一、前言 本文主要是针对 Flink SQL 使用 Flink CDC 无法实现多库多表的多源合并问题，以及多源合并后如何对下游 Kafka 同步更新的问题，因为目前 Flink SQL 也只能进行单表 Flink CDC 的作业操作，这会导致数据库 CDC 的连接数过多。 但是 Flink CDC 的 DataStream API 是可以进
使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期，可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况。 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 HA功能的接口概述 基于Zookeeper实现的HA接口 手工课: 添加个新的组件并使用
1.背景介绍 随着实时计算技术在之家内部的逐步推广，Flink 任务数及计算量都在持续增长，集群规模的也在逐步增大，本着降本提效的理念，我们研发了 Flink 任务伸缩容功能： 提供自动伸缩容功能，可自动调节 Flink 任务占用的资源，让计算资源分配趋于合理化。一方面避免用户为任务配置过多资
Flink系列文章 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲：Flink 常见
一、问题描述： 任务逻辑是通过实时读取Kafka数据，一分钟计算一次数据，并利用Flink StreamingFileSink将数据落地到HDFS文件中。为了应对大促剧增的数据量，对当前运行稳定的集群进行了扩容处理，任务重启后发现写入的hdfs文件一直处于inprogress状态无法滚动生成正式文件。 任
简介：Sort-Shuffle 使 Flink 在应对大规模批数据处理任务时更加游刃有余 本文介绍 Sort-Shuffle 如何帮助 Flink 在应对大规模批数据处理任务时更加游刃有余。主要内容包括： 数据 Shuffle 简介 引入 Sort-Shuffle 的意义 Flink Sort-Shuffle 实现 测试结果 调优参数 未来展望 Fli
1. CDC 性能问题 问题描述: ChunkSplitter split chunks 耗时导致CheckPoint 超时 job重启 解决方案: 增大CheckPoint超时间隔增大Chunk.Size(需考虑数据源压力) 2. JM 和 TM 内存分配问题 问题描述: 当容器内存全部使用时，RM会kill 容器，重新申请容器，最终任务失败 解决方案:
文章目录 流式分析概要使用 Event TimeWatermarks延迟 VS 正确性延迟使用 Watermarks Windows概要窗口分配器窗口应用函数ProcessWindowFunction 示例增量聚合示例 晚到的事件深入了解窗口操作滑动窗口是通过复制来实现的时间窗口会和时间对齐window 后面可以接 window空的
1、什么是flink flink是一种流处理框架，通常使用场景是消费kafka数据进行分组聚合后发送到其他系统，分组与聚合是flink的核心，在本文中仅阐述单个使用场景。流数据相当于是连续不断的数据，生产上的kafka中的日志数据就可以理解为流数据，流数据还分为有界流和无界流，有界即文本数据
Flink编程基本步骤: 1.创建流执行环境 StreamExecutionEnviroment.getExecutionEnviroment() 获取流环境。 2.加载数据源 Source 3.转换操作 Transformation 4.输出出去Sink,落地到其它的数据仓库,直接打印输出. 关于Flink 数据的基本操作 —— 四种分类 单条数据的操作 map fi
新一代 FlinkSQL 平台，重新定义 Apache Flink 开发 前言 Dinky 0.5.1 已发布，它将重新定义 Apache Flink 的开发运维，让其如虎添翼，降本增效。 现状 Flink Forward Asia 2021 刚刚结束，从 Apache Flink 中文社区发起人、阿里巴巴开源大数据平台负责人王峰（花名莫问）老师得知 Apache
Flink系列文章 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲：Flink 常见
Flink系列文章 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 本课时我们主要介绍 Flink 的 DataSet 和 DataStream 的 API，并模拟了实时计算的场景，详细讲解
下载安装MinIO 新建安装路径 # 安装主目录 mkdir -p /data/app/minio # 数据目录 mkdir -p /data/app/minio/data # 日志目录 mkdir -p /data/app/minio/log 下载MinIO安装包 cd /data/app/minio wget -q http://dl.minio.org.cn/server/minio/release/linux-amd64/minio
简介：本文将对FFA Keynote议题作一些简单的归纳总结，感兴趣的小伙伴们可以在FFA官网[2]找到相关主题视频观看直播回放。 作者 | 梅源（Yuan Mei） 来源 | 阿里技术公众号 律回春晖渐，万象始更新，这句诗用来形容2021年的大数据领域再合适不过，而Flink在2021年也开启了新的篇章。 2022
两个概念 处理时间：流处理算子所在机器的本地时间。 事件时间：数据流中事件发生的实际时间，一般是附加在数据流中事件的时间戳。 watermark -- 事件时间窗口的触发时机 实际生产中，事件不可避免会产生延迟，如何判断某一时间点之前的事件都已接收到，从而触发流处理算子工作？Flink提供了水
Event Time 指的是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间 由于延迟有可能一个较早完成的事件晚一些到达，在开窗的时候我们不可能一直等待窗口内应该到达的所有数据 在实际应用中，当涉及到对事件按照时间窗口进行统计时，Flink会将窗口内的事件缓存下来，直到
5.5.3 富函数(Rich Functions) “富函数”是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有Flink函数类都有其Rich版本。 它与常规函数的不同在于，可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。 RichMapFunctionRichFlatMapFunctionRichFilterFuncti
5.4.1 基础数据类型 Flink支持所有的Java和Scala基础数据类型，Int, Double, Long, String, … DataStream<Integer> numberStream = env.fromElements(1, 2, 3, 4); numberStream.map(data -> data * 2); 5.4.2 Java和Scala元组(Tuples) java不像Scala天生支持元组Tuple类型，java
1.背景 Flink目前在国内发展的火热，笔者在2018首次接触了flink之后，总是在官网/公众号各个地方追踪它的新动态，但一直没机会在生产上使用，近期有流式计算的需求，且目前企业对计算的实时性也要求越来越高，今天先在本地环境测试一把。测试把kafka中数据通过flink处理后写入mysql。 环境: j
背景 今天我们来聊一聊flink中状态rescale的性能优化。我们知道flink是一个支持带状态计算的引擎，其中的状态分为了operator state和 keyed state两类。简而言之operator state是和key无关只是到operator粒度的一些状态，而keyed state是和key绑定的状态。而Rescale，意味着某个状态节
我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本。生产中都是集群环境，并且是高可用的，生产上提交任务需要用到flink run 命令，指定必要的参数。 本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现。 上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计，这一课时我们将会从
以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有 Hadoop 支持的版本，Hadoop 环境需要保证版本在 2.2 以上，并且集群中安装有 HDFS 服务。 3.2.1 Flink on Yarn Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。 1. Sesstion Cluster模式 Session-Cluster
任务调度原理 客户端不是运行时和程序执行的一部分，但它用于准备并发送dataflow(JobGraph)给Master(JobManager)，然后，客户端断开连接或者维持连接以等待接收计算结果。而Job Manager会产生一个执行图(Dataflow Graph) 当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多
Flink 如何支持事件驱动的应用程序？ 事件驱动应用程序的限制取决于流处理器处理时间和状态的能力。Flink 的许多出色功能都围绕这些概念展开。Flink 提供了一组丰富的状态原语，可以管理非常大的数据量（高达数 TB），并保证一次性一致性。此外，Flink 对事件时间的支持、高度可定制的窗口
