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2024年2月5日
FlinkSQL 总结
摘要: 1. sql-client 准备 1.基于yarn-session模式 1.准备Flink集群 参考地址:Flink1.18 & YARN 会话模式 2.启动 Flink 的 sql-client /usr/flink/flink-1.18.0/bin/sql-client.sh embedded
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posted @ 2024-02-05 18:18 SpringCore
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2024年1月29日
Flink 中的容错机制
摘要: 在 Flink 中,有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复,其中最重要的就是检查点。 1.检查点(Checkpoint) 在流处理中,我们可以用存档读档的思路,就是将之前某个时间点所有的状态保存下来,这份“存档”就是所谓的“检查点”(checkpoint)。 遇到故障重启的时候,我们可以从检查点中“
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posted @ 2024-01-29 15:50 SpringCore
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2024年1月28日
Flink 中的状态管理
摘要: 与 Keyed State 中的 ListState 一样,将状态表示为一组数据的列表。 与 Keyed State 中的列表状态的区别是:在算子状态的上下文中,不会按键(key)分别 处理状态,所以每一个并行子任务上只会保留一个“列表”(list),也就是当前并行子任务上 所有状态项的集合。列表中
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posted @ 2024-01-28 21:05 SpringCore
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2024年1月26日
Flink 中的处理函数
摘要: 流处理 API,无论是基本的转换、聚合,还是更为复杂的窗口操作,其实 都是基于 DataStream 进行转换的,所以可以统称为 DataStream API。 在 Flink 更底层,我们可以不定义任何具体的算子(比如 map,filter,或者 window),而只是提炼出一个统一的“处理”(p
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posted @ 2024-01-26 20:57 SpringCore
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2024年1月24日
Flink 中的时间和窗口
摘要: 在批处理统计中,我们可以等待一批数据都到齐后,统一处理。但是在实时处理统计中,我们是来一条就得处理一条,那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢?引入“窗口”。 所谓的“窗口”,一般就是划定的一段时间范围,也就是“时间窗”;对在这范围内的数据进行处理,就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。
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posted @ 2024-01-24 10:12 SpringCore
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2024年1月21日
Flink DataStream API 总结
摘要: 流程如下 Environment(执行环境) -> Source(数据源) -> Transformation(转换操作) -> Sink(输出) 1.Environment(执行环境) package cn.coreqi.env; import org.apache.flink.api.commo
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posted @ 2024-01-21 10:20 SpringCore
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2024年1月19日
Flink 开发一些代码
摘要: 本文基于:Flink Java Demo 1.开发中开启WEB UI 1.添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-runtime-web</artifactId> <version>1.18.0<
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posted @ 2024-01-19 21:09 SpringCore
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2024年1月18日
Flink 历史服务器配置
摘要: 本文将历史服务器的日志信息保存到Hadoop 的 HDFS上,也可选择保存到本地磁盘上。 1.在HDFS上创建保存日志的文件夹 hadoop fs -mkdir -p /logs/flink-job 2.修改flink配置文件,添加历史服务器相关配置 vi /usr/flink/flink-1.18
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posted @ 2024-01-18 17:07 SpringCore
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Flink1.18 & YARN 应用模式部署【推荐】
摘要: 应用模式:用户代码在JobManger上解析、运行,而不是在客户端上进行 YARN上部署的过程: 客户端把 Flink 应用提交给 Yarn 的 ResourceManager,Yarn 的 ResourceManager 会向 Yarn 的 NodeManager 申请容器。在这些容器上,Flin
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posted @ 2024-01-18 15:42 SpringCore
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Flink1.18 & YARN 单作业模式部署
摘要: 单作业模式:提交作业时才启动Flink集群。不用事先启动,直接flink run即可,注意需要添加-t yarn-per-job参数用于区分。 YARN上部署的过程: 客户端把 Flink 应用提交给 Yarn 的 ResourceManager,Yarn 的 ResourceManager 会向
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posted @ 2024-01-18 09:57 SpringCore
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