Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink是一个分布式.有状态的流计算引擎. 下面将正式开启Flink系列的学习笔记与总结.(https://flink.apache.org/).此篇是准备篇,主要介绍流处理相关的基础概念.别小看这些理论,对后续的学习与理解很

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导

官宣 | Apache Flink 1.12.0 正式发布,流批一体真正统一运行! 原创 Apache 博客 [Flink 中文社区](javascript:void(0) 翻译 | 付典 Review | 徐榜江.朱翥 Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Flink 1.12.0 版本正式发布!近 300 位贡献者参与了 Flink 1.12.0 的开发,提交了超过 1000 多个修复或优化.这些修改极大地提高了 Flink 的可用性,并且简化(且统一)了 Flink 的整个 API

Apache Flink 1.12.0 正式发布 Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Flink 1.12.0 版本正式发布!近 300 位贡献者参与了 Flink 1.12.0 的开发,提交了超过 1000 多个修复或优化.这些修改极大地提高了 Flink 的可用性,并且简化(且统一)了 Flink 的整个 API 栈.其中一些比较重要的修改包括: 在 DataStream API 上添加了高效的批执行模式的支持.这是批处理和流处理实现真正统一的运行时的一个重要里程碑. 实现了基于Ku

一.配置文件位置 /usr/local/opt/grafana/share/grafana/default.ini /usr/local/etc/grafana/grafana.ini 二.init格式 1.注释: 以";"开头,不管多长或多短,独占一行 三.配置文件调用顺序 1.grafana启动时,首先会调用/usr/local/opt/grafana/share/grafana/default.ini(定义了默认的启动信息) 2.之后会调用我们写的--config所指向的配置文件

#nginx1.12 centos6.xuser admin admin;worker_processes 4; error_log /data/services/logs/nginx_error.log;pid /data/services/run/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 65535;events { use epoll; worker_connections 5120;} http { include mime.types; default_type

基础配置 #============================================================================== # Common #============================================================================== # The external address of the host on which the JobManager runs and can be #

一.SpringBoot全局配置文件 1.修改内嵌容器端口号 #application.properties server.port=8888 2.自定义属性的配置 使用@Value来给成员变量赋值 #application.properties msg=Hello world @RestController public class HelloWorldController { @Value("${msg}") private String msg; @RequestMapping(

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

数据集广播,主要分为广播变量,广播维表(数据集)两种,一种为变量,一种为常量(抽象的说法): 一.数据广播背景 对于小变量,小数据集,需要和大数据集,大流进行联合计算的时候,往往把小数据集广播出去,整体直接和大数据集(流)的分布式最小粒度数据进行计算,最后把计算结果合并,这样效率更高,省去分布式节点之间的数据传输及二次计算. 例如:在Flink使用场景中,外部的配置文件或计算规则及维表等进行预加载,并定期更新,流式计算中广播小变量等场景. 数据集的广播,主要有以下几种方式可以实现 1.预加载 在

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk

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

------------恢复内容开始------------ 介绍flink在本地运行和on yarn运行时的日志配置. 很多现代框架都是用门面模式进行日志输出,例如使用Slf4j中的接口输出日志,具体实现类需要由log4j,log4j2,logback等日志框架进行实现. Flink 中的日志记录就是使用slf4j日志接口实现的. Slf4j简要说明 slf4j全名Simple Logging Facade for Java,为java提供的简单日志Facade.Facade门面说白了就是接口

目录 一.前言 二.状态类型 2.1.Keyed State 2.2.Operator State 三.状态横向扩展 四.检查点机制 4.1.开启检查点 (checkpoint) 4.2.保存点机制 (Savepoints) 五.状态后端 5.1.状态管理器分类 5.2.配置方式 六.状态一致性 6.1.端到端(end-to-end) 6.2.Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义 6.3.Kafka幂等性和事务 幂等性 事务 6.4 两阶段提交协议 七.链接文档 一

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:

Flink Yarn的2种任务提交方式 Pre-Job模式介绍 每次使用flink run运行任务的时候,Yarn都会重新申请Flink集群资源(JobManager和TaskManager),任务执行完成之后,所申请的Flink集群资源就会释放,所申请的Yarn资源是独享的,不与其他任务分享资源. 运行命令 ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 3 -ys 12 -p 4 -yjm 1024m -ytm 4096m ./examples/batch/WordC

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等   

nginx在工作中已经有好几个环境在使用了,每次都是重新去网上扒博客,各种编译配置,今天自己也整理一份安装文档和nginx.conf配置选项的说明,留作以后参考.像负载均衡配置(包括健康检查).缓存(包括清空缓存)配置实例,请参考http://seanlook.com/2015/05/17/nginx-install-and-config ,ssl加密请参考 http://seanlook.com/2015/05/28/nginx-ssl/ . 1. 安装nginx 1.1 选择稳定版本 我们编

原文出处: Sean Chow(@SeanLoook)   欢迎分享原创到伯乐头条 Nginx 在工作中已经有好几个环境在使用了,每次都是重新去网上找博客,各种编译配置,今天自己也整理一份安装文档和 nginx.conf 配置选项的说明,留作以后参考. 1. 安装nginx 1.1 选择稳定版本 我们编译安装nginx来定制自己的模块,机器CentOS 6.2 x86_64.首先安装缺少的依赖包: 1 # yum -y install gcc gcc-c++ make libtool zlib

02Spring Boot配置文件详解 文章指导 学习笔记 学习代码 自定义属性 在src/main/java/resources目录下创建一个application.properties或application.yml 在application.yml自定义一组属性 my: name: boot age: 12 读取配置文件的值只需要加@Value("${属性名}") @RestController public class ConfigController { @Value(&qu