1.Transformationmapimportorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;publicclassmapTransformation{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Strea
一、Flink运行时组件Flink的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而TaskManager是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个。Flink的作业提交和任务处理系统其实客户端并不是处理系统的一部分，它只负责作业的提交。具体来说，就是调用程序的main方法，将代码转换成“数据流图”（DataflowGraph），并最终生成作业图（JobG
前言flink处理数据流时，经常会遇到这样的情况：处理一个数据源时，往往需要将该源中的不同类型的数据做分割（分流）处理，假如使用filter算子对数据源进行筛选分割的话，势必会造成数据流的多次复制，造成不必要的性能浪费；flink中的侧输出，就是将数据流进行分割，而不对流进行复制的一种分流机制。flink的侧输出的另一个作用就是对延时迟到的数据进行处理，这样就可以不必丢弃迟到的数据；简单理解就是，根据业务上的一定规则，将一个源中的数据拆分成不同的流，即主流和侧输出流。侧输出流(sideoutput)大部分的DataStreamAPI的算子的输出是单一输出，也就是某种数据类型的流。除了split
目录StreamExecutionEnvironmentWatermarkwatermark策略简介使用Watermark策略内置水印生成器处理空闲数据源算子处理Watermark的方式创建DataStream的方式通过list对象创建使用DataStreamconnectors创建使用Table&SQLconnectors创建StreamExecutionEnvironment编写一个FlinkPythonDataStreamAPI程序，首先需要声明一个执行环境StreamExecutionEnvironment，这是流式程序执行的上下文。你将通过它来设置作业的属性（例如默认并发
背景突然间钉钉群出现告警，发现Flink集群中跑的所有Job进入Restarting。业务中断，影响比较大，需要迅速定位恢复。问题处理1、查看flink集群、yarn集群、hdfs集群的运行状态，发现运行正常。2、查看taskmanager日志文件发下异常:2021-12-2909:07:11,465WARN org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task []-Source:CustomSource->Filter(1/1)#35(ba2fe0076320a3ee8f7e7b2f471feab5)switchedfromRUNNINGto
背景我们想将集群的机器打上标签，将不同的业务跑在不同的机器上，以应对不同级别客户的业务需求。 root / \ default perjobYarn调度方式我们hadoop版本使用的是3.1.4。yarn的调度方式有三总：FIFOScheduler、CapacityScheduler、FairScheduler。一般常用的是后两种。之前没有使用标签的功能所以一直使用的FairScheduler，这个调度器比较简单。如果想用标签的话，只能使用CapacityScheduler调度器。配置yarn-site.xml yarn.resourcema
概述无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（sideoutput）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用union、connect、join以及coGroup等接口进行连接合并操作。一、分流所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子DataStream
一、FlinkCEP介绍FlinkCEP是复杂事件处理（ComplexEventProcessing）的缩写。它是基于Flink实现的复杂事件处理库。它的核心功能是识别输入数据流中符合特定模式，即Pattern的事件序列，并允许用户针对这些序列进行针对性处理。1、什么是FlinkCEP这里是一个简单的例子，可以让大家对FlinkCEP做了什么事情有一个基础了解。模式首先，假设我们对模式ABBC感兴趣。它代表的实际含义可能是A类事件发生后，连续发生了两次B类事件，最后发生了一次C类事件。我们不要求这些事件是严格连续的，中间可以插入一些无关事件。 事件流我们针对这种模式使用FlinkCEP的API
Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta
1.讲⼀下Flink的运⾏架构当Flink集群启动后，⾸先会启动⼀个JobManger和⼀个或多个的TaskManager。由Client提交任务给1、JobManager，JobManager再调度任务到各个TaskManager去执⾏，然后TaskManager将⼼跳和统计信息汇报给JobManager。TaskManager之间以流的形式进⾏数据的传输。上述三者均为独⽴的JVM进程。1.1、Client为提交Job的客户端，可以是运⾏在任何机器上（与JobManager环境连通即可）。提交Job后，Client可以结束进程（Streaming的任务），也可以不结束并等待结果返回。1.2、
