FLINK源码

最新推荐文章于 2025-03-20 09:42:41 发布
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分类专栏： java 大数据 flink 文章标签： flink 大数据 big data
原文链接：https://zhangboyi.blog.youkuaiyun.com/article/details/115744316
版权
Flink 源码编译
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
04-24 1256
Flink 源码编译
Flink源码解析系列--DataStream JDBC-Sink
打酱油的葫芦娃
02-23 9676
本文的Flink源码版本为: 1.15-SNAPSHOT，读者可自行从Github clone. 进行源码分析之前，首先看一下Flink DataStream JDBC-Sink的官方示例: StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env .fromElements(...) .addSink(JdbcSink.sink( "insert into books (.
flink源码学习一
guoqing2017的博客
07-06 828
Flink源码学习一 Flink RPC ​ Flink RPC底层基于Scala的网络编程库Akka实现。Akka具有如下特点： 1. 它是对并发模型进行了更高的抽象 2. 它是异步、非阻塞、高性能的事件驱动编程模型 3. 它是轻量级事件处理（1GB内存可容纳百万级别个Actor) Akka的通信模型如下图： 关于AKka的理解可以从ActorSystem和Actor的角度理解，以下几个方面有助于我们理解Akka。 1、ActorSystem是管理Actor生命周期的组件，Actor是负责通信的组件
Flink技术源码解析（一）：Flink概述与源码研读准备
weixin_33828101的博客
06-06 1891
一、前言 Apache Flink作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎，是当前实时处理领域的一颗炙手可热的新星。关于Flink与其它主流实时大数据处理引擎Storm、Spark Streaming的不同与优势，可参考https://blog.youkuaiyun.com/cm_chenmin/article/details/5307249...
Flink源码解析之TM之间的数据传输
仰望星空
03-20 891
Flink核心技术源码剖析与特性开发》第八章数据传输，读书笔记，主要讲解TM之间的数据传输，包括反压的实现基于Flink1.10，版本有点老，但思想是没变的。
flink 1.7源码
04-10
flink源码下载过慢，提供1.7版本的源码。仅供参考～～～～～
flink 1.6.0 源码包
11-28
flink 1.6.0 源码 <!-- Dummy module to force execution of the Maven Shade plugin (see Shade plugin below) --> tools/force-shading flink-annotations flink-shaded-hadoop flink-shaded-curator flink-core flink-java flink-scala flink-filesystems flink-runtime flink-runtime-web flink-optimizer flink-streaming-java flink-streaming-scala flink-connectors flink-formats flink-examples flink-clients flink-container flink-queryable-state flink-tests flink-end-to-end-tests flink-test-utils-parent flink-state-backends flink-libraries flink-scala-shell flink-quickstart flink-contrib flink-dist flink-mesos flink-metrics flink-yarn flink-yarn-tests flink-fs-tests flink-docs
Flink源码剖析
weixin_37172178的博客
10-04 2164
执行环境 ExecutionEnvironment数据抽象 DataSet DataStream逻辑操作 Source Transformation Sink1. 获取执行环境2. 通过执行环境对象，注册数据源Source，得到数据抽象3. 调用数据抽象的各种Transformation执行逻辑计算4. 将各自Transformation执行完毕之后得到的计算结果数据抽象注册Sink5. 提交Job执行。
Flink1.19源码剖析课程-Flink源码教程
10-18
一、Flink源码分析——用户状态数据的源码实现 状态数据是flink中非常重要的一部分，在flink实时计算中，涉及到聚合操作的计算，不管是窗口计算还是非窗口计算，都离不开状态数据，在窗口计算中，状态数据由flink...
flink源码分析
09-18
《Flink源码分析》 Flink作为一款流行的开源大数据处理框架，以其高效的流处理和批处理能力在业界获得了广泛的应用。深入理解Flink的源码对于开发者来说至关重要，这不仅可以帮助我们更好地利用Flink的功能，还能让...
flink源码阅读思维导图xmind
11-20
描述了flink源码框架。使用案例,常用函数，api等等，适合初学者了解和学习，反压,函数定义等等，欢迎下载讨论
Flink1.6.X 源码
11-01
Flink1.6.X 官方源码，摘自gitlab2018-11-01。用于交流学习
flink源码分析.pdf
09-17
flink源码解析文档分析，一起学习
flink代码demo
01-02
flink demo应用 讲述flatmap reducemap datastream等等
Flink源码（一）：StreamGraph
Dengdz
07-23 1661
前提：由于最近需要在原有Flink CEP的基础上，实现动态加载CEP规则的需求，因此想到了通过自定义动态CEP算子以及自定义动态pattern加载的算子协调器实现规则的更新。因此在开发同时记录一下Flink数据处理的过程。
Flink 源码阅读环境搭建并调试 Flink-Clients 模块
天道酬勤
01-28 2293
本文大纲 一、Flink 官方文档这么全面，为什么还要读 Flink 源码 读文档和读源码的目的是不一样的，就拿 Apache Flink 这个项目来说，如果你想知道 Flink 的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；如果你想了解的就是具体细节，比如说 StreamGraph 是怎么生成的或者是 Exactly Once 究竟如何实现的，那么就需要去阅读源码了。 关键是看你的目的是什么，如果你想了解思想，经验等看文档就够了，因为文档是人写给人的；如果你想了解具体细节，那应该去看源码，因为源码
Flink 源码解析
http://www.54tianzhisheng.cn/
06-08 1350
1、Flink 源码解析 —— 源码编译运行 2、Flink 源码解析 —— 项目结构一览 3、Flink 源码解析—— local 模式启动流程 4、Flink 源码解析 —— standalone session 模式启动流程 5、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Job Manager 启动 6、Flink 源码解析 —— ...
flink相关源码解读
tjz991129的博客
09-20 318
说明:上图是对于窗口的主要分类，在这里着重取分析滑动处理时间窗口的源码分析，其他类型可以照此类推。
flink源码解析
yoohhwz的博客
02-08 3656
flink源码解析
flink 源码分析文章
最新发布
04-29
<think>好的，用户想找关于Flink源码分析的文章。之前已经提供了三个引用，我需要先仔细看看这些引用的内容。引用1讲的是Flink在K8s上的集群与资源管理，包括作业管理器和Slot管理；引用2是关于Source原理，特别是SQL解析和AST生成；引用3则涉及用户代码执行，生成StreamGraph的流程。用户之前可能已经询问过相关主题，所以需要结合之前的回答。 用户现在需要更多的源码分析文章解读，可能需要覆盖更多模块，比如作业调度、容错机制、状态管理等。我需要确认现有的引用是否足够，或者是否需要建议其他方向。比如引用3提到了StreamGraph，可以扩展讲讲执行流程。另外，用户可能对实际应用场景感兴趣，比如如何优化资源分配，或者Flink的SQL解析如何影响性能。 还要注意用户的问题生成部分，需要提出相关问题，比如Flink的容错机制如何实现，或者StreamGraph的构建过程。确保问题与现有引用内容相关，同时引导用户深入理解源码结构。最后，保持回答结构清晰，分模块解析，帮助用户逐步掌握Flink源码分析的方法。</think>### Flink源码分析关键模块解读 根据现有技术文档和源码分析线索，Flink核心模块可分为以下三部分进行解读： 一、**集群与资源管理模块** 1. 动态资源分配通过`ResourceManager`实现K8s容器生命周期管理 2. Slot资源池采用两级分配策略：`TaskManager`注册时分配基础Slot，作业提交时动态扩展 3. 作业管理器通过`JobMaster`与`ResourceManager`交互，实现资源协商机制[^1] 二、**SQL处理与流式转换** 1. SQL解析阶段生成`SqlNode`抽象语法树 2. 通过`Planner`将逻辑计划转换为物理执行计划 3. `StreamGraph`生成器将关系代数操作映射为流式计算拓扑[^2] 三、**执行引擎核心流程** ```java // 源码执行路径示例 public JobExecutionResult execute(String jobName) { StreamGraph streamGraph = getStreamGraph(); // 生成流图 optimizePipeline(streamGraph); // 运行时优化 deployToCluster(streamGraph); // 集群部署 } ``` 该流程涉及运行时优化技术，包括算子融合、状态后端选择等关键操作[^3]
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