前言通常我们在开发完Flink任务提交运行后，需要对任务的参数进行一些调整，通常需要调整的情况是任务消费速度跟不上数据写入速度，从而导致实时任务出现反压、内存GC频繁（FullGC）频繁、内存溢出导致TaskManager被Kill。今天讲一下Flink任务中常见的性能场景及解决思路。反压在Flink任务中多个Task之间需要进行数据交换，在流式计算中数据的生产方的生产速度和消费方的消费速度不匹配时，可能会导致计算节点OOM或丢失数据，在Flink中通过反压机制平衡数据生产方和消费方的处理速度，以求系统达到整体的平衡。实时任务出现反压时，在Blink版本中做了大量的改进，从资源使用、作业调优、

ApacheFlinkPMC已正式发布ApacheFlink1.18.0版本。与往常一样，这是一个充实的版本，包含了广泛的改进和新功能。总共有174人为此版本做出了贡献，完成了18个FLIPs和700多个问题。感谢各位贡献者的支持！Tips：点击「阅读原文」免费领取5000CU*小时Flink云资源迈向StreamingLakehouseFlinkSQL提升■ FlinkSQLGateway的JDBCDriverFlink1.18版本提供了FlinkSQLGateway的JDBCDriver。因此，您现在可以使用支持JDBC的任何SQL客户端通过FlinkSQL与您的表进行交互。以下是使用SQ

设置进程内存(ProcessMemory)ApacheFlink通过严格控制其各种组件的内存使用，在JVM之上提供高效的工作负载。配置总内存(TotalMemory)FlinkJVM进程的总进程内存(totalprocessmemory)由Flink应用程序消耗的内存(总Flink内存(totalFlinkmemory))和JVM运行进程所消耗的内存组成。总Flink内存消耗包括JVM堆内存(JVMHeap)和堆外(Off-heap，直接(direct)或本地(native)内存的使用量在Flink中设置内存的最简单方法是配置以下两个选项之一：组件TaskManager配置选项JobManag

1、kafka环境单点根据官网版本说明(3.6.0)发布，zookeeper依旧在使用状态，预期在4.0.0大版本的时候彻底抛弃zookeeper使用KRaft(ApacheKafka)官方并给出了zk迁移KR的文档2、使用docker启动单点kafka        1、首先将kafka启动命令，存储为.service结尾的系统服务文件，并指定存储在/etc/systemd/system/目录下    2、kafk.service文件[Unit]Description=kafkaAfter=docker.serviceRequires=docker.service[Service]Timeo

我正在使用flink消费kafka并写入redis。这是我的redis接收函数:.addSink(newRichSinkFunction(){@Overridepublicvoidinvoke(MobilePageEventevent,Contextcontext){JEDIS_CLUSTER.zadd(..);}}).name("redissink");虽然我可以从redis命令行获取数据，但指标显示sink函数的输出为零:我怎样才能增加这个指标？ 最佳答案 numRecordsIn和numRecordsOut指标仅计算在Flin

一：mysql初始化。mysql-uroot-p123456createdatabasedinky;grantallprivilegesondinky.*to'dinky'@'%'identifiedby'dinky'withgrantoption;flushprivileges;二：上传dinky。上传至目录/opt/app/dlinktar-zxvfdlink-release-0.7.4.tar.gzmvdlink-release-0.7.4dinkycddinky#首先登录mysqlmysql-udinky-pdinkymysql>usedinky;mysql>source/opt/ap

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

我正在Apacheflinksqlapi中构建管道。管道进行简单的投影查询。但是，我需要在查询之前和查询之后再写一次元组(恰好是每个元组中的一些元素)。事实证明，我用来写入redis的代码严重降低了性能。即flink以非常小的数据速率产生背压。我的代码有什么问题，我该如何改进。请有任何建议。当我停止向redis写入前后性能都非常出色。这是我的管道代码:publicclassQueryExample{publicstaticLongthroughputCounterAfter=newLong("0");publicstaticvoidmain(String[]args){intk_par

文章目录04：数据源05：技术架构及技术选型06：Flume的回顾及安装07：Flume采集程序开发04：数据源目标：了解数据源的格式及实现模拟数据的生成路径step1：数据格式step2：数据生成实施数据格式消息时间发件人昵称发件人账号发件人性别发件人IP发件人系统发件人手机型号发件人网络制式发件人GPS收件人昵称收件人IP收件人账号收件人系统收件人手机型号收件人网络制式收件人GPS收件人性别消息类型双方距离消息msg_timesender_nickynamesender_accountsender_sexsender_ipsender_ossender_phone_typesender_n

                      星光下的赶路人star的个人主页                      我的敌手就是我自己，我要他美好到能使我满意的程度文章目录1、处理函数1.1基本处理函数（ProcessFunction）1.1.1处理函数的功能和使用1.1.2ProcessFunction解析1.1.3处理函数的分类1.2按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）1.2.1定时器（Timer）和定时服务（TimeService）1.2.2KeyedProcessFunction案例1.3窗口处理函数1.3.1窗口处理函数的使用1.3.2ProcessWin