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Flink学习笔记：2、Flink介绍
2、Flink介绍 Some of you might have been already using Apache Spark in your day-to-day life and might have of Flink that is, Flink’s streaming API. Flink的最新版本重点支持批处理，流处理，图形处理，机器学习等各种功能.Flink 0.7引入了Flink最重要的特性，即Flink的流媒体API。 最初版本只有Java API。 Flink的分布式轻量级快照机制有助于实现高度的容错性。它允许Flink提供高吞吐量性能和保证交付。 Flink为批处理和流数据处理提供API。所以一旦你建立了Flink的环境，它可以容易地托管流和批处理应用程序。事实上，Flink的工作原理是流式处理，并将批处理视为流式处理的特例。
2.3K50发布于 2018-01-02 - 来自专栏Flink
Flink 介绍
Flink 介绍1. 简介1.1 背景1.2 用途2. 核心概念2.1 流（Stream）2.2 转换（Transformation）2.3 窗口（Window）2.4 状态（State）3. 编程模型3.1 编程模型介绍3.2 程序示例4. 部署4.1 集群架构4.2 集群资源管理4.3 部署模式5. 有界流：具有开始点和结束点，比如 2024 年 2 月份的天气数据形成的数据流，开始点为2024 年 2 月 1 日，结束点为 2024 年 2 月 28 日。 无界流：具有开始点，没有结束点，比如从 2024 年 2 月份开始的天气数据形成的数据流，开始点为 2024 年 2 月 1 日，没有结束点。 下面将介绍如何进行这些步骤：数据输入Flink 支持多种数据源作为输入，包括 Kafka、文件系统、Socket、自定义数据源等。
1.2K00编辑于 2024-02-18 - 来自专栏实时计算
Flink入门（一）——Apache Flink介绍
同时Flink支持高度容错的状态管理，防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失，Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护，使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果 Flink的具体优势有以下几点： 同时支持高吞吐、低延迟、高性能 Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。 针对内存管理，Flink实现了自身管理内存的机制，尽可能减少JVM GC对系统的影响。 另外，Flink通过序列化/反序列化方法将所有的数据对象转换成二进制在内存中存储，降低数据存储的大小的同时，能够更加有效地对内存空间进行利用，降低GC带来的性能下降或任务异常的风险，因此Flink较其他分布式处理的框架会显得更加稳定 更多实时计算,Flink,Kafka,ES等相关技术博文，欢迎关注实时流式计算
1.8K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏文渊之博
Flink入门介绍
什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 ? Client 当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink Flink组件栈 Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。Flink分层的组件栈如下图所示： ? Deployment层 Deployment层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式： 本地模式 集群模式(Standalone、YARN) 云（GCE/EC2） Runtime层 Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型。 Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。
1.4K10发布于 2020-06-19 - 来自专栏实时计算
Flink入门（二）——Flink架构介绍
物理部署层 该层主要涉及Flink的部署模式，目前Flink支持多种部署模式：本地、集群(Standalone、YARN)、云(GCE/EC2)、Kubenetes。 Flink能够通过该层能够支持不同平台的部署，用户可以根据需要选择使用对应的部署模式。 2、基本架构图 ? Flink基本架构图 Flink系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点 2.JobManager JobManager负责整个Flink集群任务的调度以及资源的管理，从客户端中获取提交的应用，然后根据集群中TaskManager上TaskSlot的使用情况，为提交的应用分配相应的 协调过程都是在Flink JobManager中完成。
2.3K20发布于 2019-12-12 - 来自专栏stream process
flink watermark介绍
转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7610412.html 一 概念 watermark是flink为了处理eventTime -- p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Monaco} --> 1> (aaaa,1506590035000,2) 2> (cc,1506590035000,2 ) 2> (bb,1506590035000,2) 这个时候watermark刚好大于了第一个window的endtime，整个（2017/9/28 17:13:40~2017/9/28 17:14:00 参考文档 1 http://vishnuviswanath.com/flink_eventtime.html 2 https://data-artisans.com/blog/how-apache-flink-enables-new-streaming-applications-part v=3UfZN59Nsk8 4 Flink流计算编程--watermark（水位线）简介 <!
95910发布于 2020-03-04 - 来自专栏小道
Flink学习笔记(1) -- Flink入门介绍
目录 1、Flink简介 2、Flink架构图 3、Flink基本组件介绍 4、Flink的流处理与批处理 5、Flink应用场景分析 6、Flink\Storm\SparkStreaming的比较 7 2、Flink架构图 ? 越底层API越灵活、越上层越轻便。 3、Flink基本组件介绍 ? (1) DataSource是指数据处理的数据源，可以是HDFS\Kafka\Hive等； (2) Transformations是指对数据的处理转换的函数方法； (3) DataSink指数据处理完成之后处理结果的输出目的地 1：需要关注流数据是否需要进行状态管理； 2：At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求； 3：对于小型独立的项目，并且需要低延迟的场景，建议使用storm
1.2K20发布于 2021-04-13 - 来自专栏黑光技术
Flink状态监控介绍
所以在对监控的设计上Flink也是下了一定功夫的，在其官网也是有非常多的介绍。 Flink Metric内置的监控涵盖面丰富，支持： 1 系统级别的监控：CPU状态信息、内存状态信息等（默认关闭，需要更改配置文件打开，且lib目录下需要添加相关依赖jar包） 2 JVM级别的监控： 上图是Flink的支持的2中监控数据收集方式：Fetch和Report。 这里介绍一下内置的一些Metrics。系统Metric就是内置Metric的一种。 Metrics Flink除了上面介绍的Metrics外，还提供了接口可以自定义开发Metrics。
4K11发布于 2020-05-14 - 来自专栏大数据和云计算技术
Flink StreamSQL 原理介绍
引言 前面群里面同学说对flink感兴趣，特别邀请资深流专家张如聪给大家深入分析下Flink里面最重要部分：Flink SQL。 一、Flink SQL简介 Flink SQL 是Fllink提供的SQL的SDK API。 本文主要侧重于SQL在Stream上的能力，也就是介绍StreamSQL的能力。 ? 执行原理介绍 ? codegen生成代码，生成用低阶API DataStream 描述的流应用，提交到Flink平台执行； 五、StreamSQL 编译执行流程介绍 ?
4.7K40发布于 2018-03-08 - 来自专栏数据库相关
flink的catalog介绍
目前常用的catalog有 GenericInMemoryCatalog # 内存模式，重启丢失 JdbcCatalog # 目前支持pg和mysql这2种类型数据库 HiveCatalog postgresql://<ip>:<port>" for MySQL Catalog this should be "jdbc:mysql://<ip>:<port>" 2、 * from t1;catatalog的优势 例如我们在远程的mysql的flink_catalog库里里面已经创建好了3张表: t1 t2 t_total ，需要用flink进行洗数据操作。 , 'password' = 'Abcd@1234', 'base-url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306' ); 2、切到新建的 product from t1 inner join t2 on t1.id=t2.id; [INFO] Submitting SQL update statement to the cluster
56310编辑于 2024-07-08 - 来自专栏小道
Flink学习笔记(2) -- Flink部署
-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz (2)cd flink-1.6.1 (3)启动：. /bin/stop-cluster.sh (5)访问web界面 http://hostname:8081 2、Flink StandAlone模式部署和解析 Ⅰ、依赖环境 jdk1.8及以上 Ⅲ、集群安装 1：修改conf/flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: hadoop100 2：修改conf/slaves hadoop101 /bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 [-d] 附着到一个已存在的flink yarn session . /bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 .
1.4K30发布于 2021-04-13 - 来自专栏Lansonli技术博客
大数据Flink进阶（八）：Apache Flink架构介绍
Apache Flink架构介绍 一、Flink组件栈 在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。 物理部署层： 该层主要涉及Flink的部署模式，目前Flink支持多种部署模式：本地Local、集群（Standalone/Yarn）、Kubernetes，Flink能够通过该层支撑不同平台的部署，用户可以根据需要来选择对应的部署模式 这些API将在后面进行介绍。 二、Flink运行时架构 Flink整个系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master Flink运行时架构如下，下面分别介绍下架构中涉及到的角色作用。
3.7K41编辑于 2023-03-27 - 来自专栏大数据成长之路
快速入门Flink (2) —— Flink 集群搭建
上一篇博客博主已经为大家介绍了 Flink的简介与架构体系，本篇博客，我们来学习如何搭建Flink集群。 码字不易，先赞后看！ ? 6) 递交 wordcount 程序测试 7) 查看 Flink WebUI 1.1.5 具体操作 1）上传 Flink 压缩包到指定目录 2) 解压缩 一旦将 Flink 部署到 YARN 群集 中，它就会显示 Job Manager 的连接详细信息），其中 2 个 Container 启动 TaskManager （-n 2），每个 TaskManager ■ 使用 flink 直接提交任务 bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 . 小结 本篇博客博主为大家详细介绍了Flink常见的3种模式的集群搭建以及一些避坑指南。
3K20发布于 2021-01-27 - 来自专栏Flink实战应用指南
Flink Forward 2019--Flink相关1--Flink 2.0介绍
Towards Flink 2.0: Rethinking the stack and APIs to unify Batch & Stream Flink currently features different Flink目前为绑定/批处理（dataset）和流式（datastream）程序提供不同的API。尽管数据流API可以处理批处理用例，但与数据集API相比，它的效率要低得多。 In this talk, we present the latest on the Flink community's efforts to rework the APIs and the stack the runtime, and what the future interplay of batch and streaming execution could look like 在本文中，我们介绍了 Flink社区为更好地统一批处理和流式处理体验而重新编写API和堆栈的最新成果。
1.2K70发布于 2019-06-21 - 来自专栏Flink 专栏
【flink番外篇】1、flink的23种常用算子介绍及详细示例（2）- keyby、reduce和Aggregations
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datastream api用法、四大基石等内容。 二、Flink 示例专栏Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。 本专题分为五篇，即：【flink番外篇】1、flink的23种常用算子介绍及详细示例（1）- map、flatmap和filter【flink番外篇】1、flink的23种常用算子介绍及详细示例（2）- 本专题分为五篇，即：【flink番外篇】1、flink的23种常用算子介绍及详细示例（1）- map、flatmap和filter【flink番外篇】1、flink的23种常用算子介绍及详细示例（2）-
93610编辑于 2023-12-13 - 来自专栏开源部署
Apache Flink 简单介绍和入门
What Apache Flink Apache Flink 是一个==分布式大数据处理引擎==，可对==有限数据流和无限数据流==进行==有状态计算==。 各种集群环境 可部署standalone、Flink on yarn、Flink on Mesos、Flink on k8s等等 Flink Application Streams 数据在真实世界中是不停产生不停发出的 ; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic > reduce(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2, Tuple2<String, Integer> t1) throws Exception { // return Tuple2.of(stringIntegerTuple2.f0, stringIntegerTuple2.f1+t1.f1); //
70710编辑于 2022-07-27 - 来自专栏大数据进阶
flink系列(2)-基础架构
上一篇从宏观上说了一些基础组件，这一篇，我们来说一下flink架构中涉及的一些组件 ? 和大多数的分布式系统一样，flink也是分层的，每一层所包含的组件都提供了抽象接口，用于服务于上层组件。 从图上可以看出，主要分了三大层，分别是Deploy, core，APIS & Libraries Deploy： 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）。 Standalone部署模式与Spark类似，这里，我们看一下Flink on YAR
51630发布于 2019-09-17 - 来自专栏flink基础知识点
flink之DataStream2
这是接上文的flink之Datastream1，文章链接 https://cloud.tencent.com/developer/article/2428018? 2、匿名函数 flink的这个函数只能在某个算子里面实现， 比如之前keyBy算子，如下 KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream = stream.keyBy 3、富函数类 此函数的作用效果含括了函数类，如果是实现同一个接口，富函数接口在普通函数接口上多增加了一些抽象函数的定义，比如最常用的open、close函数，因此重点介绍。 富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。 )); } } 四、物理分区算子 分区算子只介绍广播 1、广播 broadcast 这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份（从当前分区，往每个分区发一份重复的数据
28200编辑于 2024-06-16 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（三十）：Flink Table API & SQL 介绍
Table API & SQL 介绍 为什么需要Table API & SQL https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12 声明式:属于设定式语言，用户只要表达清楚需求即可，不需要了解底层执行； 2. 高性能:可优化，内置多种查询优化器，这些查询优化器可为 SQL 翻译出最优执行计划； 3. 在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能 在Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 为了兼容老版本Table及SQL模块，插件化实现了Planner，Flink原有的Flink Planner不变，后期版本会被移除。 了解-Blink planner和Flink Planner具体区别如下： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev
94920发布于 2021-10-09 - 来自专栏鳄鱼儿的技术分享
Flink引擎介绍 ｜ 青训营笔记
Flink概述 大数据计算架构发展历史 流式计算引擎对比 什么是Flink Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。 Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。 Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。 事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上。 状态存储层：负责存储算子的状态信息 资源调度层：目前Flink可以支持部署在多种环境 一个Flink集群，主要包含以下两个核心组件：作业管理器（JobManger）和 任务管理器（TaskManager stats.addSink(new BucketingSink(path)); 业务逻辑转换为一个Streaming DataFlow Graph 假设示例的sink算子的并发配置为1 , 其余算子并发为2
63210编辑于 2024-05-21
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