Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。...611106-20201206105644774-1954287544.png 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。 ? ?...此时，可以这个事件放到 sideoutput 队列中，额外逻辑处理。 ? 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。
虽然它可以处理流式数据，但在延迟方面的性能普遍高于Flink。 API和库： Apache Flink：提供一组强大的Java、Scala和Python API，用于开发数据处理应用程序。...容错： Apache Flink：利用分布式快照机制，允许从故障中快速恢复。处理管道的状态会定期检查点，以确保在发生故障时数据的一致性。 Apache Spark：采用基于沿袭信息的容错方法。...Spark 跟踪数据转换序列，使其能够在出现故障时重新计算丢失的数据。 窗口功能： Apache Flink：提供高级窗口功能，包括事件时间和处理时间窗口，以及用于处理复杂事件模式的会话窗口。...性能基准和可扩展性： 根据性能基准和可扩展性深入比较Flink和Spark。了解他们如何处理处理速度、内存计算、资源管理等。...有状态处理： Flink为有状态处理提供了更好的支持，非常适合需要在流处理过程中维护和更新状态信息的用例。
在 Shopify 中，我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎，为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。...我们的 Flink 应用程序部署在利用Google Kubernetes Engine的 Kubernetes 环境中。我们的集群采用配置使用高可用性模式，配置任务管理为故障点。...下面将向您介绍 Apache Flink 应用程序的关键课程有哪些方面的介绍。 1. 找到适合的分析工具 手头拥有的分析工具是深入了解如何解决问题的关键。...动态用户代码在每个作业开始对时加载，因此存在，并可能会发生类似旧事件的调用。如果 Flink 应用程序需要从暂时性中恢复的时候，它会重新从最新的可用性检查点恢复并重新加载所有动态用户代码。...Apache Flink 是一个非常强大的流处理引擎，但是使用它制造的一些复杂的应用程序会带来性能和弹性挑战，需要进行调整和优化工作。我们喜欢这次的旋风之旅，以及我们学到的一些经验教训。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书，作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri，国内崔星灿翻译的，这本书非常详细、全面得介绍了Flink...1.2分析型处理 存储于不同事务类型数据系统中的数据，可以为企业提供业务运营相关的分析见解，通常是将数据从业务系统的数据库中复制到数仓，然后再进行分析和查询。...二、Flink和Spark的区别2.1共同点 高吞吐、在压力下保持正确2.2不同点： 1.本质上，Spark是微批处理，而Flink是流处理 2.Flink... Flink是标准的流执行模式，一个事件在处理后可以直接发往下一个节点三、Flink流处理基础3.1DataFlow图 描述了数据在不同操作之间流动。 ...（sessionGap）的，则被分配到同一个窗口，间隔大于阈值的，则被分配到不同的窗口 特点：时间无对齐七、Flink组成7.1JobManager 控制单个应用程序的执行，
这篇博文描述了一些配置选项，可以帮助我们有效地管理Apache Flink中RocksDB状态后端的内存大小。...Apache Flink中的RocksDB状态后端 在深入了解配置参数之前，让我们首先重新讨论在flink中如何使用RocksDB来进行状态管理。...此外，使用RocksDB，您的状态大小仅受限于可用本地磁盘空间大小，最适合依赖大型状态操作的Flink应用程序。 如果你不熟悉RocksDB，下图说明了其基本的READ和WRITE操作。...请注意，以下选项并非是全面的，您可以使用Apache Flink 1.6中引入的State TTL（Time-To-Live）功能管理Flink应用程序的状态大小。...我们刚刚引导您完成了一些用RocksDB作为Flink中的状态后端的的配置选项，这将帮助我们有效的管理内存大小。有关更多配置选项，我们建议您查看RocksDB调优指南或Apache Flink文档。
Apache的日志有很多可以自己定义的项目，其中一个 %T 能够显示出服务器处理请求所用的时间。我就是对这个的定义发生了疑问，所以做了一些考证。...在Apache2的中文手册中，是这样定义 %T 这个变量的。 %T 处理完请求所花时间，以秒为单位。...由此可见，这个时间表示的是服务器处理这个请求的总时间。 而不是Apache服务器解析PHP脚本，并且输出脚本的时间。...因为很多情况下，我们需要保证我们网页的响应速度在1秒以内。从Apache 2.0 开始，提供了一个新的参数 %D。可以记录服务器处理请求的微秒时间（注意和%T的定义不同）。...PS：由这个问题也可以衍生出一个如何测算客户端网速的问题。有这样一个办法，在Header中输出服务器的响应时间，用户收到后，判断收到的时间，这个时间差就是在服务器和客户端之间所消耗的时间。
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...摄取时间(Ingestion Time) 摄取时间是指Apache Flink读取某条数据的时间，摄取时间是基于事件时间与处理时间之间的，因为摄取时间会在数据到来的时候给予一次时间戳，基于时间的计算需要按照时间戳去进行...Apache Flink能够支持基于事件的时间设置，事件时间是最接近于事实需求的时间。我们通常的数据处理大部分是基于事件时间的处理。...那么在流式计算中做事件时间的处理基于某些原因可能就会存在问题，流处理在事件产生过程中，通过消息队列，到Flink的Source获取、再到Operator。中间的过程都会产生时间消耗。
apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ；•flink中state的划分和介绍；•flink 中operator state在什么时候会进行...有状态流处理的介绍 在较高的层次上，我们可以把流处理中的state看作是operators中的内存，这些operators记住关于过去输入的信息，并可以用来影响未来输入的处理。...Apache Flink中的state Apache Flink是一个大规模并行分布式系统，它允许大规模的有状态流处理。...在Flink中，用于流处理的网络通信仅沿着作业operator图的逻辑边缘(垂直)发生，因此流数据可以从上游operator转移到下游operator。...结束 通过本文，我们希望您现在对可伸缩状态在Apache Flink中如何工作以及如何在真实场景中利用可伸缩有了一个清晰的认识。
本文主要是想说一下flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。...动态表和持续不断查询 动态表flink table api和SQL处理流数据的核心概念。与静态表相比，动态表随时间而变化，但可以像静态表一样查询动态表，只不过查询动态表需要产生连续查询。...下图显示了click事件流（左侧）如何转换为表（右侧）。随着更多点击流记录的插入，生成的表不断增长。 ? 注意：stream转化的表内部并没有被物化。...第一个查询是一个简单的GROUP-BY COUNT聚合查询。主要是对clicks表按照user分组，然后统计url得到访问次数。下图展示了clicks表在数据增加期间查询是如何执行的。 ?...最近刚更新完flink的Datastream教程，下面是部分截图，后续更新flink table相关教程。欢迎大家加入浪尖知识星球获取～ ? ? ?
TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动，并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。...在这篇文章中，我们将讨论状态(State)的TTL并且给出用例。 此外，我们将展示如何使用和配置状态的TTL。 状态的暂时性 State只能在有限的时间内维持有两个主要原因。...以下Java示例演示如何创建状态TTL配置并将其提供给状态描述符，该状态描述符将上述案例中的用户上次登录时间保存为Long值： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...如何避免取出'垃圾数据' 在读取操作中访问状态对象时，Flink将检查其时间戳并清除状态是否已过期（取决于配置的状态可见性，是否返回过期状态）。...由于这种延迟删除的特性，永远不会再次访问的过期状态数据将永远占用存储空间，除非被垃圾回收。 那么如何在没有应用程序逻辑明确的处理它的情况下删除过期的状态呢？通常，我们可以配置不同的策略进行后台删除。
Express知道这一点，并使我们API中的错误处理变得轻而易举。 在这篇文章中，我将解释如何处理Express中的错误。...在此文件夹中创建index.js并将代码粘贴到其中。 错误来源 Express应用程序中可能会发生两种基本错误。 一种错误是对没有定义路由处理程序的路径发出请求。...Express如何查找路由？ Express创建了一个可以称为路由表的地方，它将路由按照代码中定义的顺序放置。...如何利用路由顺序 由于Express在路由表中找不到给定URI时显示错误消息，因此这意味着我们通过确保此路由是路由表中的最后一条来定义用于处理错误的路由。错误路由应匹配哪条路径？...处理任何类型的错误 如果我们只想处理从请求到不存在路径的错误，则上一节中的解决方案有效。但是它不能处理我们的应用程序中可能发生的其他错误，并且是处理错误的不完整方法。它只能解决一半的问题。
Flink简介 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态计算。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。...（3）部署Flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行度自动识别所需资源，并向资源管理器请求这些资源。如果出现故障，Flink会通过请求新的资源来替换出现故障的容器。...（4）应用实例 电子商务中的实时查询索引构建 电子商务中的持续 ETL 四.Flink运维 Apache Flink 是一个针对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。...由于许多流应用程序旨在以最短的停机时间连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在应用程序运行期间进行监控和维护的工具。...1.7 * 24小时稳定运行 在分布式系统中，服务故障是常有的事，为了保证服务能够7*24小时稳定运行，像Flink这样的流处理器故障恢复机制是必须要有的。
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。...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]。...它允许可伸缩的应用程序维护最多TB级别的状态，并提供exactly-once的处理保证。...java/org/apache/flink/contrib/streaming/state/PredefinedOptions.java#L64 [22] 如何获取RocksDB的LOG文件以进行高级故障排除
通过代码实现的案例，读者将深入了解如何使用Apache Flink解决真实世界中的大数据处理问题。...它提供了丰富的API和工具，使开发者能够轻松地构建和部署大规模流处理应用程序。相比其他流处理框架，Flink的优势在于其高效的调度算法、可靠的故障恢复机制以及对复杂事件处理的支持。...Flink的状态管理支持在内存或者外部存储中存储状态，以保证状态的一致性和可恢复性。 容错机制 Flink具有强大的容错机制，能够在节点故障或者网络分区等异常情况下保证数据的正确处理。...当发生故障时，Flink可以从最近的检查点恢复应用程序的状态，保证数据处理的一致性。 Flink集群部署与任务调度 Flink可以在各种规模的集群上部署，从本地开发环境到云平台的大规模集群都可以支持。...通过代码实现的案例，读者可以深入了解如何使用Apache Flink解决真实世界中的大数据处理问题。
Flink 1.9 无论是在生产环境中运行 Apache Flink 还是在调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何读写以及更新 Flink Savepoint 中的状态？...Flink 1.9 之前的状态流处理 几乎所有重要的流处理应用程序都是有状态的，其中大多数都需要运行数月或者数年。...随着每个版本的发布，Flink 社区都会添加与状态相关的功能，来提高 Checkpoint 和故障恢复的速度、改善应用程序维护和管理。...Flink 的 Queryable State 特性只支持基于键的查找（点查询），并且不能保证返回值的一致性（应用从故障中恢复前后，key 的值可能不同）。可查询状态不能添加或者修改应用程序的状态。...如果您想详细了解如何使用 State Processor API，请查看文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev
其实CEP复杂事件处理，简单来说你可以用通过类似正则表达式的方式去表示你的逻辑，表现能力非常的强，用过的人都知道 开篇先偷一张图，整体了解FlinkCEP中的 一种重要的图 NFA ?...FlinkCEP在运行时会将用户的逻辑转化成这样的一个NFA Graph (nfa对象) graph 中包含状态（Flink中State对象），以及连接状态的边（Flink中StateTransition...接着从源码来看一下如何用这个NFA图实现Flink中的CEP复杂事件处理的 因为CEP在Flink中被设计成算子的一种而不是单独的计算引擎，所以直接找到CepOperator.java中 来看一下它的初始化...这里是处理时间的，这里其实就是直接执行了，这里就不看了，直接看事件时间是如何处理的 ?...，注意 NFAState的初始化就讲完了 继续，回到处理逻辑 然后根据事件时间作为key拉取前面将数据放入的那个queue中数据,返回的是一个List包含这个事件时间的所有数据 然后排序，这里是二次排序
在应用软件类的监控工作中，不仅需要有服务进程、端口等监控，还需要有业务、交易层的监控。 全面性的应用监控可以让故障提前预警，并保存了影响应用运行环境的数据，以缩短故障处理时间。...但实际的故障处理过程中，我们可以发现其实我们的应急措施往往重复使用几个常用的步骤，所以我认为应急方案要有重点，如果一个应急方案可以应对平时故障处理80%的场景，那这个应急手册应该是合格的。...以下是我觉得应用系统应急方案应该有的内容： （1）系统级： 能知道当前应用系统在整个交易中的角色，当前系统出现问题或上下游出现问题时，可以知道如何配合上下游分析问题，比如：上下游系统如何通讯，通讯是否有唯一的关键字等...有些运维人员认为应用运维人员没有能力去把应用系统本身的内容了解得很透彻，所以应用运维人员在故障处理过程中的地位很尴尬，运维人员掌握操作权，但却不知道应该操作什么。...； （3）知道应用下的服务的作用、端口、服务级的应急处理，日志等数据信息如何找到并简单定位。
Checkpoint 是 Apache Flink 用于故障恢复的内部机制，包括应用程序状态快照以及输入源读取到的偏移量。...可以阅读之前一篇关于Flink如何管理Kafka的消费偏移量的文章。 2....Checkpoint 的主要目标是充当 Flink 中的恢复机制，以确保能从潜在的故障中恢复。相反，Savepoint 的主要目标是充当手动备份之后重启、恢复暂停作业的方法。...尽管流处理应用程序处理的是连续产生的数据（”运动中”的数据），但在某些情况下，应用程序可能需要重新处理以前处理过的数据。...Apache Flink 中的 Savepoint 允许您在以下情况下执行此操作： 部署新版本的流应用程序，包括上线新功能，修复Bug或更好的机器学习模型。
流处理的一个重要方面是应用程序如何测量时间，即事件时间与处理时间之差。 分层API Flink提供了三层API。每个API在简洁性和表达性之间提供了不同的权衡，并且针对不同的用例。 ?...由于许多流应用程序的设计目的是在最少的停机时间内连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在运行时监视和维护应用程序的工具。 Apache Flink将重点放在流处理的操作方面。...在这里，我们将说明Flink的故障恢复机制，并介绍其功能来管理和监督正在运行的应用程序 不间断运行应用程序24/7 机器和过程故障在分布式系统中无处不在。...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。...通过日志记录可以进行根本原因分析以调查故障。易于访问的界面是控制运行中的应用程序的重要功能。
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