Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，可为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖了本机迭代支持，托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
分布式有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算，主要针对低延迟和高吞吐量。这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证。现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先，他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次，持久化存储所有传输中的记录以及算子状态，这会导致比所需的快照要更大。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
我们通常说的Flink是来Apache Flink，他是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。现在越来越多的企业公司和个人都在使用Flink，来使用他的特性解决一些实时问题。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。
本篇翻译自论文：Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows，Flink的容错快照模型即来源于该论文。原文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.08603.pdf
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
它扮演的是集群管理者的角色，负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息，并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。
作者：王刚，腾讯CSIG高级工程师 Flink 资源模型 / 调度设计 背景知识 首先，我们来简单回顾一下 Flink 作业的运行时模型，然后再来探讨在这种运行模型下，Flink 的资源模型和调度架构的设计和实现。 我们引用官网非常经典的一张图，来说明一个 Flink 流作业简化后的运行视图。 Tasks 和 Operator Chains （部分译自官网） 我们知道，一个 Flink 作业可以看做是由 Operators 组成的 DAG，一个 Operator 代表对数据流的进行的某个数据变化操作（ So
Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams
2019 年是大数据实时计算领域最不平凡的一年，2019 年 1 月阿里巴巴 Blink （内部的 Flink 分支版本）开源，大数据领域一夜间从 Spark 独步天下走向了两强争霸的时代。Flink 因为其天然的流式计算特性以及强大的处理性能成为炙手可热的大数据处理框架。
动态表(Dynamic tables)是Flink的Table＆SQL API的核心概念，用于以统一方式处理有界和无界数据。
在大数据技术栈的探索中，我们曾讨论了离线计算的Spark，而当谈到实时计算，就不得不提Flink。本文将集中讨论Flink，旨在详尽展示其核心概念，从而助力你在大数据旅程中向前迈进。
在Flink中，动态表只是逻辑概念，其本身并不存储数据，而是将表的具体数据存储在外部系统（比如说数据库、键值对存储系统、消息队列）或者文件中。
Session 模式和 Per Job 模式的应用场景不一样。Per Job 模式比较适合那种对启动时间不敏感，运行时间较长的任务。
在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用户定义的函数，使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是，听完所有这些后，您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么？作为PyFlink的快速指南，本文将回答这些问题。
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
Cloudera流分析（CSA）提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案，可以扩展到较大的吞吐量和状态。除Flink之外，CSA还包括SQL Stream Builder，可使用对数据流的SQL查询来提供数据分析经验。
在数仓ETL、实时计算的场景下，我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中，我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端，Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中，我们对作业提交的方式策略进行了几次演进，目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次，流作业500+，均稳定运行。
流计算 Oceanus 平台支持以 SQL 的方式提交作业，独享集群支持最新的 Flink 1.10 提供的新版 Blink Planner 语法。有一位客户写了一段代码，用到了 SQL 的 TopN 功能，语句类似于：
流处理应用程序通常是有状态的，“记住”已处理事件的信息，并使用它来影响进一步的事件处理。在Flink中，记忆的信息（即状态）被本地存储在配置的状态后端中。为了防止发生故障时丢失数据，状态后端会定期将其内容快照保存到预先配置的持久性存储中。该RocksDB[1]状态后端（即RocksDBStateBackend）是Flink中的三个内置状态后端之一。这篇博客文章将指导您了解使用RocksDB管理应用程序状态的好处，解释何时以及如何使用它，以及清除一些常见的误解。话虽如此，这不是一篇说明RocksDB如何深入工作或如何进行高级故障排除和性能调整的博客文章；如果您需要任何有关这些主题的帮助，可以联系Flink用户邮件列表[2]。
本文将介绍并对比5种主流大数据框架，助你更深层次了解这些框架，从而在项目中更好地使用它们。
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文最初发布于 Uber 官方博客，InfoQ 经授权翻译如下 Uber 的目的就是要让全世界变得更好，而大数据是一个非常重要的部分。Presto 和 Apache Kafka 在 Uber 的大数据栈中扮演了重要角色。Presto 是查询联盟的事实标准，它已经在交互查询、近实时数据分析以及大规模数据分析中得到应用。Kafka 是一个支持很多用例的数据流中枢，比如 pub/sub、流处理等。在这篇文章中，我们
在分布式运行中，Flink将算子(operator) SubTask 连接成 Task。每个 Task 都只由一个线程执行。将算子链接到 Task 是一个很有用处的优化：它降低了线程间切换和缓冲的开销，并增加了整体吞吐量，同时降低了延迟。链接行为可以在API中配置。
主要是当Flink开启Checkpoint的时候，会往Source端插入一条barrir，然后这个barrir随着数据流向一直流动，当流入到一个算子的时候，这个算子就开始制作checkpoint，制作的是从barrir来到之前的时候当前算子的状态，将状态写入状态后端当中。然后将barrir往下流动，当流动到keyby 或者shuffle算子的时候，例如当一个算子的数据，依赖于多个流的时候，这个时候会有barrir对齐，也就是当所有的barrir都来到这个算子的时候进行制作checkpoint，依次进行流动，当流动到sink算子的时候，并且sink算子也制作完成checkpoint会向jobmanager 报告 checkpoint n 制作完成。
Uber的目标是通过让世界运转来激发机遇，而大数据是其中非常重要的一部分。 Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准，已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。 Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干，例如发布/订阅、流处理等。在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。
导读：Flink是由德国几所大学发起的的学术项目，后来不断发展壮大，并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink如何在流处理中多得王者地位？带着问题在文章寻找答案吧。
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
Flink的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不用修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等，Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算，目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理器模式，下面我们重点讲解Flink 基于Standalone集群、Yarn资源管理器以及Kubernetes集群部署方式。
Apache Flink 是一个分布式流计算引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
自 Flink 开源以来，越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年，Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍，Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量，也位居 Apache 项目中前三，是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单：Flink不使用任何复杂的机制，因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎，就可以从容地应对背压。在这篇博文中，我们介绍一下背压。然后，我们深入了解 Flink 运行时如何在任务之间传送缓冲区中的数据，并展示流数传输自然双倍下降的背压机制(how streaming data shipping naturally doubles down as a backpressure mechanism)。 我们最终通过一个小实验展示了这一点。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
对于flink的基本概念和基本运行模式讲解的内容请参考这篇文章《Flink流式处理概念简介》。本文主要是讲解flink on yarn的运行原理及基本使用，后面会再出一篇文章将flink on yarn的部署及各种调优。
Flink是一个分布式系统，要求有效地分配和管理计算资源以执行流式应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，如Hadoop YARN和Kubernetes，但也可以设置为作为standalone甚至库运行。
Apache Flink（德语：快速灵巧，原德国柏林大学基金会项目）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状态计算。ms级别水平。data flow+event sequence。
摘要：本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享，基于对 bilibili 实时计算的痛点分析，详细介绍了 bilibili Saber 实时计算平台架构与实践。本次分享主要围绕以下四个方面：
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
Flink程序需要提交给Client。 然后，Client将作业提交给Job Manager。 Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 它首先要做的是分配所需的资源。 资源分配完成后，任务将提交给相应的Task Manager。 在接收任务时，Task Manager启动一个线程以开始执行。 执行到位时，Task Manager会继续向Job Manager报告状态更改。 可以有各种状态，例如开始执行，正在进行或已完成。 作业执行完成后，结果将发送回Client。
前面两篇，一篇是spark的driver的Checkpoint细节及使用的时候注意事项。一篇是flink的Checkpoint的一些上层解释。本文主要是将flink的Checkpoint的基石--轻量级分布式快照。
https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
ApacheFlink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。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》，同时Flink也提供了SQL Client的能力，可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群，而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成，主要有如下两个目的：
Flink分布式计算框架可以基于多种模式部署，每种部署模式下提交任务都有相应的资源管理方式，例如：Flink可以基于Standalone部署模式、基于Yarn部署模式、基于Kubernetes部署模式运行任务，以上不同的集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源、各角色交互过程，不同模式申请资源涉及到的角色对象大体相同，下面我们以Flink运行时架构流程为例来总体了解下Flink任务提交后涉及到对象交互流程，以便后续学习不同任务提交模式下任务提交流程。
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