1.StreamGraph本质 本质就是按照用程序代码的执行顺序构建出来的用于向执行环境传输的流式图,并且可以支持可视化展示给用户的一种数据结构. 2.StreamGraph.StreamNode和StreamEdge的数据结构 StreamGraph构建DAG流图时,其核心是要维护好节点及节点之间的关系即可,关于这块主要是以下关键属性: 而节点之间的关系是由节点自身数据结构来维护的,在StreamNode包含着节点和上下游节点间的关系: 节点关系的具体表征就是StreamEdge了: 以上三个

任务提交时的一些yarn设置(通用客户端模式) 指定并行度                        -p 5 \ 指定yarn队列                     -Dyarn.application.queue=xxx \ 指定JM总进程的大小        -Djobmanager.memory.process.size=1024mb \ 指定每个TM的总进程大小,一般是 2-8g,yarn默认最大给8g    -Dtaskmanager.memory.process.size

抽象层次   levels_of_abstraction 最低级的抽象接口是状态化的数据流接口(stateful streaming).这个接口是通过 ProcessFunction 集成到 DataStream API 中的.该接口允许用户自由的处理来自一个或多个流中的事件,并使用一致的容错状态.另外,用户也可以通过注册 event time 和 processing time 处理回调函数的方法来实现复杂的计算. 大部分程序通常会使用以 DataStream API(有界/无界数据流).Da

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 本课时我们主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较. 本课时的内容主要介绍基于 Flink 的编程模型,包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块,并且和 Spark.Storm 进行比较,Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢? Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 F

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

目录 Client提交任务 flink的图结构 StreamGraph OptimizedPlan JobGraph ExecutionGraph flink部署与执行模型 Single Job JobManager ResourceManager TaskManager YARN Dispatcher JobMaster 源码分析 flink源码阅读经验总结 Client提交任务 执行模式有:本地.远程Standalone等,下面只介绍yarn模式. Yarn模式: Job模式是每个flink

Flink入门-第一篇:Flink基础概念以及竞品对比 Flink介绍 截止2021年10月Flink最新的稳定版本已经发展到1.14.0 Flink起源于一个名为Stratosphere的研究项目主要是为了构建下一代大数据分析平台,在2014年成为Apache孵化器项目.2019 年 1 月,阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练和集团内部业务打 磨的 Blink 引擎进行开源并向 Apache Flink 贡献代码,为Flink迎来了一次高速发展,此后的一年中,阿里巴巴实时计算团队与 Ap

一.Flink概述 官网:https://flink.apache.org/ mapreduce-->maxcompute HBase-->部门 quickBI DataV Hive-->高德地图 Storm-->Jstorm ...... 2019年1月,阿里正式开源flink-->blink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算. Flink设 计为在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算. 大数据计算框

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 继续侃Flink编程基本套路 1.1 DataSet and DataStream DataSet and DataStream表示Flink app中的分布式数据集.它们包含重复的.不可变数据集.DataSet有界数据集,用在Flink批处理.DataStream可以是无界,用在Flink流处理.它们

最近打算研究研究 Flink,根据官方文档写个 Hello,World.入门还是比较容易的,不需要复杂的安装环境.配置.这篇文章简单介绍 Flink 的使用感受以及入门. 感受 搭建环境方便:Flink 可以在 Windows 下运行与开发.对于喜欢 Windows 下开发的人,可以免去搭建虚拟机的成本.并且不依赖其他框架,本地环境搭建简单.这点很关键,许多人学习框架都放弃在了环境搭建上.减少搭建环境的成本,可以避免初学者浪费过多精力.Hadoop 的搭建框架就非常麻烦,并且早期 Hadoop

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

什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. Flink特性 支持高吞吐.低延迟.高性能的流式数据处理,而不是用批处理模拟流式处理. 支持多种时间窗口,如事件时间窗口.处理时间窗口 支持exactly-once语义 具有轻量级容错机制 同时支持批处理和流处理 在JVM层实现内存优化与管理 支持迭代计算 支持程序自动优化 不仅提供流式处理API,批处理API,还提供了基于这

第一章 ApacheFlink介绍 一.Flink优势 1. 目前唯一同时支持高吞吐.低延迟.高性能的分布式流式数据处理框架 2. 支持事件事件概念 3. 支持有状态计算,保持了事件原本产生的时序性,避免网络传输带来的影响 4. 支持高度灵活的窗口操作,Flink将窗口分为Time.Count.Session以及Data-driven等类型的窗口操作,可以灵活的处罚条件定制化来达到对复杂的流传输模式的支持. 5. 基于轻量级分布式快照实现容错,大型计算任务的流程拆解成小的计算过程,task分布到

简介 Flink是一个低延迟.高吞吐.统一的大数据计算引擎, Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下,每秒钟处理上亿次的消息或者事件. 同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义, 保证了数据的正确性.(对比其他: At most once, At least once) 这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力(安全). Flink作为主攻流计算的大数据引擎,它区别于Storm,Spark Streaming以及其他流式计算引擎的是: 它不仅是一个高

[源码分析] 从FlatMap用法到Flink的内部实现 0x00 摘要 本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手,深入到Flink是如何实现FlatMap.希望能让大家对这个概念有更深入的理解. 0x01 Map vs FlatMap 首先我们先从概念入手. 自从响应式编程慢慢壮大以来,这两个单词现在越来越被大家熟悉了.前端能见到它们的身影,后台也能见到:安卓里面有,iOS也有.很多兄弟刚遇到它们时候是懵圈的,搞不清楚之间的区别.下面我就给大家简单讲解下. map 它把数组流中的每一个值,

Flink内存模型 此图是基于flink1.12版本. 一个taskmanager给了6g内存,可以有很清楚的看到各个部分占用的内存,还是实时变化的. 名词解释 组件 配置项 描述 Framework Heap Memory taskmanager.memory.framework.heap.size (高级参数,一般不需要用户配置)分配给 Flink 框架的 JVM 堆内存(默认128MB) Task Heap Memory taskmanager.memory.task.heap.size

摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache

随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置.但是其官方文档不是很丰富,也不够详细.所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号 大数据流动 所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系

1 最简单的DirectShow应用程序 — 播放视频 1.简介DirectShow是DirectX中的一套处理媒体播放.音视频采集的开发包,在DirectX SDK Summer 2004(DirectX9.0C SDK的第一个版本,下载地址:http://download.microsoft.com/download/7/e/9/7e9f48c6-f28a-469b-9b8e-cc84032efbd4/ dxsdk_sum2004.exe)之前的DirectX SDK中都包含有DirectS

简介 Tensorflow API提供了Cluster.Server以及Supervisor来支持模型的分布式训练. 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考Distributed Tensorflow.简单的概括说明如下: Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成,每个Task对应一个tf.train.Server实例,作为Cluster的一个单独节点: 多个相同作用的Task可以被划分为一个job,例如ps job作为参数服务器只保存Tensorflow model