flink专题
Flink任务重启策略
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。常用的重启策略： 固定间隔 (Fixe
大数据之Flink（二）
4、部署模式 flink部署模式： 会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode） 区别在于集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的main方法到底在哪里执行。 4.1、会话模式 先启动一个集群，保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。集群启动时资源已经确定，所有提交的作业会晶振集群中的资源。适合规模小、执
是谁还不会flink的checkpoint呀~
1、State Vs Checkpoint State:状态,是Flink中某一个Operator在某一个时刻的状态,如maxBy/sum,注意State存的是历史数据/状态,存在内存中。 Checkpoint:快照点, 是Flink中所有有状态的Operator在某一个时刻的State快照信息/存档信息 一句话概括: Checkpoint就是State的快照 目的：假设作业停止了，下次启动的
Flink读取kafka数据并以parquet格式写入HDFS
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 大数据业务场景中，经常有一种场景：外部数据发送到kafka中，flink作为中间件消费kafka数据并进行业务处理；处理完成之后的数据可能还需要写入到数据库或者文件系统中，比如写入hdfs中； 目前基于spark进行计算比较主流，需要读取hdfs上的数据，可以通过读取parquet：spark.read
Apache-Flink深度解析-State
来源:https://dwz.cn/xrMCqbk5 Flink系列精华文章合集入门篇： Flink入门Flink DataSet&DataSteam APIFlink集群部署Flink重启策略Flink分布式缓存Flink重启策略Flink中的TimeFlink中的窗口Flink的时间戳和水印Flink广播变量Flink-Kafka-connetorFlink-Table&SQLFlink
Apache-Flink深度解析-Temporal-Table-JOIN
在《JOIN LATERAL》中提到了Temporal Table JOIN，本篇就向大家详细介绍什么是Temporal Table JOIN。在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table的工作流程如下：
Flink 原理与实现：Operator Chain原理
硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇 2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
Flink原理与实现：如何生成ExecutionGraph及物理执行图
硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇 2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
Flink原理与实现：Window的实现原理
硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇 2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
Flink原理与实现：详解Flink中的状态管理
硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇 2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇 2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
Flink Back Pressure
什么是 Back Pressure 如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告，这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。 许多情况都会导致背压。例如，GC导致传入数据堆积，或者数据源在发送数
Flink 最锋利的武器：Flink SQL 入门和实战
学习路径：《2021年最新从零到大数据专家学习路径指南》 面 试：《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 【注意】：Flink1.9版本后的Flink SQL使用看这里： Flink 最锋利的武器：Flink SQL 入门和实战(1.9版本及以后) 一、Flink SQL 背景 Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合
Flink进阶-Flink CEP(复杂事件处理)
0. 本文概述简介 FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理（CEP）库。 它允许你在×××的事件流中检测事件模式，让你有机会掌握数据中重要的事项。 本文描述了Flink CEP中可用的API调用。 首先介绍Pattern API，它允许你指定要在流中检测的模式，然后介绍如何检测匹配事件序列并对其进行操作。 然后，我们将介绍CEP库在处理事件时间延迟时所做的假设。 1.入门 首先是要
Flink Exactly-Once 投递实现浅析
本文作者：Paul Lin 文章来源：https://www.whitewood.me 随着近来越来越多的业务迁移到 Flink 上，对 Flink 作业的准确性要求也随之进一步提高，其中最为关键的是如何在不同业务场景下保证 exactly-once 的投递语义。虽然不少实时系统（e.g. 实时计算/消息队列）都宣称支持 exactly-once，exactly-once 投递似乎是一个已被解
Apache Flink：Keyed Window与Non-Keyed Window
Apache Flink中，Window操作在流式数据处理中是非常核心的一种抽象，它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window（或称为Bucket），然后就可以非常方便地定义作用于Window之上的各种计算操作。本文我们主要基于Apache Flink 1.4.0版本，说明Keyed Window与Non-Keyed Window的基本概念，然后分别对与其相关的WindowFunction
Flink在大规模状态数据集下的checkpoint调优
今天接到一个同学的反馈问题，大概是： Flink程序运行一段时间就会报这个错误，定位好多天都没有定位到。checkpoint时间是5秒，20秒都不行。 Caused by: java.io.IOException: Could not flush and close the file system output stream to hdfs://HDFSaaaa/flink/PointWid
使用 Kubernetes 部署 Flink 应用
作者:薄荷脑 https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ By 大数据技术与架构 场景描述：
使用 Apache Flink 开发实时ETL
来源:薄荷脑的博客 作者:薄荷脑 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ By 大数据技术与架构 场景描述：本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序，并介绍 Flink 是如何保证
Flink CheckPoint奇技淫巧 | 原理和在生产中的应用
简介 Flink本身为了保证其高可用的特性，以及保证作用的Exactly Once的快速恢复，进而提供了一套强大的Checkpoint机制。Checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-
全网第一 | Flink学习面试灵魂40问答案，文末有福利!
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 来源:王知无 作者:王知无 By 暴走大数据 场景描述：这是一份Flink学习面试指北。看看你搞清楚自己的定位没有？ 关键词：Flink 学
全网第一份 | Flink学习面试灵魂40问，看看你能答上来几个？
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 答案将在下期给出。 概念和基础篇 简单介绍一下Flink Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别？和Spark中的structured streaming 相比呢？Flink相比ss和storm有什么优势？ Flink的组件栈是怎么样的？ Flink的基础编程模型了解吗？
Flink实时计算指标对数方案
来源:大数据技术与架构读者投稿 作者:诸葛子房 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 点击右侧关注，暴走大数据！ By 大数据技术与架构 作者简介： 诸葛子房 ，目前就职于一线互联网公司，从事大数据相关工作，了解互联网、大数据相关内容，一直在学习的路上 。
Flink AsyncFunction导致的Kafka数据不消费
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 问题描述 flinksql从kafka读取数据，异步函数加载Mysql数据进行维表关联，最后将数据写入到mysql中。任务在启动时会消费kafka数据，一段时间后不读kafka或者能够持续读kafka数据但是异步函数不发送给下游算子。 不读kafka数据：kafka读取线程像卡住一样，从k
趣头条实战 | 基于Flink+ClickHouse构建实时数据平台
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 如果你对ClickHouse不了解，请参考： 《你需要懂一点ClickHouse的基础知识》 《战斗民族开源 | ClickHouse万亿数据双中心的设计与实践》 本文是趣头条使用Flink+ClickHouse构建实时数据平台的实践。 欢迎
Apache Flink新场景 | OLAP引擎
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 本文作者来自阿里巴巴的贺小令，探讨了Flink在OLAP中的应用，之前我个人写过两篇关于OLAP的文章： 《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)》 《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(下)》 希望此文对大家有所启发。
说说Flink DataStream的八种物理分区逻辑
By 大数据技术与架构 场景描述：Spark的RDD有分区的概念，Flink的DataStream同样也有，只不过没有RDD那么显式而已。Flink通过流分区器StreamPartitioner来控制DataStream中的元素往下游的流向。 Spark的RDD有分区的概念，Flink的DataStream同样也有，只不过没有RDD那么显式而已。Flink通过流分区器StreamPartitio