前几天在社区群上,有人问了一个问题 既然上游最小水印会决定窗口触发,那如果我上游其中一条流突然没有了数据,我的窗口还会继续触发吗? 看到这个问题,我蒙了???? 对哈,因为我是选择上游所有流中水印最小的一条作为当前水印时间,那万一最小水印的那条流突然里面没有数据了 那我的最小水印不就一直不往前走了,一直是那个没有数据流的水印了吗,因为它的水印最小,而且一直不会更新了 ????然后窗口再也不触发???? 思考了一下,发现好像也对,当我有一个上游的水印没来的时候,我就等着呗,谁知道他是不是延迟了 但

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp

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[源码解析] Flink 的slot究竟是什么?(2) 目录 [源码解析] Flink 的slot究竟是什么?(2) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 注册/更新Slot 2.1 TaskExecutor注册成功 2.2 心跳机制更新Slot状态 0x03 生成ExecutionGraph阶段 0x04 调度阶段 0x05 分配资源阶段 5.1 CompletableFuture 5.1.1 Future 3 6.1.2 Future 2 6.1.3 Future 1 5.2 流程图

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发

参与flink开源项目 https://flink.apache.org/how-to-contribute.html 1.回答社区问题 2.撰写bug报告 3.对于改进建议或新的特征 4.帮助别人并加入讨论 5.review代码 6.修改bug 路线图 1.大体熟悉flink的代码结构.本地编译 2.进一步了解flink的原理,参与新功能的测试工作 3.找到代码共享点,提交代码 参与测试工作:https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/R

大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Had

新一代大数据处理引擎 Apache Flink https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/ 新一代大数据处理引擎 Apache Flink 沈 钊伟2015 年 12 月 28 日发布       大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存

本文基于java构建Flink1.9版本入门程序,需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本.需要安装Netcat进行简单调试. 这里简述安装过程,并使用IDEA进行开发一个简单流处理程序,本地调试或者提交到Flink上运行,Maven与JDK安装这里不做说明. 一.Flink简介 Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere.该项目是柏林工业大学的一个研究性项目.早期,Flink是做Batch计算的,但是在2014年,StratoSphere里面的核心成员孵化出

上一篇介绍了编写 Flink 程序的基本步骤,以及一些常见 API,如:map.filter.keyBy 等,重点介绍了 keyBy 方法.本篇将继续介绍 Flink 中常用的 API,主要内容为 指定 transform 函数 Flink 支持的数据类型 累加器 指定 transform 函数 许多 transform 操作需要用户自定义函数来实现,Flink 支持多种自定义 transform 函数,接下来一一介绍. 实现接口 /** * 实现 MapFunction 接口 * 其中泛型的第

本文根据Apache Flink 实战&进阶篇系列直播课程整理而成,由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享.通过一些简单的实际例子,从概念原理,到如何使用,再到功能的扩展,希望能够给打算使用或者已经使用的同学一些帮助. 主要的内容分为如下三个部分: Flink CEP概念以及使用场景. 如何使用Flink CEP. 如何扩展Flink CEP. Flink CEP 概念以及使用场景 什么是 CEP CEP的意思是复杂事件处理,例如:起床-->洗漱-->吃饭-->上班等一系列串联

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

如何快速的投入到Flink的学习当中,很多人在搭建环境过程中浪费了太多的时间.一套一劳永逸的本机Flink开发环境可以让我们快速的投入到Flink的学习中去,将精力用在Flink的原理,实战.这也对于工作和面试有着巨大帮助. ​ 本文将利用Flink的官方练习环境,在本地Windows系统中快速的搭建Flink环境,并详细的记录整个搭建过程. 文中所有的安装包可以在后台回复 "flink0907" 获取 Flink的环境搭建需要一定的时间,有多种方法可以在各种环境中部署和操作Apach

1. Flink 的容错机制(checkpoint) Checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保证应用流图状态的一致性.Flink的Checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要Checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(

一.Flink提交任务的流程 Flink任务提交后,Client向HDFS上传Flink的jar包和配置,之后向Yarn ResourceManager提交任务,ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动 ApplicationMaster,ApplicationMaster启动后加载Flink的jar包和配置构建环境,然后启动JobManager:之后Application Master向ResourceManager申请资源启动TaskMa

JazzyViewPager这个项目可以让viewpager有各种绚丽的动画,而且还可以自由扩展.但从官网下载的lib导入时会出现找不到视图的问题,不知道是不是我人品不行,所以我就自己写了lib.总之,本篇就是来讲这些可以有华丽动画的viewpager. JazzyViewPager项目地址:https://github.com/jfeinstein10/JazzyViewPager    一.布局文件 像viewpager一样,直接写一个控件即可. <?xml version="1.0&

环境: Windows 10操作系统 python idle 原理: 调用windows系统自带的命令task,该命令使用方式: 第一步.调用cmd命令行,显示当前系统中所有进程: Win+R->cmd->(input)tasklist 第二步.调用taskkill命令,关闭指定的进程: taskkill [/S system [/U username [/P [password]]]] {[/FI filter] [/PID processid] | /IM imagename} [/T]

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Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为