最初通过在Flink程序中添加一个源来创建一个集合，并且通过使用API方法（如map，filter等）来转换它们，从这些集合中导出新集合。...这些功能可用于参数化功能（参见传递函数），创建和完成本地状态，访问广播变量(请参阅广播变量)以及访问运行时信息（如累加器和计数器）以及有关。...org.apache.flinktypes.CopyableValue接口以类似的方式支持手动内部copy逻辑。 Flink带有与基本数据类型相对应的预定义值类型。...编译后，Java编译器会抛出大部分的泛型类型信息。这被称为Java中的类型擦除。这意味着在运行时，对象的一个实例不再知道它的泛型类型。...getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines", this.numLines); 您现在可以在运算符函数中使用累加器，包括在open()和close()方法中
5.1 定义元组的键 源码 即 ：按给定的键位置（对于元组/数组类型）对DataStream的元素进行分组，以与分组运算符（如分组缩减或分组聚合）一起使用。...这些用于参数化函数（请参阅将参数传递给函数），创建和完成本地状态，访问广播变量以及访问运行时信息（如累加器和计数器） 7 支持的数据类型 Flink对DataSet或DataStream中可以包含的元素类型设置了一些限制...org.apache.flinktypes.CopyableValue接口以类似的方式支持手动内部克隆逻辑。 Flink带有与基本数据类型对应的预定义值类型。...这在Java中称为类型擦除。这意味着在运行时，对象的实例不再知道其泛型类型。例如，DataStream 和DataStream 的实例于JVM看起来相同。...调用函数的输入类型通常可以通过先前操作的结果类型来推断。 参考 Apache Flink
的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.scala包中找到 而Scala DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.api.scala...这些用于参数化函数（请参阅将参数传递给函数），创建和完成本地状态，访问广播变量以及访问运行时信息（如累加器和计数器） 7 支持的数据类型 Flink对DataSet或DataStream中可以包含的元素类型设置了一些限制...org.apache.flinktypes.CopyableValue接口以类似的方式支持手动内部克隆逻辑。 Flink带有与基本数据类型对应的预定义值类型。...这在Java中称为类型擦除。这意味着在运行时，对象的实例不再知道其泛型类型。例如，DataStream 和DataStream 的实例于JVM看起来相同。...调用函数的输入类型通常可以通过先前操作的结果类型来推断。 参考 Apache Flink
在 DataStream API 中实现主管道之前，访问一些用于无状态数据规范化和清理的 SQL 函数。...流记录类型必须是 org.apache.flink.types.Row，因为它的 RowKind 标志是在运行时评估的。默认情况下不传播事件时间和水印。...它生成一个包含 org.apache.flink.types.Row 实例的流，并在运行时为每条记录设置 RowKind 标志。该方法支持各种更新表。...如果输入表包含单个行时间列，它将被传播到流记录的时间戳中。水印也将被传播。...PojoTypeInfo 字段的顺序由以所有字段作为参数的构造函数确定。 如果在转换过程中未找到，则字段顺序将按字母顺序排列。
在本文中，我们会讨论 Flink 支持的数据类型，如何为数据类型创建类型信息，以及如何在 Flink 的类型系统无法自动推断函数的返回类型时提供提示，最后简单说明一下显示指定类型信息的两个场景。...当应用程序提交执行时，Flink 的类型系统会尝试为处理的每种数据类型自动推断 TypeInformation。...这时候可能会抛出如下类似的异常： Exception in thread "main" org.apache.flink.api.common.functions.InvalidTypesException...对于函数的返回类型取决于输入类型的情况时，会包含一些简单的类型推断。但如果无法重构所有的泛型类型信息时，需要借助于类型提示来告诉系统函数中传入的参数类型信息和输出参数信息。...返回的 TypeInformation 会抛出异常 .returns(Types.TUPLE(Types.INT, Types.INT)) .print(); 参考： Apache Flink
但是在流处理中却不能这样处理。数据流是无穷无尽的，没有开始点和结束点。带有缓冲的数据流可以进行重放一小段数据，但从最开始重放数据流是不切实际的（流处理作业可能已经运行了数月）。...在失败的情况下，重放部分数据库日志来恢复计算状态，以及重放丢失的记录。...如果可以经常执行上述操作，那么从故障中恢复意味着仅从持久存储中恢复最新快照，并将流数据源（例如，Apache Kafka）回退到生成快照的时间点再次’重放’。...Flink使用的是Chandy Lamport算法的一个变种，定期生成正在运行的流拓扑的状态快照，并将这些快照存储到持久存储中（例如，存储到HDFS或内存中文件系统）。检查点的存储频率是可配置的。...在以最大吞吐量运行时，Flink的中位数延迟为26毫秒，第99百分位延迟为51毫秒，这意味着99％的延迟都低于51毫秒。
Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的（请参阅使用状态了解详细信息）。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。 为了能够状态容错，Flink 需要对状态进行 checkpoint。...前提条件 Flink 的检查点机制与流和状态的持久存储进行交互。一般来说，它要求： 一个可持久化（或保存很长时间）的数据源，可以重放特定时间段的记录。...请注意，这个值也意味着并发检查点的数量为1。 (4) 并发检查点的数量：默认情况下，当一个检查点正在运行时，系统不会触发另一个检查点。...检查点存储的位置（例如，JobManager 的内存，文件系统，数据库）取决于状态终端的配置。 默认情况下，状态保存在 TaskManager 的内存中，检查点存储在 JobManager 的内存中。...有关可用状态终端以及作业范围和群集范围内配置选项的的详细信息，请参阅状态终端。 5. 迭代作业中的状态检查点 目前 Flink 只为无迭代作业提供处理保证。在迭代作业上启用检查点会导致异常。
Function 函数 功能由用户实现，并封装Flink程序的应用程序逻辑。大多数函数由相应的运算符包装 。...由于Apache Flink主要是用Java编写的，因此它对应于Java中的Instance或Object的定义。...在Apache Flink的上下文中，术语“ 并行实例”也经常用来强调相同操作符或函数类型的多个实例正在并行运行。...任务Task在运行时使用数据流或数据集的分区。改变数据流或数据集分区方式的转换通常称为重新分区repartitioning。...，以及如何在检查点checkpoint上写入状态（Flink Master或文件系统的Java堆） ）。
Standalone模式：Standalone模式是在一个独立的集群中运行Flink。它需要手动启动Flink集群，并且需要手动管理资源。...比如读取 socket 文本流的算子 socketTextStream，它本身就是非并行的 Source 算子，所以无论怎么设置，它在运行时的并行度都是 1 Task 在 Flink 中，Task 是一个阶段多个功能相同...& 富函数 Apache Flink 中有两种类型的函数： 「普通函数（Regular Functions）」和 「富函数（Rich Functions）」。...获取运行时上下文信息：例如，通过 getRuntimeContext() 方法获取并行任务的信息，如当前子任务的索引等。...简而言之，如果你需要在函数中使用 Flink 的高级功能，如状态管理或访问运行时上下文，则需要使用富函数。如果不需要这些功能，使用普通函数即可。
有关状态的知识还允许重新缩放 Flink 应用程序，这意味着 Flink 负责在并行实例之间重新分配状态。 可查询状态允许您在运行时从 Flink 外部访问状态。...Apache Kafka 具有这种能力，而 Flink 与 Kafka 的连接器利用了这一点。 有关 Flink 连接器提供的保证的更多信息，请参阅数据源和接收器的容错保证。...检查点屏障不会以锁定步骤移动，操作可以异步快照它们的状态。 从 Flink 1.11 开始，检查点可以在有或没有对齐的情况下进行。 在本节中，我们首先描述对齐的检查点。...例如，在 Apache Kafka 中，此位置将是分区中最后一条记录的偏移量。这个位置 Sn 被报告给检查点协调器（Flink 的 JobManager）。 然后屏障向下游流动。...未对齐的检查点 检查点也可以在未对齐的情况下执行。 基本思想是，只要流动中的数据成为算子状态的一部分，检查点就可以超越所有流动中的数据。
Apache Flink Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。 ReduceGroup 将一组数据元组合成一个或多个数据元。...一旦程序经过测试，源和接收器可以很容易地被读取/写入外部数据存储（如HDFS）的源和接收器替换。 在开发中，我们经常直接使用接收器对数据源进行接收。...Broadcast the DataSet 分布式缓存 Flink提供了一个分布式缓存，类似于Apache Hadoop，可以在本地访问用户函数的并行实例。...此函数可用于共享包含静态外部数据的文件，如字典或机器学习的回归模型。
在本文中，我将展示四种不同的方法来提高 Flink 应用程序的性能。 如果您不熟悉 Flink，您可以阅读其他介绍性文章，如this、this 和 this。...这些类的目的是提供内置类型的可变版本，以便我们可以在用户定义的函数中重用它们。...三、使用函数注解 优化 Flink 应用程序的另一种方法是提供一些有关用户自定义函数对输入数据执行的操作的信息。当Flink 无法解析和理解代码，您可以提供有助于构建更高效执行计划的关键信息。...在下一个示例中，我们交换输入元组中的字段并警告 Flink： // 1st element goes into the 2nd position, and 2nd element goes into the...Flink 在处理批处理数据时，集群中的每台机器都会存储部分数据。为了执行连接，Apache Flink 需要找到满足连接条件的所有两个数据集对。
在此之后，initializeState()为Operator提供其初始状态，open()方法执行任何特定于Operator的初始化，例如在AbstractUdfStreamOperator的情况下打开用户定义的函数...在由于失败或手动取消而终止的情况下，执行直接跳转到dispose()，并跳过故障发生时Operator所处的阶段和dispose()之间的任何中间阶段。...在获得了必要的资源之后，现在是时候让不同的Operator和用户定义函数从上面检索的任务范围的状态中获取它们各自的状态了。...在运行到完成的情况下，即没有更多的输入数据需要处理，退出run()方法后，任务进入它的shutdown进程。...检查点: 前面我们看到，在initializeState()期间，以及在从失败中恢复的情况下，任务及其所有Operator和函数检索在失败前的最后一个成功检查点期间持久化到稳定存储的状态。
简介： Flink入门——DataSet Api编程指南Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。...DataSet API----首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.html我们可以选择Flink...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。ReduceGroup将一组数据元组合成一个或多个数据元。...Broadcast the DataSet分布式缓存----Flink提供了一个分布式缓存，类似于Apache Hadoop，可以在本地访问用户函数的并行实例。...此函数可用于共享包含静态外部数据的文件，如字典或机器学习的回归模型。
在其他情况下，实现者想创建专门的连接器。 本节对两种使用场景都提供帮助。它说明了表连接器(Table connectors)的一般体系结构，从API中的纯声明到在集群上执行的运行时代码。...运行时逻辑在Flink的核心连接器的接口如InputFormat或者SourceFunction中实现。...Lookup Table Source 一个LookupTableSource在运行时通过一个或多个键查找外部存储系统的行。...一个LookupTableSource的运行时实现是TableFunctionor AsyncTableFunction类型的。在运行期间，将使用给定查找键的值调用该函数。...它通过给定的字节定界符（\n默认情况下）分割记录，并将解码委托给可插拔的DeserializationSchema。源函数只能在并行度为1的情况下工作。
在动手部署和编程之前，学习Flink的数据流编程模型，可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。 Apache Flink：数据流编程模型 ▾点击播放视频教程▾ ?...在实践中，很多应用程序不需要上述的低级抽象，而是针对Core APIs编程，如DataStream API（有界/无界流）和DataSet API（有界数据集）。...从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换的操作是将一个或多个流作为输入，并产生一个或多个输出流作为结果。 执行时，Flink程序映射到流式数据流，由流和转换算子组成。...尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环，但为了简单起见，我们将在大多数情况下对其进行掩盖。 ? 通常，程序中的转换与数据流中的算子之间存在一对一的对应关系。但是，有时一个转换可能包含多个转换算子。...| 上期回顾 初识Apache Flink - 数据流上的有状态计算
Table API程序声明性地定义了如何在逻辑上实现操作，而不是明确指定操作实现的具体代码。...执行时，Flink程序被映射到由流和转换算子组成的流式数据流(streaming dataflows)。每个数据流从一个或多个source开始，并在一个或多个sink中结束。...这种对齐还使得Flink可以透明地重新分配状态与调整流的分区。 ? 7. 容错性检查点 Flink组合使用流重放与检查点实现了容错。...一个流数据流可以可以从一个检查点恢复出来，其中通过恢复算子状态并从检查点重放事件以保持一致性(一次处理语义) 检查点时间间隔是在恢复时间(需要重放的事件数量)内消除执行过程中容错开销的一种手段。...原文:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.4/concepts/programming-model.html
默认情况下，宽大的解析被禁用，无效的行引发异常。 H),ignoreFirstLine: Boolean：将InputFormat配置为忽略输入文件的第一行。 默认情况下不会忽略任何行。...用户函数从常规方法参数（如MapFunction）或通过Iterable参数（如GroupReduceFunction）接收来自Flink 的runtime 的对象。...我们将用户函数发出的对象引用到运行时作为输出对象。 Flink的DataSet API具有两种不同的Flink runtime 创建或重用输入对象的模式。...1，禁用对象重用(DEFAULT) 默认情况下，Flink运行于禁用对象重用的模式下。这种模式，确保在函数调用中时钟接受新的输入对象。对象重用禁用模式提供更好的保证，使用更安全。...十，分布式缓存 Flink提供了类似于Apache Hadoop的分布式缓存，可以使用户方法的并行实例在本地访问文件。此功能可用于共享包含静态外部数据（如字典或机器学习回归模型）的文件。
现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...我已经写了一篇介绍性的博客文章，介绍如何使用Apache Flink 进行批处理，我建议您先阅读它。 如果您已经知道如何在Apache Flink中使用批处理，那么流处理对您来说没有太多惊喜。...首先，在批处理中，所有数据都被提前准备好。当处理进程在运行时，即使有新的数据到达我们也不会处理它。 不过，在流处理方面有所不同。我们在生成数据时会读取数据，而我们需要处理的数据流可能是无限的。...在这种情况下，Apache Flink会不断监视一个文件夹，并在文件生成时处理它们。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。
虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...检查一下当前YARN集群的状态、正在运行的YARN App以及Flink作业所处的队列，释放一些资源或者加入新的资源。...首先需要保证每个slot分配到的内存量足够，特殊情况下可以手动配置SlotSharingGroup来减少单个slot中共享Task的数量。如果资源没问题，那么多半就是程序内部发生了内存泄露。...(4) java.io.IOException: Too many open files 这个异常我们应该都不陌生，首先检查系统ulimit -n的文件描述符限制，再注意检查程序内是否有资源（如各种连接池的连接...值得注意的是，Flink使用RocksDB状态后端也有可能会抛出这个异常，此时需修改flink-conf.yaml中的state.backend.rocksdb.files.open参数，如果不限制，可以改为
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
