- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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. 3.1 编程模型介绍Stateful Stream Processingstateful stream processing是最低级别的抽象，只提供 stateful and timely 流处理。 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。 4. 部署4.1 集群架构Apache Flink 的集群架构如下图：Flink Client：Client端负责构建、配置和提交Flink应用程序。
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。 ? 体系架构 Flink运行时主要由JobManager和TaskManager两个组件组成，Flink架构也遵循主从架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager为Worker 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： ? 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
1、基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的，在整个软件架构体系中，同样遵循着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 Flink分为架构分为三层，由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 API&Libraries层 作为分布式数据处理框架，Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口 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、集群(Standalone、YARN)、云(GCE/EC2)、Kubenetes。 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 协调过程都是在Flink JobManager中完成。
2.3K20发布于 2019-12-12 - 来自专栏大数据学习笔记
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 Flink开始作为一个名为Stratosphere的研究项目，目标是在柏林地区的大学建立下一代大数据分析平台。 2014年4月16日被接受为Apache孵化器项目。 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。
2.3K50发布于 2018-01-02 - 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 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳，由flink souce或者自定义的watermark生成器按照需求定期或者按条件生成一种系统event，与普通数据流event一样流转到对应的下游operations These watermarks are part of the data stream alongside regular events, and a Flink operator advances 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 、Flink入门案例 – WordCount 8、Flink scala shell代码调试 1、Flink简介 ? 3、Flink基本组件介绍 ? 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，可以是MySQL\HBase\HBFS等； 4、 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； 4：
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。 Report方式： 同时Flink也提供了往外Report监控指标的方式，及常见的通过在flink-conf.yaml配置Metric Reporter将flink的监控指标定期发送至第三方系统。 这里介绍一下内置的一些Metrics。系统Metric就是内置Metric的一种。 Threads Garbage Collection Network Classloader Cluster Availability CheckPointing StateBackend IO 更多介绍可以看这里 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。 本文主要侧重于SQL在Stream上的能力，也就是介绍StreamSQL的能力。 ? 定义处理结果的输出，即sink算子： result.toAppendStream[Order].print() 5、提交到Flink系统执行： env.execute() 四、StreamSQL 执行原理介绍 自定义的优化规则和calcite火山模型、启发式模型共同对逻辑树进行优化，生成最优的Flink物理计划； 4、对物理计划采用janino 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
例如，Flink可以将JDBC表自动映射到Flink表，用户不必在Flink中手动重写DDL。Catalog大大简化了用户现有系统开始使用Flink所需的步骤，并大大增强了用户体验。 (...); Flink SQL> SHOW TABLES; mytableJDBC catalogs示例 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release ，具体可以参考 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/connectors/table/jdbc/ statement has been successfully submitted to the cluster: Job ID: 09747e9627193060dce79a69aba816e3 4、 在 flink web ui 上，也可以看到相关的job执行情况 官方文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/dev
56310编辑于 2024-07-08 - 来自专栏大数据进阶
flink系列(4)-StreamExecutionEnvironment
StreamPlanEnvironment, StreamContextEnvironment, RemoteStreamEnvironment和LegacyLocalStreamEnvironment这里不做一一介绍
1.4K10发布于 2019-09-17 - 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 而在Flink中，状态是保存在内部程序中，减少了状态存取的不必要的I/O开销，更大吞吐量和更低延时。 第一个 Flink 程序 开发环境要求 主要是Java环境和Maven环境。 ; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic ; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource
70710编辑于 2022-07-27 - 来自专栏小道
Flink学习笔记(4) -- Flink Broadcast & Accumulators & Counters &Distributed Cache
Accumulator即累加器，与Mapreduce counter的应用场景差不多，都能很好地观察task在运行期间的数据变化，可以在Flink job任务中的算子函数中操作累加器，但是只能在任务执行结束之后才能获得累加器的最终结果 getRuntimeContext().addAccumulator(“num-lines”, this.numLines); 3：使用累加器 this.numLines.add(1); 4： Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如hdfs或者s3)，通过ExecutionEnvironment 当程序执行，Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanager节点的本地文件系统，用户可以通过这个指定的名称查找文件或者目录，然后从taskmanager节点的本地文件系统访问它。
80620发布于 2021-04-13 - 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 简单易学:易于理解，不同行业和领域的人都懂，学习成本较低； 4. 标准稳定:语义遵循SQL标准，非常稳定，在数据库 30 多年的历史中，SQL 本身变化较少； 5. 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。 Flink整体架构 SDK层 ：Flink的SDK目前主要有三类，SQL/Table、DataStream、Python； 执行引擎层（Runtime层） ：将流水线上的作业（不论是哪种语言API传过来的数据 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
63210编辑于 2024-05-21 - 来自专栏SmartSi
Flink 状态管理和容错机制介绍
Flink中的状态管理 按照数据的划分和扩张方式，Flink中大致分为2类： Keyed States Operator States ? Operator States的动态扩展是非常灵活的，现提供了3种扩展，下面分别介绍： ListState:并发度在改变的时候，会将并发上的每个List都取出，然后把这些List合并到一个新的List, 状态管理和容错机制实现 下面介绍一下状态管理和容错机制实现方式。 下面介绍 HeapKeyedStateBackend 和 RockDBKeyedStateBackend。 3.1.1 HeapKeyedStateBackend ? 原文：Flink状态管理和容错机制介绍
93530发布于 2019-08-07 - 来自专栏菩提树下的杨过
flink 1.11.2 学习笔记(4)-状态示例
49 offline offline: 1000 3 jerry 2020-12-20 15:31:50 online offline：2000，online:0 (首次遇到online的时长初始值) 4 jerry 2020-12-20 15:31:51 online offline: 2000，online:1000 假设员工jerry，连续上报了4条数据，第2条数据上报过来时，发现与第1条数据相比 duration)); } }) .keyBy(v -> v.f0); // 4. 3、 76-81行，这时定义了3个状态（即：前面提到的辅助变量） 4、 84-93行，上面定义的3个状态都没有初始化，必须在open函数里进行初始化。 ，观察flink的输出： ?
1.2K10发布于 2020-12-22 - 来自专栏SmartSi
Flink 定时器的4个特性
本文介绍了在 Flink 中使用定时器的一些基本概念和注意事项。 我们之前的一篇文章比较详细地介绍了 Flink 中不同概念的时间以及说明了处理时间、事件时间以及摄入时间之间的差异。 四个基本特征 下面我们讨论 Flink 中定时器的4个基本特征，在使用它们之前应该记住这些特征： 2.1 定时器只在 KeyedStream 上注册 由于定时器是按 key 注册和触发的，因此 KeyedStream 从 Flink 检查点或保存点恢复作业时，在状态恢复之前就应该触发的定时器会被立即触发。 2.4 删除计时器 从 Flink 1.6 开始，就可以对定时器进行暂停以及删除。 如果你使用的是比 Flink 1.5 更早的 Flink 版本，那么由于有许多定时器无法删除或停止，所以可能会遇到检查点性能不佳的问题。 ?
2.5K30发布于 2021-06-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号