ApacheFlink状态管理和容错机制介绍施晓罡过往记忆大数据本文由韩非（FlinkChina社区志愿者）整理自8月11日在北京举行的FlinkMeetup会议。分享嘉宾施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。本文主要内容如下：

linux环境下部署flink实现流数据实时更新1、linux系统准备jdk1.8解压flinktar-zxvf你的flink的压缩包路径修改配置设置conf下的ymal文件的并行度设置为4启动进入到bin的目录下启动:./start-cluster.sh访问：http://192.168.201.129:8081/访问不了，关闭下防火墙先2、Ja

前言在本系列博客中，你将学习到三种构建Flink应用程序的强大案例：动态更新应用程序的逻辑动态的数据分区（shuffle），在作业运行时进行控制基于自定义窗口逻辑的低延迟告警（不使用WindowAPI）这几个案例扩展了使用静态定义的数据流可以实现的功能，并提供了满足复杂业务需求的基础。动态更

ApacheFlink1.6.0正式发布，涵盖多项重要更新过往记忆大数据过往记忆大数据更多关于大数据相关的技术请关注本公众号或博客https://www.iteblog.com/为期两个月开发的ApacheFlink1.6.0于昨天（2018-08-09）正式发布了。Flink社区艰难地解决了360个issues，到这里查看完

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1.pom.xml<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency>2.详细代码importjava.uti

一、独立进程模式（Standalone）1.1官网下载https://flink.apache.org/downloads.html1.2修改flink-conf.yamlcd./confvimflink-conf.yaml1.3修改masterscatmasters1.4修改workerscatworkers1.5执行脚本，启动flinkcd.../bin/start-cluster.sh1.6We

ApacheFlink1.3.0正式发布及其新功能介绍过往记忆过往记忆大数据下面文档是今天早上翻译的，因为要上班，时间比较仓促，有些部分没有翻译，请见谅。2017年06月01日儿童节ApacheFlink社区正式发布了1.3.0版本。此版本经历了四个月的开发，共解决了680个issues。ApacheFlink1.3

StateBackends由Flink管理的keyedstate是一种分片的键/值存储，每个keyedstate的工作副本都保存在负责该键的taskmanager本地中。另外，Operatorstate也保存在机器节点本地。Flink定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。如果发生

同事用flink写的服务，wifi和人关联查询，一个wifi数据kafka流，一个人的数据kafka流，按WIFI相机的设备号和时间关联查询，最后结果写入ClickHouse，如果不用flink这类框架，我想了一个实现分布式流处理的方法，代码写起来比用flink可能会繁琐一些，但应该也能做到可靠和高效。各工作节点用同一个gr

前言在上一篇博客中，我们对欺诈检测引擎的目标和所需要的功能进行了描述，我们还描述了如何基于可修改的规则而不是使用硬编码的KeysExtractor实现Flink应用程序的数据自定义分区。我们在上篇博客中特意省略了有关如何初始化应用的规则以及如何在作业运行时更新的细节，在本文我们将

FlinkTable和SQLAPI：为统一批处理和流处理而设计iteblog过往记忆大数据本PPT来自于2017年3月2日进行的FlinkMeetup，PPT中介绍了FlinkTable和SQLAPI的设计动机：因为DataStreamAPI并不适合每个人，而很多数据分析人员对SQL是很熟悉的！分享中还有如何使用Table和SQLAPI的例子。在

前言本文首发自我的知识星球系列文章《大数据重磅炸弹实时计算引擎Flink》基础篇第二篇在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎？ 中我讲解了日常中常见的实时需求，然后分析了这些需求的实现方式，接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计

目录任务类型 任务与slot任务类型分为三种：source，transformation，sink 一个Flink程序由多个Source+多个Transformation+多个Sink组成。其中多个Source中的任意一个Source，叫做任务多个Transformation中的任意一个Transformation也叫做任务多个Sink中的任意一个Sink

背景说明线上业务反应使用Flink消费上游kafkatopic里的轨迹数据出现backpressure，数据积压严重。单次bulk的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的ES集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。测试环境ela

基于Prometheus+Grafana打造企业级Flink监控系统大数据技术与架构大数据技术与架构在进入本文之前，我先问大家一个问题，你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢？可能你会回答是自研或者ELK系统或者