[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。...map 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。 flatMap flat是扁平的意思。...或者说FlatMap是怎么从用户代码转换到Flink运行时呢 ? 1. DataSet 首先说说 DataSet相关这套系统中FlatMap的实现。...作业图（JobGraph）是唯一被Flink的数据流引擎所识别的表述作业的数据结构，也正是这一共同的抽象体现了流处理和批处理在运行时的统一。至此就完成了从用户业务代码到Flink运行系统的转化。...作业图（JobGraph）是唯一被Flink的数据流引擎所识别的表述作业的数据结构，也正是这一共同的抽象体现了流处理和批处理在运行时的统一。至此就完成了从用户业务代码到Flink运行系统的转化。
如果Flink作业在运行时出错，比如由于代码错误、硬件故障或 网络问题等，那么重启策略就会决定是否和如何重启作业。...它们通常用于表示无限流数据，例如事件流或服务器日志。与静态表不同，动态表可以在运行时插入、更新和删除行。 动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。...它允许用户通过 SQL 语句对数据流或批处理数据进行查询、转换和分析，无需编写复杂的代码。...下面是一个简单的 Flink SQL 代码示例，展示了如何使用 Flink SQL 对流式数据进行查询和转换。...然后，我们将数据流注册为名为 "source_table" 的临时表。 接下来，我们使用 Flink SQL 执行 SQL 查询和转换。
架构模型 Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager和...执行时，Flink程序映射到 streaming dataflows，由流（streams）和转换操作（transformation operators）组成。 七、Flink集群有哪些角色？...Flink 程序在运行时主要有 TaskManager，JobManager，Client三种角色。...这个类主要用来： 在内部catalog中注册表 注册外部catalog 执行SQL查询 注册用户定义（标量，表或聚合）函数 将DataStream或DataSet转换为表 持有对ExecutionEnvironment...然后依次被转换成逻辑执行计划和物理执行计划。 在提交任务后会分发到各个 TaskManager 中运行，在运行时会使用 Janino 编译器编译代码后运行。
架构模型 Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager...这个类主要用来： 在内部 catalog 中注册表 注册外部 catalog 执行 SQL 查询 注册用户定义（标量，表或聚合）函数 将 DataStream 或 DataSet 转换为表 持有对...平台执行 Flink 是如何支持批流一体的？...对接从 Java 对象转为 Buffer 的中间对象是另一个抽象 StreamRecord。 Flink 中分布式快照机制如何实现？...然后依次被转换成逻辑执行计划和物理执行计划。 在提交任务后会分发到各个 TaskManager 中运行，在运行时会使用 Janino 编译器编译代码后运行。
SQL： Flink 提供的最高层级的抽象是 Flink SQL，这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似，SQL 抽象与 Table API 交互密切，同时 SQL 查询可以直接在 Table...所有基于Flink开发的程序都能够映射成一个Dataflows（数据流图）： 当Source数据源的数量比较大或计算逻辑相对比较复杂的情况下，需要提高并行度来处理数据，采用并行数据流。...分区策略 在 Apache Flink 中，分区（Partitioning）是将数据流按照一定的规则划分成多个子数据流或分片，以便在不同的并行任务或算子中并行处理数据。...分区是实现并行计算和数据流处理的基础机制。Flink 的分区决定了数据在作业中的流动方式，以及在并行任务之间如何分配和处理数据。...执行结果中，每个键的值集合都被映射成了一个新的元组，其第一个字段是键，第二个字段是相应的和。 注意：在以上代码中，keyBy(0) 表示根据元组的第一个字段（索引从0开始）进行分区操作。
执行时，Flink应用被映射成DataFlow，由数据流和转换操作组成。每个DataFlow从一个或多个数据源开始，并以一个或多个Sink输出结束。...初始化Stream执行环境 这是必须要做的，读取数据的API依赖于该执行环境。 配置参数 读取到的参数可以是执行环境参数或者业务参数。这些参数会覆盖flink.conf中默认的配置参数。...触发执行 StreamExecutionEnvironment#execute是Flink应用执行的触发入口，无论是一般的DataStreamAPI开发还是Table&SQL开发都是如此。...四、数据流API DataStreamAPI是Flink流计算的最常用的API,相比于Table & SQL API更加底层。...4.1 数据读取 数据读取的API定义在StreamExecutionEnvironmanet，这是Flink流计算应用的起点，第一个DataStream就是从数据读取API中构造出来的
Source从理论到实战 Flink深入浅出：Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析 Flink的经典使用场景是ETL，即Extract抽取、Transform...注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL，但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。...中，也支持扩展到本地磁盘 水平扩展：状态支持在集群中扩缩容，通过调整并行度，自动拆分状态 可查询：Flink的状态可以在外部直接查询 Rich函数 Flink有几种函数接口，包括FilterFunction...比如针对某个key按照某一时间频率进行清理，在processFunction中可以了解到如何在事件驱动的应用中执行定时器操作。也可以在状态描述符中为状态设置TTL生存时间，这样状态可以自动进行清理。...4 连接流 大部分场景中Flink都是接收一个数据流输出一个数据流，类似管道式的处理数据： ?
Flink被设计成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。...DataSet数据集是从某些确定的数据源（例如，通过读取文件或从本地集合）创建的。...SQL 查询是一个完整的 sql 字符串来查询。...一条 stream/batch sql 从提交到 calcite 解析、验证、优化到物理执行计划再到Flink 引擎执行，一般分为以下几个阶段: 1）Sql Parser: 将 sql 语句解析成一个逻辑树...1）Barrier作为数据流的一部分随着记录被注入到数据流中。
SQL Flink 提供的最高层级的抽象是 SQL，这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似，SQL 抽象与 Table API 交互密切，同时 SQL 查询可以直接在 Table API...基于Flink开发的程序都能够映射成一个Dataflows。 当source数据源的数量比较大或计算逻辑相对比较复杂的情况下，需要提高并行度来处理数据，采用并行数据流。...中，分区（Partitioning）是将数据流按照一定的规则划分成多个子数据流或分片，以便在不同的并行任务或算子中并行处理数据。...分区是实现并行计算和数据流处理的基础机制。Flink 的分区决定了数据在作业中的流动方式，以及在并行任务之间如何分配和处理数据。...数据从源算子流向下游算子，这些算子可能并行地处理输入数据，而分区就是决定数据如何从一个算子传递到另一个算子的机制。
SQL Flink 提供的最高层级的抽象是 SQL，这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似，SQL 抽象与 Table API 交互密切，同时 SQL 查询可以直接在 Table API...基于Flink开发的程序都能够映射成一个Dataflows。 图片 当source数据源的数量比较大或计算逻辑相对比较复杂的情况下，需要提高并行度来处理数据，采用并行数据流。...中，分区（Partitioning）是将数据流按照一定的规则划分成多个子数据流或分片，以便在不同的并行任务或算子中并行处理数据。...分区是实现并行计算和数据流处理的基础机制。Flink 的分区决定了数据在作业中的流动方式，以及在并行任务之间如何分配和处理数据。...数据从源算子流向下游算子，这些算子可能并行地处理输入数据，而分区就是决定数据如何从一个算子传递到另一个算子的机制。
提交或控制应用程序的所有通信均通过REST调用进行。这简化了Flink在许多环境中的集成。 任意规模运行应用程序 Flink旨在运行任何规模的有状态流应用程序。...像Flink这样的分布式流处理器必须从故障中恢复，才能运行24/7的流应用程序。...Web UI：Flink具有Web UI，可检查，监视和调试正在运行的应用程序。它也可以用于提交执行以执行或取消执行。...REST API：Flink公开REST API来提交新应用程序，获取正在运行的应用程序的保存点或取消应用程序。REST API还公开了正在运行或已完成的应用程序的元数据和收集的指标。...Flink中数据类型 有界数据流 无界数据流 Flink三种处理数据模型 Flink批处理 Flink批处理中处理的是有界数据流 --Dataset Flink流式处理 Flink流式处理中有界数据流也有无界数据流
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。...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，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。...Flink附随了一些产生DataSet或DataStream API程序的的类库和API：处理逻辑表查询的Table，机器学习的FlinkML，图像处理的Gelly，复杂事件处理的CEP。 ?...Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。...Flink当前还包括以下子项目： Flink-dist：distribution项目。它定义了如何将编译后的代码、脚本和其他资源整合到最终可用的目录结构中。
Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...执行时，Flink程序映射到 streaming dataflows，由流（streams）和转换操作（transformation operators）组成。...它负责： A)在内部catalog中注册表 B)注册外部catalog C)执行SQL查询 D)注册用户定义（标量，表或聚合）函数 E)将DataStream或DataSet转换为表 F)持有对ExecutionEnvironment...Flink如何实现SQL解析的呢？ ?...Flink中的序列化是如何做的？ Flink实现了自己的序列化框架，Flink处理的数据流通常是一种类型，所以可以只保存一份对象Schema信息，节省存储空间。
TaskManager负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请与管理。Flink在运行时至少会存在一个TaskManager。...TaskManager是在JVM中的一个或多个线程中执行任务的工作节点。任务执行的并行度由每个TaskManager上可用的任务槽决定。每个任务代表分给任务槽的一组资源。...可以在任务槽中运行一个或多个线程。同一个插槽中的线程共享相同的JVM。同一JVM中的任务共享TCP连接和心跳消息。TaskManager的一个slot代表一个可用线程，该线程具有固定的内存。...Flink程序与数据流 Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输出...当一个Flink程序被执行的时候，它会映射为Streaming Dataflow。
不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。...MyType)] = stream.rebalance() val str3: DataStream[AnotherType] = stream.map { ... } 上述 DataStream 上的转换在运行时会转换成如下的执行图...如上图的执行图所示，DataStream 各个算子会并行运行，算子之间是数据流分区。如 Source 的第一个并行实例（S1）和 flatMap() 的第一个并行实例（m1）之间就是一个数据流分区。...5 seconds of data val result: DataStream[ResultType] = windowed.reduce(myReducer) 上述 WindowedStream 的样例代码在运行时会转换成如下的执行图...上述 JoinedStreams 的样例代码在运行时会转换成如下的执行图： ?
根据查询成本执行进一步的优化，从而产生潜在的不同决策：如何排序连接，执行哪种类型的连接，并行度等等。...执行时，Flink程序映射到 streaming dataflows，由流（streams）和转换操作（transformation operators）组成。...它负责： 在内部catalog中注册表 注册外部catalog 执行SQL查询 注册用户定义（标量，表或聚合）函数 将DataStream或DataSet转换为表 持有对ExecutionEnvironment...架构模型 Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager和...然后依次被转换成逻辑执行计划和物理执行计划。 在提交任务后会分发到各个 TaskManager 中运行，在运行时会使用 Janino 编译器编译代码后运行。 144、 Flink CDC了解吗？
[源码解析] GroupReduce，GroupCombine和Flink SQL group by 0x00 摘要 本文从源码和实例入手，为大家解析 Flink 中 GroupReduce 和 GroupCombine...于是就拿出来和大家共享，一起分析看看究竟如何使用这两个算子。 请注意：这个例子是Flink SQL，所以本文中将涉及Flink SQL goup by内部实现的知识。...JobGraph是提交给 JobManager 的数据结构，是唯一被Flink的数据流引擎所识别的表述作业的数据结构，也正是这一共同的抽象体现了流处理和批处理在运行时的统一。...其中这里的FlatMap就是用户的UDF函数MapToString的映射生成。...6.1 ChainedFlatMapDriver 首先，Flink会在ChainedFlatMapDriver.collect中对record进行处理，这是从Table中提取数据所必须经历的，与后续的group
，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager和Slot。 ...2 Flink 集群运行时角色 Flink程序在运行时主要有TaskManager，JobManager，Client三种角色; Client 不是运行时和程序执行的一部分， 而是用于准备数据流并将其发送给...task 或执行失败做出反应、协调 checkpoint、 并且协调从失败中恢复等等。...14 Flink提交流程、组件通讯、任务执行、内存模型 15 Flink常见的维表Join方案 1）预加载： open（）方法，查询维表，存储下来 ==》 定时查询 2）热存储： 存在外部系统...，即每个输入元素可以映射为零个或多个输出元素。
Client 不是运行时和程序执行的一部分，而是用于准备数据流并将其发送给 JobManager。之后，客户端可以断开连接（分离模式），或保持连接来接收进程报告（附加模式）。...数据实时计算平台 在传统的离线批处理场景中，⽤户⾸先需要将数据存放到数据库或者数据仓库中，之后通过发送查询语句来对数据进⾏分析，并根据查询结果进⾏下⼀步的⾏动。...在这个过程中，数据的查询常常需要在完成数据收集之后才可以进⾏，不必要的数据迁移和数据存储使得查询结果的时效性⼗分有限。...JobManager # JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 task（或一组 task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调...下图中样例数据流用5个subtask智行，因此有5个并行线程 Task Slots与资源 每个 worker（TaskManager）都是一个 JVM 进程，可以在单独的线程中执行一个或多个 subtask
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