参考, http://wuchong.me/blog/2016/05/25/flink-internals-window-mechanism/ http://wuchong.me/blog/2016/06/06/flink-internals-session-window/    WindowOperator window operator通过WindowAssigner和Trigger来实现它的逻辑 当一个element到达时,通过KeySelector先assign一个key,并且通过W

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,

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;

话说最近在树莓派上搭建了一个owncloud,因为树莓派的存储空间有限,就插了个16G的U盘,然后设置成开机自动挂载.这里稍微注意一下的是U盘的格式最好不要NTFS,因为一般情况下NTFS格式的文件系统linux只具有读的权限.就这样奇怪的事情发生了,U盘挂载之后无法对U盘内的文件更改权限,连超级用户也不行.调了一段时间之后才看到如下文章,转载至此,方便今后查阅.个人建议将外接U盘格式化成ext3,ext4,一了百了. 原文地址:让linux挂载的移动硬盘具有执行权限. 本文试图通过探求达到让l

1. xml-apis 冲突问题 javax.xml.parsers.FactoryConfigurationError: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created java.lang.RuntimeException: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created flin

Flink基本概念 1.The history of Flink? 2.What is Flink? Apache Flink是一个开源的分布式.高性能.高可用.准确的流处理框架,主要由Java代码实现,支持实时流(stream)处理和批(batch)处理,批数据只是流数据的一个极限的特例.原生支持了迭代管理.内存计算和程序优化. 3.The Feature of Flink? 流式优先(streaming-first:连续处理),容错(fault-tolerant:有状态的计算),可伸缩(sc

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source) 1.1回顾kafka 1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目 2.面向大数据 3.基本概念: 1.Broker 2.Topic 3.Partition 4.Pro

前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧. 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置.日志的配置文件.zk 配置.Flink SQL Client 配置. flink-conf.yaml 基础配置 # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager J

history的历史记录,同一个用户的各个会话,读取到的内容也是不一样的,原因是它读取的是shell会话缓存里的内容.只有当用户退出当前会话的时候,会话里的缓存内容才会写入~/.bash_history里.猜测:用户登录后,首先把~/.bash_history里的内容读入缓存,然后当前会话的命令执行记录,也写入缓存中,这样相同用户不同会话,读到的history内容是不一样的.linux默认配置是当打开一个shell终端后,执行的所有命令均不会写入到~/.bash_history文件中,只有当前用

前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧. 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置.日志的配置文件.zk 配置.Flink SQL Client 配置. flink-conf.yaml 基础配置 # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager J

花了四小时,看完Flink的内容,基本了解了原理. 挖个坑,待总结后填一下. 2019-06-02 01:22:57等欧冠决赛中,填坑. 一.概述 storm最大的特点是快,它的实时性非常好(毫秒级延迟).为了低延迟它牺牲了高吞吐,并且不能保证exactly once语义. 在低延迟和高吞吐的流处理中,维持良好的容错是非常困难的,但为了得到有保障的准确状态,人们想到一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业(微批次处理).如果分割得足够小,计算几乎可以实现真正的流处理.因为存在

两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍 https://segmentfault.com/a/1190000020209179 flink 1.7k 次阅读  ·  读完需要 41 分钟 6 一.背景与痛点 在2017年上半年以前,TalkingData的App Analytics和Game Analytics两个产品,流式框架使用的是自研的td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个changer链即

一.背景与痛点 在 2017 年上半年以前,TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品,流式框架使用的是自研的 td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可,并且支持水平扩展,性能尚可,曾经可以满足业务需求. 但是到了 2016 年底和 2017 年上半年,发现这个框架存在以下重要局限: 性能隐患:App Analytics-etl-adaptor 和 Game A

1.set uid(强制位) 只能对文件进行设置 通过对文件设置uid可以使非文件拥有者或文件所属群组的用户具有执行该文件的权限. 例如ping,默认情况下所有用户都可以使用此命令,但当我们查看ping命令所在的文件时会发现,这个文件所属的用户和组均属于root,别的用户和组都没有权限使用此命令,但是为什么其他的用户和群组都能使用此命令了呢?    当你查看ping命令所在文件的权限时你会发现在用户的权限x的位置有一个s,这是为什么呢?这就是系统默认给ping命令这个文件设置了强制位. 那么 强

前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧. 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置.日志的配置文件.zk 配置.Flink SQL Client 配置. flink-conf.yaml 基础配置 123456789101112131415161718192021 # jobManager 的IP地址jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号jobmanag

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

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli

Flink面试--核心概念和基础考察 1.简单介绍一下 Flink 2.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别? 3.Flink 的组件栈有哪些?         面试知识带你,分为以下几个部分:   第一部分:Flink 中的核心概念和基础篇,包含了 Flink 的整体介绍.核心概念.算子等考察点.   第二部分:Flink 进阶篇,包含了 Flink 中的数据传输.容错机制.序列化.数据热点.反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点.   第三部分:Flink 源码

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构