本文是笔者在探究Flink SQL UDF问题的一个副产品。起初是为了调试一段sql代码，结果发现Flink本身给出了一个GroupReduce和GroupCombine使用的完美例子。...0x02 概念 Flink官方对于这两个算子的使用说明如下： 2.1 GroupReduce GroupReduce算子应用在一个已经分组了的DataSet上，其会对每个分组都调用到用户定义的group-reduce...它与Reduce的区别在于用户定义的函数会立即获得整个组。 Flink将在组的所有元素上使用Iterable调用用户自定义函数，并且可以返回任意数量的结果元素。...在一些应用中，我们期望在执行附加变换（例如，减小数据大小）之前将DataSet组合成中间格式。这可以通过CombineGroup转换能以非常低的成本实现。...这个是程序猿经常使用的操作。但是大家有没有想过这个group by在真实运行起来时候是怎么操作的呢？针对大数据环境有没有做了什么优化呢？
什么是metrics： Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。...Metric Group Metric 在 Flink 内部有多层结构，以 Group 的方式组织，它并不是一个扁平化的结构，Metric Group + Metric Name 是 Metrics 的唯一标识...Metrics 不会影响系统，它处在不同的组中，并且 Flink支持自己去加 Group，可以有自己的层级。...，可以定义到自己的 Metrics 类型中。...当定位到某一个 Task 处理特别慢时，需要对慢的因素做出分析。分析任务慢的因素是有优先级的，可以从上向下查，由业务方面向底层系统。
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。...下载成功后，在windows系统中可以通过Windows的bat文件或者Cygwin来运行Flink。 在linux系统中分为单机，集群和Hadoop等多种情况。...Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 示例程序 以下程序是WordCount的完整工作示例。...它相对于数据元的所有字段或字段子集从输入DataSet中删除重复条目。data.distinct();使用reduce函数实现Distinct。...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。
它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到与元素个数相同的数组流。然后返回这个新数据流。...从逻辑实现来讲， map逻辑实现简单，就是在函数中简单一一转换，map函数的输入和输入都是单个元素。...(org.apache.flink.runtime.io.network.api.writer) collect:65, OutputCollector (org.apache.flink.runtime.operators.shipping...(org.apache.flink.runtime.operators.chaining) collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics...runtime的一个重要概念，是在一个task中运行的用户业务逻辑组件，具体实现了批量操作代码。
Flink入门案例 前置说明 API API Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起来难度越大 注意：在Flink1.12时支持流批一体...当然Table&SQL-API会单独学习 Apache Flink 1.12 Documentation: Flink DataSet API Programming Guide Apache Flink...import org.apache.flink.util.Collector; /** * Author lanson * Desc * 需求:使用Flink完成WordCount-DataSet...: // (参数)->{方法体/函数体} //lambda表达式就是一个函数,函数的本质就是对象 DataStream wordsDS =...页面可以观察到提交的程序： http://node1:8088/cluster http://node1:50070/explorer.html#/ 或者在Standalone模式下使用web界面提交
步骤如下：1、打开IDEA，创建空项目2、在IntelliJ IDEA 中安装Scala插件使用IntelliJ IDEA开发Flink，如果使用Scala api 那么还需在IntelliJ IDEA...二、案例数据准备在项目"MyFlinkCode"中创建"data"目录，在目录中创建"words.txt"文件，向文件中写入以下内容，方便后续使用Flink编写WordCount实现代码。...ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//2.导入隐式转换，使用Scala API 时需要隐式转换来推断函数操作后的类型import org.apache.flink.api.scala...时需要隐式转换来推断函数操作后的类型import org.apache.flink.streaming.api.scala._//3.读取文件val ds: DataStream[String] =...，还可以在Flink配置文件(flink-conf.yaml)中设置execution.runtime-mode参数来指定对应的模式，也可以在集群中提交Flink任务时指定execution.runtime-mode
`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1....SUPPLIER_CLASS`) AS temp WHERE 1 = 1 #AND temp.supplierType = 0 AND temp.supplierClass = 1; 二、使用
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。...Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。示例程序以下程序是WordCount的完整工作示例。...它相对于数据元的所有字段或字段子集从输入DataSet中删除重复条目。data.distinct();使用reduce函数实现Distinct。...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。
序 本文主要研究一下flink LocalEnvironment的execute方法 apache-flink-internals-35-638.jpg 实例 final ExecutionEnvironment.../org/apache/flink/api/java/DataSet.java /** * Prints the elements in a DataSet to the standard...方法，获取结果，然后挨个打印 DataSet.collect flink-java-1.6.2-sources.jar!.../org/apache/flink/api/java/DataSet.java /** * Convenience method to get the elements of a DataSet...{@link DataSet#writeAsText(String)}, * {@link DataSet#write(org.apache.flink.api.common.io.FileOutputFormat
/org/apache/flink/api/java/DataSet.java /** * Prints the elements in a DataSet to the standard...方法，获取结果，然后挨个打印 DataSet.collect flink-java-1.6.2-sources.jar!.../org/apache/flink/api/java/DataSet.java /** * Convenience method to get the elements of a DataSet...{@link DataSet#writeAsText(String)}, * {@link DataSet#write(org.apache.flink.api.common.io.FileOutputFormat...{@link DataSet#writeAsText(String)}, * {@link DataSet#write(org.apache.flink.api.common.io.FileOutputFormat
本文将从源码入手，为大家解析Flink中Groupby和reduce的原理，看看他们在背后做了什么。...在Flink生成批处理执行计划后，有意义的结果是Reduce算子。 为了更好的reduce，Flink在reduce之前大量使用了Combine操作。...Output（输出）：在reduce阶段，对已排序输出中的每个键调用reduce函数。此阶段的输出直接写到输出文件系统，一般为HDFS。 2.3 Combine Combine是我们需要特殊注意的。...对于我们的示例程序，在生成 Graph时，translateToDataFlow会生成一个 SingleInputOperator，为后续runtime使用。下面是代码缩减版。...当一批数据处理完成之后，在ChainedFlatMapDriver中调用到close函数进行发送数据给下游。
我希望在最美的年华，做最好的自己！ 在上一篇博客中，我们已经学习了在Flink中批处理流程的一般步骤，以及常见的输入DataSource和输出DataSink的几种方式（传送门：?...分别在 flatMap 函数中构建三个数据，并放入到一个列表中。...Filter 函数在实际生产中特别实用，数据处理阶段可以过滤掉大部分不符合业务的内容，可以极大减轻整体 flink 的运算压力。...也有数据倾斜的时候，比如当前有数据量大概 10 亿条数据需要处理，在处理过程中可能会发生如图所示的状况： ?...这对于数据倾斜时是很好的选择。) ?
问题结论 结论是：Flink内部对SQL生成了java代码，但是这些java代码针对SQL做了优化，导致在某种情况下，可能 会对 "在SQL中本应只调用一次" 的UDF 重复调用。...在Flink内部生成的这些代码中，Flink会在某些特定情况下，对 "在SQL中本应只调用一次" 的UDF 重复调用。...可以与SQL中的GROUP BY语句一起使用。 UDTF（User Defined Table-valued Function） 自定义表值函数，调用一次函数输出多行或多列数据。 2....注册UDF 实例中，我们使用了registerFunction函数，将UDF注册到了TableEnvironment之中。...的引用 FunctionCatalog 在Flink中，Catalog是目录概念，即所有对数据库和表的元数据信息都存放再Flink CataLog内部目录结构中，其存放了flink内部所有与Table相关的元数据信息
一、使用 Flink 元组 当你使用groupBy、join、 或keyBy等操作时，Flink 为您提供了许多方式来选择数据集中的键。...对象 另一个可以用来提高 Flink 应用程序性能的选项是在从用户自定义的函数返回数据时使用可变对象。...(new Tuple2(userName, changesCount)); } } 在apply函数的每次执行中我们可以看到，创建了Tuple2类的一个新实例，这会增加垃圾收集器的压力...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。...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。
集群迁移：使用保存点，可以将应用程序迁移（或克隆）到不同的集群。 Flink版本更新：可以使用保存点迁移应用程序以在新的Flink版本上运行。...五 Flink 中 Scala /java/Maven 版本匹配 Flink使用java语言开发，提供了scala编程的接口。 使用java或者scala开发Flink是需要使用jdk8版本。...如果使用Maven，maven版本需要使用3.0.4及以上。 ? ---- 第二章 编程模型 一 第一个Flink程序-WordCount 步骤 在IDEA中创建Maven项目 ?...Flink处理的数据对象是DataSet * 在流处理中Flink处理的数据对象是DataStream * 3.代码流程必须符合 source ->transformation->sink...; import org.apache.flink.util.Collector; import java.util.Properties; /** * 使用Flink读取Kafka中的数据 *
序 本文主要研究一下flink的CsvReader apache-flink-training-dataset-api-advanced-17-638.jpg 实例 final ExecutionEnvironment...开始到toRead从文件读取数据到readBuffer中，然后设置currBuffer、currOffset、currLen readBuffer在init的时候会设置bufferSize，bufferSize...)将parsedValues填充到reuse对象(该对象是DataSourceTask在调用format.nextRecord时传入的serializer.createInstance()) PojoCsvInputFormat.fillRecord...方法用于在executor的executePlan的时候调用，提前使用反射获取所需的Field fillRecord方法这里仅仅是使用反射将parsedValues设置到pojo中 如果反射设置不成功则抛出...的length)及maxReadLength来确定toRead，之后从offset开始到toRead从文件读取数据到readBuffer中 DataSourceTask在invoke方法里头会不断循环调用
： // 数据源使用上一题的 // 使用distinct操作，根据科目去除集合中重复的元组数据 val value: DataSet[(Int, String, Double)] = input.distinct...= unionData.distinct(line => line) 15. rebalance Flink也有数据倾斜的时候，比如当前有数据量大概10亿条数据需要处理，在处理过程中可能会发生如图所示的状况...() println(result) 三、Sink算子 1. collect 将数据输出到本地集合： result.collect() 2. writeAsText 将数据输出到文件 Flink支持多种存储设备上的文件...Flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致。...Window 可以在已经分区的KeyedStream上定义Windows。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对每个Keys中的数据进行分组。
2、资源隔离建议 在Flink中，资源的隔离是通过Slot进行的，也就是说多个Slot会运行在同一个JVM中，这种隔离很弱，尤其对于生产环境。...将该 Flink App 调度在 Per Slot 内存更大的集群上。...: com/sun/jersey/core/util/FeaturesAndProperties 解决办法进入 yarn中 把 lib 目中的一下两个问价拷贝到 flink 的 lib 中 hadoop...at org.apache.flink.api.java.DataSet.getType(DataSet.java:178) at org.apache.flink.api.java.DataSet.collect...(DataSet.java:410) at org.apache.flink.api.java.DataSet.print(DataSet.java:1652) 解决方案：产生这种现象的原因一般是使用
问题结论 结论是：Flink内部针对UDF生成了java代码，但是这些java代码针对SQL做了优化，导致在某种情况下，可能 会对 "在SQL中本应只调用一次" 的UDF 重复调用。...我们在写SQL时候，经常会在SQL中只写一次UDF，我们认为运行时候也应该只调用一次UDF。 对于SQL，Flink是内部解析处理之后，把SQL语句转化为Flink原生算子来处理。...在Flink内部生成的这些代码中，Flink会在某些特定情况下，对 "在SQL中本应只调用一次" 的UDF 重复调用。...比如： 1. myFrequency 这个字段是由 UDF_FRENQUENCY 这个UDF函数 在本步骤生成。...所以UDF_FRENQUENCY就被执行了两次：在WHERE中执行了一次，在SELECT中又执行了一次。
开始到toRead从文件读取数据到readBuffer中，然后设置currBuffer、currOffset、currLen readBuffer在init的时候会设置bufferSize，bufferSize...)将parsedValues填充到reuse对象(该对象是DataSourceTask在调用format.nextRecord时传入的serializer.createInstance()) PojoCsvInputFormat.fillRecord...方法用于在executor的executePlan的时候调用，提前使用反射获取所需的Field fillRecord方法这里仅仅是使用反射将parsedValues设置到pojo中 如果反射设置不成功则抛出...方法，执行map逻辑，然后调用outputCollector.collect将结果发送出去 这里的outputCollector为CountingCollector，它里头包装的collector为org.apache.flink.runtime.operators.shipping.OutputCollector...的length)及maxReadLength来确定toRead，之后从offset开始到toRead从文件读取数据到readBuffer中 DataSourceTask在invoke方法里头会不断循环调用
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