【flink状态管理（七）】checkpoint的触发：2. checkpointbarrier触发算子checkpoint操作之checkpointbarrier的对齐操作_flink checkpoint barrier-爱代码爱编程
文章目录 一. CheckpointBarrier对齐过程二. CheckpointBarrierHandler的具体实现1. CheckpointBarrierHandler分类2. CheckpointBa
flink的分界线对齐和水印对齐_watermark alignment-爱代码爱编程
【背景】 flink的分界线对齐和水印对齐是两个不同的概念，需要加以区分。 另外，还会介绍下flink 1.14提出的缓冲区消胀功能 分界线对齐barrier alignment 在讲分界线对齐之前，得先讲一下flink的checkpoint流程。 flink的checkpoint流程 Flink采用轻量级分布式快照实现应用容错
flink 版本新特性：流经算子中的 checkpoint barrier 跳过不对齐的 checkpoint_flink checkpoint 算子无法恢复则跳过 参数-爱代码爱编程
Flink 版本新特性：流经算子中的 Checkpoint Barrier 跳过不对齐的 Checkpoint Apache Flink是一个流式处理和批处理框架，具有强大的容错性和高效的数据处理能力。最近发布的Flink
flink 集群搭建实战_flink高可用集群搭建-爱代码爱编程
1、独立集群部署 独立集群包含至少一个 master 进程，以及至少一个 TaskManager 进程，TaskManager 进程运行在一台或者多台机器上。所有的进程都是 JVM 进程。下图展示了独立集群的部署。 独立集群部署： master 进程在不同的线程中运行了一个 Dispatcher 和一个 ResourceManager。一旦它们开
flink 的 barrier 对齐 的优劣详解：_flink barrier源码分析-爱代码爱编程
Barrier 对齐（Barrier Alignment） 是分布式数据流系统中一个重要的机制，特别是在处理 状态一致性、故障恢复 和 容错 时起着关键作用。它主要用于确保在复杂的多并行子任务场景下，数据流的所有分支能够在某个时间点上达到一致的状态，这个时间点就是所谓的 Barrier。在分布式流式处理系统中，典型的应用场景包括 Apach
flink集群搭建_flink集群配置-爱代码爱编程
Flink集群搭建 1、独立集群(Standalone) Standalone模式 初步学习时，没有其它可用框架 了解即可 1、上传解压配置环境变量 # 解压 tar -xvf flink-1.15
实时数据开发|flink状态计算 有状态vs无状态，区别和优劣-爱代码爱编程
有状态计算是Flink非常重要的特性之一。 有状态计算是指在程序计算过程中，在Flink程序内部存储计算产生的中间结果，并提供给后续Function或算子计算结果使用。如图5-1所示，状态数据可以维系在本地存储中，这里的存
flink集群搭建&整合yarn运行-爱代码爱编程
Flink 集群 1. 服务器规划 服务器h1、h4、h5 2. StandAlone 模式（不推荐） 2.1 会话模式 在h1操作 #1、解压 tar -zxvf flink-1.19.1-bin-scala_2
flink sql_生成 flinksql 模版-爱代码爱编程
Overview | Apache Flink FlinkSQL开发步骤 Concepts & Common API | Apache Flink 添加依赖： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>
使用flink处理kafka中的数据_用flink消费kafka中changerecord主题的数据,每隔1分钟输出最近3分钟的预警次数最-爱代码爱编程
目录 使用Flink处理Kafka中的数据 前提： 一， 使用Flink消费Kafka中ProduceRecord主题的数据 具体代码为（scala） 执行结果 二， 使用Flink消费Kafka中ChangeRecord主题的数据 具体代码(scala) 具体执行代码①
flink学习连载文章11-爱代码爱编程
双流 Join 和两个流合并是不一样的 两个流合并：两个流变为 1 个流 union connect 双流 join: 两个流 join，其实这两个流还是原来的，只是满足条件的数据会变为一个新的流。 可以结合 sql 语句中的 union 和 join 的区别。 在离线 Hive 中，我们经常会使用 Join 进行多表关联。那么在实时中我们应该如何
pushgateway ha高可用方案-爱代码爱编程
未经本人同意不得转载，若引用请附上原文链接。 项目使用flink来处理kafka中的无界流数据，采用的是flink on yarn的模式部署flink任务。最近做flink任务的监控过程中，踩了一些坑。下面是过程，只想看最终方案的直接拉到最后。 先说一下整体流程，flink官方支持通过配置，将运行过程中的jobManager，taskManager的各
flink 性能优化的高频面试题及答案_flink的面试高频题-爱代码爱编程
目录 高频面试题及答案 1. 如何通过调整并行度来优化 Flink 性能？ 2. 如何优化 Fli
flink核心概念详解：（面试必问）_flink 的伪表是什么意思-爱代码爱编程
1、Flink 的四大特征（基石） Checkpoint ：相当于state的快照 State：可以理解为RDD的缓存，也就是历史数据 Time：实现了水印Watermark机制。乱序数据的处理，迟到数据容忍 Window：Flink通过窗口机制，让我们能够把流动的数据当成静止的数据来处理，这样无论是处理流动的数据还是一次性的大量数据，都可以用一种
flink集群安装指南_flink 集群安装-爱代码爱编程
Flink集群安装指南 Flink是一个开源的流式处理框架，用于大规模、高吞吐量的数据流处理。在本文中，我们将为您提供安装Flink集群的详细步骤，并附上相应的源代码。 第一步：准备环境 在开始安装之前，确保您已满足以下
flink常见面试题和答案_flink 并行度和slot的关系-爱代码爱编程
比别人更快接收好文章 1. Flink 的容错机制（checkpoint） Checkpoint容错机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport
flink常见面试题_侧道输出流-爱代码爱编程
1、Flink 的四大特征（基石） 2、Flink 中都有哪些 Source，哪些 Sink，哪些算子（方法） 预定义Source 基于本地集合的source（Collection-based-source） 基于文件的source（File-based-source） 基于网络套接字（socketTextStream） 自定义Source
flink集群安装部署_flink集群环境安装-爱代码爱编程
Flink集群安装部署 前期准备：hadoop完全分布式集群 下载flink安装包 wget -g https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.14.0/flink-1.
记录使用flinksql进行实时工作流开发_flink sql实战-爱代码爱编程
使用FlinkSql进行实时工作流开发 引言Flink SQL实战常用的Connector1. MySQL-CDC 连接器配置2. Kafka 连接器配置3. JDBC 连接器配置4. RabbitMQ 连接器
阿里云中flink提交作业流程_怎么在阿里云上体验flink-爱代码爱编程
访问阿里云首页面：https://www.aliyun.com/ 选择"按量付费" 通过选择区域，看哪个区域有虚拟交换机。 查看创建的工作空间，当工作空间状态为运行中时，点击控制台。 开通完成后，会有一个控制台： 可以选择SQL开发或者作业运维运行自己的Flink程序。