Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
一、运行时架构上一篇我们可以看到Flink的核心组件的Deploy层，该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）。图片Local（本地）：单机模式，一般本地开发调试使用，像我们程序写的WordCountStream那个例子，直接运行main方法启动。Cluster（集群）Standalone（独立模式）：Flink自带集群，自己管理资源调度，生产环境也会有所应用。YARN（YARN模式）：计算资源统一由HadoopYARN管理，生产环境应用较多。Cloud（云端）：AliCloudRealtimeCompu
Flink集群搭建Flink集群搭建集群规划下载并解压安装包修改集群配置分发安装目录启动集群访问WebUIFlink集群HA高可用概述集群规划配置flink配置master、workers配置ZK分发安装目录启动HA集群测试Flink参数配置配置历史服务器概述配置启动、停止历史服务器提交一个Job任务查看历史Job信息Flink集群搭建集群规划节点node01node02node03角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager下载并解压安装包wgethttps://repo.huaweicloud.com/apache/flink/flink-1.
一、Flink发展第一代：Storm低延迟，无法保证准确性以及很难实现高吞吐量。第二代：Lambda架构1-1Lambda架构示意图流处理器和批处理器的简单合并，数据到达之后，两层处理双管齐下，一方面由流处理器进行实时处理，另一方面写入批处理存储空间，等待批处理器批量计算。流处理器快速计算出一个近似结果，并将它们写入“流处理表”中。而批处理器会定期处理存储中的数据，将准确的结果写入批处理表，并从快速表中删除不准确的结果。最终，应用程序会合并快速表和批处理表中的结果，并展示出来。优点：兼具了批处理和第一代流处理器的特点，同时保证了低延迟和结果的准确性。缺点：Lambda架构本身很难建立和维护；而
1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理。检查点(checkpoint)机制是Flink的一个核心组件，用于保证流处理作业的可靠性和容错性。在这篇文章中，我们将深入了解Flink的检查点机制，涵盖其核心概念、算法原理、实例代码以及未来发展趋势。1.1Flink的检查点机制Flink的检查点机制是一种保存作业状态的方法，使得在发生故障时可以从最近的检查点恢复作业。检查点包含了作业的状态信息，如窗口函数的状态、操作符的状态等。通过检查点机制，Flink可以确保流处理作业的一致性和持久性。1.2检查点的优点保证作业的一致性：通过检查点机制，Flink可以确保在发生故障时能够从最近的检
文章目录一.MemorySegment架构概览二.MemorySegment详解1.基于MemorySegment管理堆内存2.基于MemorySegment管理堆外内存3.基于Unsafe管理MemorySegment4.写入和读取内存数据5.创建MemoryCleaner垃圾清理器在flink内存管理（一）中我们已经知道：在Flink中会将对象序列化成二进制格式数据，然后写入预先分配的内存块，而这个内存块就是MemorySegment。MemorySegments作为Flink内存管理的最小内存分配单元，能够申请堆内存和堆外内存空间，并对上层提供丰富且高效的内存数据读写方法。一.Memor
学习文档：《Flink官方文档-Operations-指标》学习笔记如下：Flink提供了一个指标系统（metricsystem），以支持将Flink运行指标收集并展示到外部系统。注册指标你可以在任何富函数中，通过调用getRuntimeContext().getMetricGroup()来访问指标系统，这个方法返回用于创建和登记新指标的MetricGroup对象。计数器（Counter）计数器用于统计某种数量。登记方法：在MetricGroup上调用counter(Stringname)修改方法：调用inc()、inc(longn)或dec()、dec(longn)来增加或减少计数器的值。示
前言 最近已经放假了，但是一直在忙一个很重要的自己的一个项目，用JavaFX和一个大数据组件联合开发一个功能，也算不枉我学了一次JavaFX，收获很大，JavaFX它作为一个GUI开发语言，本质还是Java，所以很好的锻炼了我的Java水平、抽象能力...平常看似简单的一些概念用到实际应用当中才发现了其中的坑点，比如怎么封装、什么时候用static关键字、静态资源怎么放、哪些要反复利用的东西需要抽象成一个pojo、什么情况下需要定义接口...总之收获很大。 今天赶紧继续开始大数据组件的学习，Flink已经停了好长一段时间了，开干开干。容错机制 流式数据连续不断地到来，
1、环境准备文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/仓库：https://github.com/apache/flink下载：https://flink.apache.org/zh/downloads/下载指定版本：https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.17.1/ETL：用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。注意：现在的flink没有bat执行文件，需要自己创建，而网上复制的bat
1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于处理大规模数据流。它的核心特点是高性能、低延迟和容错性。在大规模数据流处理中，容错和恢复策略是非常重要的。Flink采用了一种基于检查点(Checkpoint)和重做(Redo)的容错机制，以确保数据的一致性和完整性。在本文中，我们将深入探讨Flink的容错和恢复策略，包括其核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例以及未来发展趋势与挑战。2.核心概念与联系Flink的容错和恢复策略主要包括以下几个核心概念：检查点(Checkpoint)：检查点是Flink的容错机制的基础。它是一种将数据状态保存到持久化存储中的过程，以确保在发生故障时
