Flink架构   Flink是一个分布式系统，为了执行流式应用，需要对计算资源进行有效的分配和管理。它集成了所有常见的集群资源管理器，如HadoopYARN、ApacheMesos和Kubernetes，但也可以设置为独立集群甚至作为库运行。本节包含对Flink架构的概述，并描述其主要组件如何交互执行应

——wirteby橙心橙意橙续缘，前言白话系列————————————————————————————也就是我在写作时完全不考虑写作方面的约束，完全把自己学到的东西、以及理由和所思考的东西等等都用大白话诉说出来，这样能够让信息最大化的从自己脑子里输出并且输入到

前言微信搜【Java3y】关注这个朴实无华的男人，点赞关注是对我最大的支持！文本已收录至我的GitHub：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y，有300多篇原创文章，最近在连载面试和项目系列！最近一直在迁移Flink相关的工程，期间也踩了些坑，checkpoint和反压是其中的一个。敖丙太菜了，Flin

大数据面试题(完整）2020大数据面试题真题总结(附答案)：点击这里技术栈Hadoop万亿数据下Hadoop的核心竞争力：点击这里HBaseHBase应用与高可用实践：点击这里Kafka基于Kafka的实时计算引擎如何选择？SparkorFlink？：点击这里Kafka应用实践与生态集成：点击这里Druid深入

Flink支持用户自定义Functions，方法有2个Refhttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/user_defined_functions.html1.实现MapFunction接口classMyMapFunctionimplementsMapFunction<String,Integer>{publicIntegermap(Stringva

Flink反压判断随着版本的持续变更，截止1.10.0版本，Flink提供的监控指标中与反压最为密切的如下表所示：指标名称用途outPoolUsage发送端缓冲池的使用率inPoolUsage接收端缓冲池的使用率floatingBuffersUsage处理节点缓冲池的使用率exclusiveBuffersUsage数

事件驱动的应用 处理函数简介ProcessFunction将事件处理与定时器和状态结合起来，使其成为流处理应用的强大构件。这是用Flink创建事件驱动应用的基础。它与RichFlatMapFunction非常相似，但增加了定时器。例子 如果你做过"流分析"培训中的实战练习，你会记得它使用TumblingE

Flink中的状态：算子状态（OperatiotState）键控状态（KeyedState）状态后端（StateBackends） 由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态可以认为就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问

1、检查点（checkpoint）Flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点。有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。下图是一个奇偶求和的例子，sum_even表示偶数求

不带时间窗口的的groupby会来一条数据进行一条数据的更新操作。这个时候结果是incrment的状态，每次都是覆盖（包含）了上次的结果。  带时间窗口的groupby会对时间窗口内的一批数据进行处理。这个结果是segment的状态，与窗口个数对应。上面第二个图的意思是根据时间间隔把

本文针对的是flink-faker这个连接器https://github.com/knaufk/flink-faker下面的使用案例来自ververica的flink-sql-cookbook      数据类型(不要忘记最后添加逗号)生成该数据的设置方式(不要忘记最后添加逗号)生成的数据举例连接器'connector'='faker',-cli

Flink实现实时热门商品展示一、案例介绍二、数据准备三、代码总览三、代码运行1.在IDEA中运行代码2.在集群上运行代码一、案例介绍这里的实时热门商品展示即每隔五分钟输出最近一个小时内点击量最多的N个商品，实现思路如下：抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于业务时间

1、代码案例packagewindowimportcom.yangwj.api.SensorReadingimportorg.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristicimportorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedO

数据仓库学习转载声明本文大量内容系转载自以下文章，有删改，并参考其他文档资料加入了一些内容：系列|漫谈数仓第一篇NO.1『​基础架构』作者：Flink出处：Flink系列|漫谈数仓第二篇NO.2数据模型（维度建模）作者：仙子紫霞出处：数据仓库与Python大数据系列|漫谈数仓第

Flink将实时产生的数据流式写入到hdfs中importcn.itcast.day03.source.custom.MyNoParallelSource;importcn.itcast.day03.source.custom.Order;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;importorg.apache.flink.core.fs.Path;import

状态方案的演变  ApacheFlink流媒体应用通常被设计为无限期或长时间运行。与所有长期运行的服务一样，应用程序需要更新以适应不断变化的需求。这对于应用程序所针对的数据模式也是一样的，它们会随着应用程序的发展而发展。本页提供了关于如何演进状态类型的数据模式的概述。