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flink 使用
Flink
系列之Flink的应用场景(一)
答:
Storm 实现了低延迟,还做不到高吞吐,也不能在故障发生时准确地处理计算状态;Spark Streaming通过采用微批处理方法实现了高吞吐和容错性,但是牺牲了低延迟和实时处理能力,也不能使窗口与自然时间相匹配,并且表现力欠佳。而
flink
就是目前为止的最佳答案。 我们在选择一个新的技术框架的时候,首先考虑的是他的应用场景,...
Apache
Flink
快速入门-基本架构、核心概念和运行流程
答:
Flink
的任务运行其实是多线程的方式,这和MapReduce多JVM进程的方式有很大的区别,Flink能够极大提高CPU
使用
效率,在多个任务之间通过TaskSlot方式共享系统资源,每个TaskManager中通过管理多个TaskSlot资源池对资源进行有效管理。
flink
中可以实现每n秒执行一个方法的定时任务吗?
使用
Java自己的定时操作...
答:
是的,
Flink中可以使用定时器(Timer)来实现每n秒执行一个方法的定时任务
。Flink的定时器分为两种类型:EventTime Timer和ProcessingTime Timer。其中,EventTime Timer是基于事件时间的定时器,可以使用在基于事件时间处理的Flink应用中,而ProcessingTime Timer是基于处理时间的定时器,可以使用在基于处理时间...
Flink
提交任务部署的两种方式
答:
把
Flink
的任务提交到Yarn两个部署模式,一个是 session模式,一个是per job模式。在yarn上启动一个守护进程,用于启动多个job,即启动一个application master 用来管理多个job 集群中的所有任务
使用
相同的资源,如果集群挂掉得重启集群中的所有任务。先启动一个集群 再提交任务 启动一个单独的job提交到ya...
8.一文搞定
Flink
单作业提交模式(per-job)的运行时状态
答:
1.客户端向yarn提交作业,并且需要将
Flink
的Jar包和配置文件信息上传到HDFS,以便后续启动
FLink
相关组件的容器。2.YARN资源管理器分配Container资源,启动Application Master,这个APP里面包含了Flink的JobManager,并且要将提交上来的作业交给JMaster。3.JMaster向
flink
的rm请求资源。4.flink的rm向yarn请求...
Flink
拆分流和复制流
答:
一、要定义OutputTag,这个就类似一个容器,需要拆分成几个流,就定义几个 二、
使用
ProcessFunction来进行拆分 三、获取数据 首先mainDataStream中的数据是常规数据,也就是 out.collect进去的数据,可以直接使用 获取旁路数据 注:原先
flink
提供了split来进行流的拆分,后来改为扩展性更强的 side output。
Flink
流流关联( Interval Join)总结
答:
Flink
对于join的支持有多种支持,可参考 Flink Join类型 , 本文主要讨论Time interval join支持Table API的双流join,同时支持基于EventTime 和 ProcessingTime的的流流join。 Flink在TableApi中将流作为表
使用
,下文也不再区分流和表。Flink对于interval join的支持从1.4版本开始,直到Flink1.6,经过几...
flink
并行度
答:
对于parallelSource,默认
使用
cpu 核心做并行度。我们可以通过api进行设置。接下来是 operate,每个operate都可以设置parallel,如果没有设置将会使用其他层次的设置,比如env,
flink
.conf中的配置,parallelism.default。比如 source. map1().map2().grouby(key).sink()这样一个程序,默认,source和 map1,...
Flink
有状态的流的工作(Working with state)
答:
使用
托管State(而不是原生state)被推荐使用是因为使用托管state,当并行度发生变化时,
Flink
可以自动地重新分配state,同时还能更好地管理内存。 托管的键控state接口可以访问所有当前输入元素的key范围内的不同类型的state,这也就意味着这种类型的state只能被通过stream.keyBy(...)创建的KeyedStream使用。 现在我们首先来...
基于
Flink
的实时计算平台的构建
答:
Flink
高吞吐、低延时的特性 端到端的Exactly-once WaterMark&Event Time的支持 Flink 不仅支持了大量常用的 SQL 语句,还有丰富的数据类型、内置函数以及灵活的自定义函数,基本覆盖了我们的开发场景 2. 存储引擎 根据不同的业务场景,
使用
最适合的存储引擎:Kafka主要用于中间数据表的存储 ES主要针对日志...
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