flink 关于flink:Flink-111-Unaligned-Checkpoint-解析 作为 Flink 最根底也是最要害的容错机制,Checkpoint 快照机制很好地保障了 Flink 利用从异样状态复原后的数据准确性。同时 Checkpoint 相干的 metrics 也是诊断 Flink 利用衰弱状态最为重要的指标,胜利且耗时较短的 Checkpoint 表明作业运行状况良好,没有异样或反压。然而,因为 Checkpoint 与反压的耦合,反压反过来…
flink 关于flink:Flink学习Flink-SQL-窗口函数 滚动窗口(TUMBLE)将每个元素调配到一个指定大小的窗口中。通常,滚动窗口有一个固定的大小,并且不会呈现重叠。例如,如果指定了一个5分钟大小的滚动窗口,有限流的数据会依据工夫划分为[0:00 – 0:05)、[0:05, 0:10)、[0:10, 0:15)等窗口。下图展现了一个30秒的滚动窗口。应用标识函数选出窗口的起始工夫或者完结工夫…
flink 关于flink:Flink学习Flink-on-Yarn 用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 工作,它会生成一个JobGraph。JobGraph 是由 source、map()、keyBy()/window()/apply() 和 Sink 等算子组成的。当 JobGraph 提交给 Flink 集群后,可能以 Local、Standalone、Yarn 和 Kubernetes 四种模式运行。
flink 关于flink:Flink学习管理大型状态之增量-Checkpoint-详解 Apache Flink 是一个有状态的流计算框架,状态是作业算子中曾经解决过的内存状态,供后续解决时应用。状态在流计算很多简单场景中十分重要,比方:
flink Flink学习内存管理 现在,大数据畛域的开源框架(Hadoop,Spark,Storm)都应用的 JVM,当然也包含 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都须要面对将大量数据存到内存中,这就不得不面对 JVM 存在的几个问题:
flink 解决问题-1474-个Flink-111-究竟有哪些易用性上的改善 7月7日,Flink 1.11.0 正式公布了,作为这个版本的 release manager 之一,我想跟大家分享一下其中的经验感触以及一些代表性 feature 的解读。在进入深度解读前,咱们先简略理解下社区公布的个别流程,帮忙大家更好的了解和参加 Flink 社区的工作。
flink 官方剧透111-发版前我们偷看了-Flink-中文社区发起人的聊天记录 自 2014 年正式开源, Flink 倒退十分迅速,在 GitHub 上其访问量在 Apache 我的项目中位居前三。去年年底 Flink Forward Asia 2019 大会颁布,仅仅 2019 年一年的工夫,Flink 在 GitHub 上的 star 数量就翻了一倍,Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。
flink 字节跳动基于Flink的MQHive实时数据集成 在数据中台建设过程中,一个典型的数据集成场景是将 MQ (Message Queue,例如 Kafka、RocketMQ 等)的数据导入到 Hive 中,以供上游数仓建设以及指标统计。因为 MQ-Hive 是数仓建设第一层,因而对数据的准确性以及实时性要求比拟高。
flink 详解-Flink-实时应用的确定性 确定性(Determinism)是计算机科学中非常重要的个性,确定性的算法保障对于给定雷同的输出总是产生雷同的输入。在分布式实时计算畛域,确定性是业界始终难以解决的课题,由此导致用离线计算修改实时计算结果的 Lambda 架构成为大数据畛域过来近十年的支流架构。
flink Apache-Flink-是什么 Apache Flink 是一个框架和分布式解决引擎,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。