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Flink 作业执行解析所有有关Flink作业执行的介绍都包含以下的这个流程，今天我们就是实战一些这些转换是如何完成的？CodeStreamGraphJobGraphExecutionGraph物理执行计划StreamGraph Class representing the streaming topology. It contains all the information necessary to build the jobgraph for the execution. 这个类表示流处理的拓扑

java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment.(Lorg/apache/flink/core/execution/PipelineExecutorServiceLoader;Lorg/apache/flink/configuration/Configuration;Ljava/lang/ClassLoader;)V使用flinkx放入lib里面，发现了使用yarn-per-job的时候出现了以上错误

FlinkHbaseSink1kafkaSink2这种场景下面当hbase写入的失败的时候，不影响kakfa的写入。如何保证hbase和kafka都写入成功呢？

Flink Runtime 核心机制剖析 读后总结从这篇文章里面可以主要解释了以下的问题:Flink整体是一个什么样的架构？master-slaveFlink 执行过程中有哪些组件？MasterDispatcher 负责接收用户提供的作业，并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的 JobManager 组件。ResourceManager 负责资源的管理，在整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager。JobManager 负责管理作业的执行，在一个 Flink 集

风险预警场景背景在风险预警的场景下，当预警消息需要发送给用户的时候，往往会根据不同的预警等级通过不同的渠道对用户进行内容的通知。预警等级预警渠道重大风险短信、钉钉一般风险短信、站内信提示风险站内信正常-一般我们会把预警信息流先进行分割，然后发送到不同的kafka topic里面或者数据库中，供发送程序处理。这里对发送的优先级以及模板不做过多的处理。示意图如下。如果我们使用Flink的话，需要把一个流进行分割的话，需要使用一个叫做Side

Flink最近flink的热度也越来越高，它是什么？参考官网（https://flink.apache.org）那么它能干什么是我们今天的重点。官方也提供了很好的学习环境和实战资料，但是对于资料没有更细粒度的划分，我基于Flink中文社区的应用场景资料，进行了整理，希望可以快速、全面的了解Flink的应用场景。看看各个大厂都基于Flink做了什么事情。社区应用场景以上资料是基于https://ververica.cn/corporate-practice/中的行业案例分析得出，大致分为以下

FlinX脏值处理在大量数据的传输过程中，必定会由于各种原因导致很多数据传输报错(比如类型转换错误)，这种数据DataX认为就是脏数据。​ – by DataX配置实例"dir

FlinkX流控实现流量控制防止并发性能过高对源数据库造成影响。在FlinkX中，流量控制是采用Byte为单位/s进行流量控制的。配置参数实例：{ “speed”: { "bytes": 0 }}当 bytes > 0 时，才会开启流量控制。整个计算的速率是根据整个系统中的指标，按照每秒的窗口，实时计算出限流的速率的。通过对读取记录的限流，但是没有背压。限流原理实现逻辑首先我们看一下读取器的初始化过程，InputFormat初始化publi

FlinkX 分片读取原理在数据同步工具中,将数据从源头读取到数据缓存是最重要的一环之一，算是左膀。所以在整个流程，从技术场景上，一定要支持数据的分片与并行读取、流控，从业务角度上，需要支持脏值处理与增量读取。而今天重点来探讨一下分片读取的原理。分片原理分片是将待读取的数据平均分配，尽量的使各个分片任务均衡，不会让数据倾斜从而导致个别节点的同步压力过大（硬件-网卡、cpu等）。下面是配置了一个读取通道为3的作业配置示例："speed": { "channel": 3, "b

Flink 数据同步先行者- FlinkX最近在学习Flink-Connector，并尝试使用一些小Demo。联想到之前的DataX与FlinkX，由感而发。从我个人的理解上，Connector就是为了数据通道而生的基础设施，而目前数据通道做的比较全的就是DataX。DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。DataX本身作为离线数据同步框架，将

文章目录下载官方源码打开docs目录安装ruby配置 `_config.yml`执行安装命令挂载到nginx目录重启nginx访问 192.168.1.101/flink （ip填你自己的，本地就用localhost）目前Flink的官网 ci.apache.org 访问过慢，可能我这里没有科学上网导致的。看了下 ip在法国https://ci.apache.org/projects/fli...

文章目录概述模式1 Yarn Per Job实践模式2 Yarn On Session实践参考资料概述FLink 如何执行在Yarn上面的呢？首先我们需要了解到Flink的底层执行流程，然后看哪一步与Yarn进行适配，执行。Flink底层执行流程：用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务，它会生成一个J...

今天突然发现所有作业的历史执行记录都没有了。所以找了一下flink的历史服务器怎么配置的。flink-conf.yaml配置task的存档目录# Directory to upload completed jobs to. Add this directory to the list of# monitored directories of the HistoryServer as w...

看了好久的对水印的介绍，总结出以下的关系。水印：用于衡量事件时间进度的机制为了解决乱序事件输出正确的结果。事件、水印、计算的关系生成触发事件水印窗口计算事件生成水印的策略（1）递增式的水印生成，适合递增的数据,如果有不递增的数据，那么会被认为坏数据处理（2）周期计算，每次生成通过-周期大小，比如设置的周期是10s，那么2020-01-20 11:20:20 对应的水印是 2...

FlinkKafkaConnector该连接器提供对Apache Kafka服务的事件流的访问。Flink提供了特殊的Kafka连接器，用于从Kafka主题读写数据。 Flink Kafka Consumer与Flink的检查点机制集成在一起，以提供有且仅有一次的语义。为此，Flink不仅仅依赖于Kafka的消费者群体偏移量跟踪，还内部跟踪和检查这些偏移量。开发流程接一下以一个示例配置来介...

文章目录Flink DataStream API Programming Guide示例程序数据源 Data Sources基于文件的基于Socket的自定义数据转换 （DataStream Transformations）数据接收器 Data Sinks写入文件终端打印写入Socket自定义接收器Iterations 迭代Execution ParametersFault Tolerance 容...

接一下以一个示例配置来介绍一下如何以Flink连接HDFS1. 依赖HDFSpom.xml 添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-hadoop-compatibility_2.11</artifactId> &...

文章目录1. 示例程序2. 转换函数3. 数据源配置CSV解析规则递归读取输入路径目录读取压缩文件4. 数据输出 （Sink）5. 迭代操作Bulk Iterations（**批量迭代**）Delta Iterations（**增量迭代**）在函数中操作数据对象Object-Reuse Disabled (DEFAULT)Object-Reuse EnabledDebuggingLocal Exe...

文章目录1. DataSet and DataStream2. 剖析 Flink程序3. 延迟计算4. key 的 定义方式定义元组的key使用字段表达式定义key使用KeySelector 定义Key5. 转换函数Implementing an interfaceAnonymous classesJava 8 LambdasRich functions6. 支持的数据类型7 累加器&计数...

主要配置使用 createRemoteEnvironment（）方法即可 // 配置服务地址与当前jar所在路径 final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("localhost", 8081, "D:\\01code\\personal\\flink\...

文章目录开发搭建开发环境启动应用程序1. 启动nc2. 启动程序开发搭建开发环境准备 pom.xml 文件<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven...

安装windows 安装https://flink.apache.org/zh/downloads.html#section启动flink-1.9.0\bin\start-cluster.batdocker 安装https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/getting-started/tutorials/...