Apache Flink 2. 函数使用 JSON_VALUE('{"a":}', '$.a')

  • flink写入clickhouse之分布式表写入2022-03-02 18:03:23

    flink写入clickhouse之分布式表写入.md 简介 之前基于clickhouse的官方jdbc包编写了sink,用于写入单表,见:https://www.cnblogs.com/sqhhh/p/15897275.html clickhouse分布式表的写入,目前有2种方法: 1.对着逻辑表写入:此方法可以当作是单表,利用单表写入的sink写入数据 2.对着各个节点

  • 大数据_Flink_数据处理_流处理API_Transform(2)_滚动聚合算子_keyBy_sum_min_max_minBy_maxBy---Flink工作笔记00302022-03-02 17:02:15

    然后我们前面看了基本的转换算子,然后我们再来看 数据聚合相关的算子.   我们可以在DataStream中查一下,可以看到,这个里面 竟然没有reduce这样的方法对吧,那怎么办,数据怎么进行聚合啊 我们接着看   可以看到我们搜sum,也没有对吧没这样的方法吧  

  • 大数据_Flink_数据处理_运行时架构6_slot和并行度的关系---Flink工作笔记00212022-03-02 16:03:46

            上面我们说了flink允许子任务共享slot,等等,有几个任务,如何分配slot等等对吧.         然后我们再继续来看slot和并行度的关系,看到上面左侧,这个任务有A任务4个并行度,然后B任务4个并行度,然后C任务2个并行度,D任务4个并行度,然后E任务2个并行度...也就是对

  • 大数据_Flink_数据处理_运行时架构8_数据传输和任务链---Flink工作笔记00232022-03-01 10:03:52

          然后我们再来看上一步我们理解了数据流的执行,生成过程,       然后我们再来看数据流的传输以及任务链,因为如果需要知道 两个任务到底是如何合并的,这里就需要知道数据流传输和任务链才行. 首先我们要知道 1.一个程序中,不同的任务可能有不同的并行度 2.算子也就

  • 大数据_Flink_数据处理_运行时架构7_程序结构和数据流图---Flink工作笔记00222022-03-01 10:03:40

    然后我们再来看实际上,flink对数据的处理,反应到代码上可以看到都是对DataStream的处理对吧,然后我们看,可以分成3个部分,一个是source部分,这里就是对源数据流的读取, 然后transformation这个是转换的意思对吧,是对数据流的转换,然后再看sink这个是对数据流的输出 对吧. trans

  • 【大数据课程】高途课程实践-Day03:Scala实现商品实时销售统计2022-02-28 22:32:17

    〇、概述 1、实现内容   使用Scala编写代码,通过Flink的Source、Sink以及时间语义实现实时销量展示 2、过程 (1)导包并下载依赖 (2)创建数据源数据表并写⼊数据 (3)在Mysql数据库中创建统计结果表 (4)编写Flink计算代码 a.参考ShopMysqlSource.scala 代码,进⾏Flink Source 编写,从Mysql读

  • Flink -没写完更新中2022-02-28 19:33:43

    文章目录 前言一、概述1 Flink是什么2 架构分层3 基本组件4 其他流式计算框架+ 二、入门与使用1 Flink基本安装1.1 Linux1.2 Java1.3 Scala+ 2 常用API2.1 DataStream 流处理DataSourceTransformationSink示例一:自定义数据源(SourceFunction)示例二:自定义分区示例三:NettyServ

  • Flink-cdc2.1 分片算法导致GC问题2022-02-28 15:32:42

    一、背景 目前 yarn 集群 360 个FLink实时作业,90% 都是使用 flink1.13.3 + cdc2.1 ,在12月17号发现一个流任务:xxx_mysql_kafka 运行无异常,但是一直不往 Kafka 发送最新数据 二、问题排查 1、 根据该任务 application id 查看具体运行在那个 yarn 节点上 堡垒机登录该节点,切换到 y

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