Flink源码分析系列文档目录请点击：Flink源码分析系列文档目录背景Flink分布式缓存(DistributedCache)可用于向作业的各个TaskManager分发文件。典型的使用场景为流推理作业时候向集群内分发训练模型。文件分发的操作由Flink自动进行，无需用户干预，使用非常方便。使用方法可参考Flink使用之配置与调优中使用分布式缓存章节。另外可以参考官方文档的使用示例：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/dev/dataset/overview/#distributed-cache注册文
摘要：本文整理自科杰科技大数据架构师张军，在FFA2022数据集成专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：功能概述架构设计技术挑战生产实践Tips：点击「阅读原文」查看原文视频&演讲ppt科杰科技是专门做大数据服务的供应商，目前的客户包括能源、金融、证券等各个行业。科杰科技产品的底层是基于湖仓一体的基础数据平台，在数据平台之上有离线、实时、机器学习等各种系统。我主要负责基于Flink、Iceberg、K8s的底层基础设施建设。今天将主要和大家分享，上图中框出来的子系统，即基于FlinkCDC的实时数据同步系统。01功能概述我们系统的主要的功能有如下几个：1.可视化操作。我们做了后台的管理系统，是
目录0.相关文章链接1. CDC数据同步1.1. 准备MySQL表1.2. flink读取mysqlbinlog并写入kafka1.3. flink读取kafka数据并写入hudi数据湖1.4. 使用datafaker插入数据1.5. 统计数据入Hudi情况1.6. 实时查看数据入湖情况2. 离线批量导入2.1.原理2.2. WITH参数2.3. 案例3. 全量接增量3.1. WITH参数3.2. 使用流程3.3. 说明0.相关文章链接 Hudi文章汇总 1. CDC数据同步CDC数据保存了完整的数据库变更，当前可通过两种途径将数据导入hudi:第一种：通过cdc-connector直接对接D
简介Flink是一个流处理框架，一个Flink-Job由多个Task/算子构成，逻辑层面构成一个链条，同时Flink支持并行操作，每一个并行度可以理解为一个数据管道称之为SubTask。我们画图来看一下：数据会在多个算子的SubTask之间相互传递，算子之间的并行度可能是不同的，这样就产生了数据分区问题，其核心问题在于上游的某个SubTask的数据该发送到下游的哪一个SubTask中。为了解决分区相关问题，Flink提供了一系列分区算子，下面将详细为大家介绍分区算子和相关的分区器。分区算子Flink一共有6种（rescale和rebalance都是轮询算子）或者7种分区算子：shuffle：调
Flinkmanagedmemory是由flink管理的内存，不受JVM管理。自主内存管理的优点：内存更可控，可定制更高效的算法；减少JVMGC压力；节省数据内存空间占用；高效的二进制操作和缓存敏感性；image.pngFlink如何分配内存MemoryManager负责将MemorySegments分配、计算和分发给数据处理操作符，例如sort和join等操作符。MemorySegment是Flink的内存分配单元，默认大小为32KB，支持堆内和堆外内存分配。MemorySegments在TaskManager启动时分配一次，并在TaskManager关闭时销毁。因此，在TaskManage
1、自定义quiklink链接功能概述主要功能：用来配置第三方服务界面链接，如Yarn的管理界面。服务可以通过在metainfo中加入一串quicklink的引用（一串预定义的JSON字符串）即可。ambariserver能解析json文件并将其提供给UI，以便ambariwebui能够计算快速链接的URL（基于信息和相对应的下拉快速链接列表）2、自定义quiklink链接实现流程简而言之：metainf配置文件中首先要告诉ambari-server有快速链接这个东西（quickLinks），然后ambri-server才去检测以及解析然后给ambariweb这个url。2.1、在metain
CDC变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云Oceanus提供的FlinkCDC引擎，着重介绍Flink在变更数据捕获技术中的应用。#一、CDC是什么？CDC是变更数据捕获（ChangeDataCapture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUPBY）、多表的关联（JOIN）等。例如对于电商平台，用户的订单会实时写入到某个源数据库；A部门需要将每分钟的实时数据简单聚合处理后保存到Redis中以供查询，B部门需要将当天的数据暂
缘起最近我们组在大规模上线FlinkSQL作业。首先，在进行跑批量初始化完历史数据后，剩下的就是消费Kafka历史数据进行追数了。但是发现某些作业的追数过程十分缓慢，要运行一晚上甚至三四天才能追上最新数据。由于是实时数仓指标计算上线初期，经常验证作业如果有问题就得重蹈覆辙重新追数，效率很低，于是我开始分析FlinkSQL的优化。问题insertintotableBselecta,max(b),max(c),sum(d)...fromtableAgroupbya上面这个作业的简化版SQL，主要就是做一个分组聚合：从tableA分组聚合出结果插入tableBtableA的联合主键是：a,b（但是a
前言在更底层，可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（processfunction）。在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权。处理函数比较抽象，没有具体的操作，所以对于一些常见的简单应用（比如求和、开窗口）会显得有些麻烦；不过正是因为它不限定具体做什么，所以理论上我们可以做任何事情，实现所有需求。所以可以说，处
一、数据集类型有分无穷和有界数据集无穷数据集：无穷的持续集合的数据集合有界数据集：有限不会改变的数据集合二、数据运算模型数据运算模型有分流式处理和批处理：流式：只有数据一直在产生、计算就持续地进行。批处理：在预先定义的时间运行计算，当计算完成时释放计算机资源。三、flink简介Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，代码主要是由java实现，部分代码是scala。它可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时数据集。其所要处理的主要场景就是流数据、批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以Flink也是一款真正的流批流一的计算引擎。Flink提供state(支持多种state,st
