Flink通过SavePoint功能可以做到程序升级后,继续从升级前的那个点开始执行计算,保证数据不中断. Flink中CheckPoint用于保存状态,是自动执行的,SavePoint是指向CheckPoint的指针,需要手动执行. 据Flink路线图,后面SavePoint会和CheckPoint合并成一个,不像现在这样分成两个,而且一个自动.一个手动了. 1.flink-conf.yaml中配置SavePoint存储位置 不是必须设置,但是设置后,后面创建指定Job的SavePoint时,

本文主要研究一下flink Table的groupBy操作 Table.groupBy flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala class Table( private[flink] val tableEnv: TableEnvironment, private[flink] val logicalPlan: LogicalNode) { //...... def groupBy(fie

一.Connect DataStream,DataStream ->  ConnectedStream,连接两个保持他们类型的数据流,两个数据流被Connect之后,只是被放在了同一个流中,内部依然保持各自的数据和形式 不发生任何变化,两个流相互独立. import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Connect { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExec

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp

一.背景 Flink在处理流式任务的时候有很大的优势,其中windows等操作符可以很方便的完成聚合任务,但是Flink是一套独立的服务,业务流程中如果想使用需要将数据发到kafka,用Flink处理完再发到kafka,然后再做业务处理,流程很繁琐. 比如在业务代码中想要实现类似Flink的window按时间批量聚合功能,如果纯手动写代码比较繁琐,使用Flink又太重,这种场景下使用响应式编程RxJava.Reactor等的window.buffer操作符可以很方便的实现. 响应式编程框架也早已

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿

原文连接 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/stream/operators/windows.html Windows是无限数据流(infinite streams)处理的核心,Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶(buckets)",可以在这些桶上做计算操作. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,第二段是非分组的流.区别是分组的stream调用ke

如何利用Flink实现超大规模用户行为分析   各位晚上好,首先感谢大家参与我的这次主题分享,同时也感谢 InfoQ AI 前线组织这次瀚思科技主题月! 瀚思科技成立于 2014 年,按行业划分我们是一家安全公司.但和大家熟知的卖杀毒软件或者防火墙的传统安全公司不同.瀚思科技帮助各种中大型企业搭建安全大数据的分析平台,平台上应用的安全分析策略深度结合了多种机器学习算法,最终帮助企业定位与揭示各种安全问题.所以我们自己定位是一家安全 + 大数据 +AI 的公司. 言归正传,今天的分享主题是:基于

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat

前不久,Flink社区发布了FLink 1.9版本,在其中包含了一个很重要的新特性,即state processor api,这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作,包括读取.变更.写入等等. savepoint的可操作带来了很多的可能性: 作业迁移 1.跨类型作业,假如有一个storm作业,将状态缓存在外部系统,希望更好的利用flink的状态机制来增加作业的稳定和减少数据的延迟,但如果直接迁移,必然面临状态的丢失,这时,可以将外部系统的状态转换为flink作业的save

一.DataStream API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

Flink入门-第一篇:Flink基础概念以及竞品对比 Flink介绍 截止2021年10月Flink最新的稳定版本已经发展到1.14.0 Flink起源于一个名为Stratosphere的研究项目主要是为了构建下一代大数据分析平台,在2014年成为Apache孵化器项目.2019 年 1 月,阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练和集团内部业务打 磨的 Blink 引擎进行开源并向 Apache Flink 贡献代码,为Flink迎来了一次高速发展,此后的一年中,阿里巴巴实时计算团队与 Ap

http://www.36dsj.com/archives/33650 http://flink.apache.org/news/2015/05/11/Juggling-with-Bits-and-Bytes.html http://www.bigsynapse.com/addressing-big-data-performance ,addressing-big-data-performance   第一篇描述,当前JVM存在的问题, 1. Java对象开销 Java对象的存储密度相对偏低,对

Apache Flink:十分可靠,一分不差 Apache Flink 的提出背景 我们先从较高的抽象层次上总结当前数据处理方面主要遇到的数据集类型(types of datasets)以及在处理数据时可供选择的处理模型(execution models),这两者经常被混淆,但实际上是不同的概念 数据集的类型 当前数据处理主要遇到的数据集类型可分为两大类,①Unbounded,无限的数据集,体现为快速持续到达的流式数据 ②Bounded,有限的数据集,通常不可改变,即不会发生更新的数据集 传统数

学习存储过程中使用断点回滚事务时,发现目前网络上存在一个问题,那就是使用断点回滚后,都忘记了一个很重要的事情,提交事务.虽然使用了断点回滚,但是断点回滚不像rollBack或commit一样结束当前事务,而使用断点回滚只会回滚到声明断点的地方,之前的产生的事务仍需要提交的,如果不提交,事务一直在数据库中缓存. 保存点(SAVEPOINT)是事务处理过程中的一个标志,与回滚命令(ROLLBACK)结合使用,主要的用途是允许用户将某一段处理回滚而不必回滚整个事务. 如果定义了多个savepoint,

Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念,是学习Flink必须要掌握的两个知识点. Flink中的时间类型 时间类型介绍 Flink流式处理中支持不同类型的时间.分为以下几种: 处理时间 Flink程序执行对应操作的系统时间.所有基于时间的操作(例如:时间窗口)都将使用运行相应operator的系统时间.例如:每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录.例如:如果应用程序在09:15开始运行,则第一个滚动时间窗口将包括:09:15 – 10:00 之间的处理事件

一.概述 上图是flink的分层模型,Table API 和 SQL 处于最顶端,是 Flink 提供的高级 API 操作.Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. Flink 在编程模型上提供了 DataStream 和 DataSet 两套 API,并没有做到事实上的批流统一,因为用户和开发者还是开发了两套代码.正是因为 Flink Table & SQL 的加入,可以说 Flink 在某种程度上做到了

[源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 目录 [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 UDX 1. UDX (自定义函数) 2. 自定义标量函数 Scalar Functions (UDF) 3. 自定义聚合函数(UDAF) 4. 自定义表值函数(UDTF) 5. RichFunction 0x03

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi