作者：禅与计算机程序设计艺术随着互联网、移动互联网、物联网等新型网络技术的不断发展，企业对海量数据的处理日益依赖，而大数据分析、决策支持、风险控制等领域都需要海量的数据处理能力。如何高效、快速地处理海量数据、提升处理效率、降低成本，是当下处理大规模复杂数据集的关键技术之一。在大数据平台架构方面，ApacheHadoop已成为事实上的“王者”，但HadoopMapReduce的并行计算模型过于底层，无法满足复杂多变的实时分析场景需求；Spark更是流行起来，但Spark在分析任务中占用资源过多，速度慢、易出错；基于流处理框架的ApacheStorm、Samza也都具有优秀的实时计算特性，但它们都

FlinkMetrics简介FlinkMetrics是Flink集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC以及任务运行组件（JM、TM、Slot、作业、算子）等相关指标。Flink一共提供了四种监控指标：分别为Counter、Gauge、Histogram、Meter。Flink主动方式共提供了8种Report。使用PrometheusPushGatewayReporter方式通过prometheus+pushgateway+grafana组件搭建FlinkOnYarn可视化监控。当用户使用Flink通过session模式向yarn集群提交一个j

以下是一个使用Python进行Flink开发的简单示例代码：frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironment,DataTypesfrompyflink.table.descriptorsimportSchema,Csv,Kafkafrompyflink.table.udfimportudffrompyflink.table.windowimportTumble#定义处理函数@udf(result_type=DataTypes.STRING())d

目录作业提交流程独立模式YARN模式会话模式单作业模式应用模式作业提交流程（1）一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的REST接口，将作业提交给JobManager。（2）由分发器启动JobMaster，并将作业（包含JobGraph）提交给JobMaster。（3）JobMaster将JobGraph解析为可执行的ExecutionGraph，得到所需的资源数量，然后向资源管理器请求资源（slots）（4）资源管理器判断当前是否有足够的可用资源；如果没有，启动新的TaskManager。（5）TaskManager启动之后，向ResourceManager注册自己的可用任务槽（slo

前言Flink版本1.15.1scala版本2.12最近在学习Flink，在IDEA中调试Flinksql代码时报错，报错内容如下：Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.api.TableException:Couldnotinstantiatetheexecutor.Makesureaplannermoduleisontheclasspath atorg.apache.flink.table.api.bridge.internal.AbstractStreamTableEnvironmentImpl.lookupExecutor(Abst

1.场景1有一次我在flink运行的时候因为要调试，然后在open方法中执行了一个sleep方法，导致任务一直卡着或者在初始化状态中publicvoidopen(){ //做一些操作Thread.sleep(Interger.MAX)//做一些操作}上诉代码

如果你正在使用Flink的DirectReader来访问HiveACID表，并且受到Ranger授权限制，无法读取表的数据，可能是因为DirectReader不经过Hive的Thrift接口，而是直接读取Hive表的数据文件，绕过了Ranger的授权验证。在启用Ranger鉴权的情况下，Ranger通常会拦截对Hive表的访问请求，根据预定义的策略进行权限验证。然而，FlinkDirectReader绕过了HiveThrift接口，直接读取数据文件，因此无法受到Ranger的授权限制。能力JDBC方式SparkDirectReader模式Ranger与细粒度访问控制的集成✓不适用HiveACI

1.版本说明本文档内容基于flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，用户可通过HiveCatalog将不同会话中的Flink元数据存储到HiveMetastore中。例如，用户可以使用HiveCatalog将Kafka表或Elasticsearch表存储在HiveMetast

Flink数据延迟的原因有很多，可能是程序自身存在问题，也可能是外部因素造成的，下面列举一些可能的原因和相应的处理方案：数据输入环节问题：可能是数据来源的数据增长速度过快，导致flink消费者处理数据的速度跟不上数据生成的速度。解决方案：增加flink消费者的并发度，使用分区和并行流的方式来处理数据，以保证消费者可以快速地处理大量的数据。数据输出环节问题：可能是flink消费者完成数据计算之后，输出数据的过程速度过慢，导致数据延迟。解决方案：优化输出数据的方式，可以使用缓存和批处理的方式输出数据，以提高输出速度。中间处理环节问题：可能是flink计算模块自身出现问题，例如程序过度消耗资源、任务

ApacheHudi（发音为“hoodie”）是下一代流数据湖平台。ApacheHudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供表、事务、高效的更新插入/删除、高级索引、流式摄取服务、数据集群/压缩优化和并发性，同时将您的数据保持为开源文件格式。Hudi目前支持Flink、Spark与Java引擎实现数据写入。今天我们挑选其中一种，来看一下Flink引擎中的DataStreamAPI写入方式。根据官网以及hudi相关代码，目前基于FlinkDataStreamAPI写入hudi的方式也可分为hudi官网所述的如下方式（https://hudi.apache.org/docs/flin