当一个应用程序需求比较简单的情况下，数据转换涉及的operator（算子）可能不多，但是当应用的需求变得越来越复杂时，可能在一个Job里面算子的个数会达到几十个、甚至上百个，在如此多算子的情况下，整个应用程序就会变得非常复杂，所以在编写FlinkJob的时候要是能够随时知道Job的执行计划

Kudu是现在比较火的一款存储引擎，集HDFS的顺序读和HBase的随机读于一身，非常适合物流网场景，刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到,未来还要做大规模的数据分析。kudu适合的场景（以下内容来自网络）：1.适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景2.CPU密集型的场

一.前言官方提供了获取执行计划的WEB页面.入口:https://flink.apache.org/visualizer/二.使用2.1.获取执行计划json字符串.获取执行计划的json字符串很简单.就是在代码里面加一个输出就行了.System.out.println(env.getExecutionPlan());在这里插入图片描述

简介： 数据接入与传输作为打通数据系统与业务系统的一道桥梁，是数据系统与架构中不可或缺的一个重要部分。数据传输系统稳定性和准确性，直接影响整个数据系统服务的SLA和质量。此外如何提升系统的易用性，保证监控服务并降低系统维护成本，优雅应对灾难等问题也十分重要。数据接入

org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy-ConnectingtoResourceManagerat/0.0.0.0:8032问题flink-session启动无法连接到hadoop的resourceManager尝试重新连接Retryingconnecttoserver:0.0.0.0/0.0.0.0:8032.Alreadytried0time(s)失败.2021-03-1907:43:15,103W

 目录前言问题描述问题定位checkpoint的基本原理思路现象问题解决前言Flink容错机制的核心部分是绘制分布式数据流和操作员状态的一致快照。这些快照充当一致的检查点，如果发生故障，系统可以回退到这些检查点。Flink绘制这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快

1、搭建maven工程1）pom文件自动生成，版本信息，元数据信息引入依赖，flinkscala、flink-streaming-scala...引入插件，编译打包，管理生命周期，scala-maven-plugin编译用，打包插件maven-assembly-plugin和jar-with-dependencies... 2)demo示例https://www.bilibili.com/video/

               

1.简单介绍目前所能理解的程度（持续更新），知道Flink中有三种流，DataStream,AllWindowedStream,KeyedStream,WindowedStream。1.1DataStream经过以下方法可以转化为AllWindowedStream //1.TimeWindow之滚动窗口deftimeWindowAll(size:Time):AllWindowedStream[T,Tim

flink执行keyBy操作出现异常情况：Exceptioninthread"main"org.apache.flink.api.common.InvalidProgramException:Thistype(GenericType<com.hmh.entity.SensorEntity>)cannotbeusedaskey. atorg.apache.flink.api.common.operators.Keys$ExpressionKeys

目录状态流转图算子状态数据结构分组状态数据结构状态流转图状态始终与算子相关算子状态

flink会把数据分成不同的窗口，然后进行汇总和统计。flink的窗口分为timeWindow,countWindow,sessionWindow,gapWindow。timeWindow分为基于时间的滚动窗口和滑动窗口。举个例子，统计每60秒的访问量需要的就是滚动窗口；每5分钟统计一次一个小时内的访问量或者获取访

 效果 demo.txt1,text-1,102,text-2,203,text-3,30pom<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&

1.概述某些情况下flink报错如下2021-04-1617:13:52org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTaskException:Cannotloaduserclass:org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerClassLoaderinfo:URLClassLoader:file:'mp/b

1.背景flink-1.11引入了一种新的部署模式，即Application模式。目前，flink-1.11已经可以支持基于Yarn和Kubernetes的Application模式。2.优势Session模式：所有作业共享集群资源，隔离性差，JM负载瓶颈，main方法在客户端执行。Per-Job模式：每个作业单独启动集群，隔离性好，JM负

简介： 数据接入与传输作为打通数据系统与业务系统的一道桥梁，是数据系统与架构中不可或缺的一个重要部分。数据传输系统稳定性和准确性，直接影响整个数据系统服务的SLA和质量。此外如何提升系统的易用性，保证监控服务并降低系统维护成本，优雅应对灾难等问题也十分重要。数据接入