flink内存管理1内存分配1.1JVM进程总内存（TotalProcessMemory）1.2Flink总内存（TotalFlinkMemory）1.3JVM堆外内存（JVMOff-HeapMemory）1.4JVM堆内存（JVMHeapMemory）1.5托管内存（ManagedMemory）1.6直接内存（DirectMemory）1.7JVM元空间（JVMMetaspace）1.8JVM运行时开销（JVMOverhead）来自flink1.12的per-job模式下jobmanager的内存分配2内存设置思路2.1配置举例2.2配置思路2.2.1并行度，slot，taskmanager
ApacheFlink1.171.Flink1.17Overview2.Flink1.17OverallStory3.Flink1.17KeyFeatures4.Summary5.Q&A1.Flink1.17OverviewFlink1.17版本完成了7个FLIP，累计贡献者170+，解决600+Issue以及1100+Commits，整体来看是一个较大的版本。从Issue分布来看，1.17版本主要在Runtime层面以及Table层面做了较多改进，其中Runtime层面约170+Issue，Table层面约120个。另外，在Checkpoint&State、API、Connector层面也做
直接上官网 配置JobManager内存|ApacheFlink配置JobManager内存#JobManager是Flink集群的控制单元。它由三种不同的组件组成：ResourceManager、Dispatcher和每个正在运行作业的JobMaster。本篇文档将介绍JobManager内存在整体上以及细粒度上的配置方法。本文接下来介绍的内存配置方法适用于1.11及以上版本。Flink在1.11版本中对内存配置部分进行了较大幅度的改动，从早期版本升级的用户请参考升级指南。提示本篇内存配置文档仅针对JobManager！与TaskManager相比，JobManager具有相似但更加
目录快速启动一个Flink集群环境配置本地启动集群启动向集群提交作业部署模式 会话模式（SessionMode）单作业模式应用模式（ApplicationMode）独立模式会话模式部署单作业模式部署应用模式部署高可用(HighAvailability)YARN模式相关准备和配置会话模式部署单作业模式部署应用模式部署高可用快速启动一个Flink集群环境配置准备三台Linux机器，要求如下：1.CentOS7.52.安装java83.安装Hadoop集群，建议选择Hadoop2.7.5以上版本4.配置集群节点服务器免密登录，关闭防火墙本地启动1.下载安装包进入Flink官网，下载1.13.0版本安
背景flink不论运行在哪种环境，例如Yarn，Mesos，Kebernute以及独立集群，每个应用都会包含重要的几个组件，本文就来讲述下flink的主要组件以及如何实现flink的高可用配置flink主要组件如图所示，flink主要由Dispatcher，JobManager，ResourceManager，TaskManager是个组件组成，以下我们大概说一下他们的主要用途：Dispatcher：主要用于接收提交过来的应用程序Jar包，随后Dispatcher就会启动应用的JobManager开始启动flink引用,备注：在Yarn中，Dispatcher这个角色的工作由ResourceM
目录 7.1基本处理函数（ProcessFunction）7.1.1处理函数的功能和使用7.1.2ProcessFunction解析7.1.3处理函数的分类7.2按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）7.2.1定时器（Timer）和定时服务（TimerService）7.2.2KeyedProcessFunction的使用7.3窗口处理函数7.3.1窗口处理函数的使用7.3.2ProcessWindowFunction解析7.4应用案例——TopN7.4.1使用ProcessAllWindowFunction7.4.2使用KeyedProcessFunction之前所介绍
简易安装Flinkflink的运行需要依赖JDK的环境，所以无论以何种方式安装flink，首先要确保环境中的JDK能正常使用说明：此笔记中的所有内容都是以Linux系统进行演示一、基于Flink包进行安装1、安装openJDK#下载$aptinstallopenjdk-11-jdk#配置全局环境$gedit~/.bashrc#将配置写入配置文件中exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64exportJRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexportCLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME
问题早上过来发现定时任务出现告警，FlinkJobs运行失败，登录Flinkweb后台一看，所有jobs都没了，slot也为0。查看Flink日志，有以下错误异常：2022-12-0708:00:05,444ERRORorg.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner[]-FatalerroroccurredwhileexecutingtheTaskManager.Shuttingitdown...java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace.Themetaspaceout-of-memoryerrorha
美团买菜基于Flink的实时数仓建设1.背景介绍2.技术愿景和架构设计3.典型场景、挑战与应对3.1动态ETA实时特征3.2实时数据经营分析4.未来规划1.背景介绍美团买菜是美团自营生鲜零售平台，上面所有的商品都由美团亲自采购，并通过供应链物流体系，运输到距离用户3km范围内的服务站。用户从美团买菜平台下单后，商品会从服务站送到用户手中，最快30分钟内。上图中，左侧的时间轴展示了美团买菜的发展历程，右侧展示了美团买菜丰富的商品。目前，美团买菜在北上广深、武汉等城市均有业务覆盖，为人们日常的生活提供便利。在疫情场景下，起到了非常重要的保障民生作用。接下来，介绍一下实时数仓场景。美团买菜的实时数仓
下面将会演示如何在DDL里面定义Map、Array、Row类型的数据,以及在SQL里面如何获里面的值。数据格式如下:{"funcName":"test","data":{"snapshots":[{"content_type":"application/x-gzip-compressed-jpeg","url":"https://blog.csdn.net/xianpanjia4616"}],"audio":[{"content_type":"audio/wav","url":"https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2020/detail?username
