如果应用程序发生故障（由于机器，网络或软件故障），Flink会停止分布式流式数据流。然后系统重新启动算子并将其重置为最新的成功检查点。输入流被重置为状态快照的时间点。...为了实现这个机制的保证，数据流源（如消息队列或代理）需要能够将流重放到定义的最近时间点。Apache Kafka有这个能力，而Flink的Kafka连接器就是利用这个能力。...有关详细信息，请参阅状态概述 系统状态：这种状态指的是作为算子计算一部分的数据缓冲区。这种状态的一个典型例子是窗口缓冲区，在窗口缓冲区中，系统为窗口收集（以及聚合）记录，直到窗口被计算和删除。...这个额外的延迟通常大约在几毫秒的数量级，但是我们已经看到一些因为异常值造成的延迟明显增加的情况。对于需要连续较低延迟（几毫秒）的应用程序而言，Flink有一个开关可以在检查点期间跳过流对齐。...例如在Apache Kafka中，这意味着告诉消费者从偏移量Sk处开始提取数据。 如果增量对状态进行快照，算子将从最新且完整的快照状态开始，然后对该状态应用一系列增量快照更新。
2017年12月发布的Apache Flink 1.4.0为Flink的流处理引入了一个重要特性：TwoPhaseCommitSinkFunction 的新功能（此处为相关的Jira），提取了两阶段提交协议的通用逻辑...Flink的端到端Exactly-Once语义应用程序 下面我们将介绍两阶段提交协议以及它如何在一个读取和写入 Kafka 的 Flink 应用程序示例中实现端到端的 Exactly-Once 语义。...当检查点启动时，Flink JobManager 会将检查点 Barrier 注入数据流中（将数据流中的记录分为进入当前检查点的集合与进入下一个检查点的集合）。 Barrier 在算子之间传递。...这种方法只适用于算子只有内部状态（Internal state）的情况。内部状态是 Flink 状态可以存储和管理的所有内容 - 例如，第二个算子中的窗口总和。...我们知道，如果发生故障时，Flink 会将应用程序的状态恢复到最新的成功检查点。有一种极端情况，在成功预提交之后但在提交通知到算子之前发生故障。
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。...您可以使用Flink大规模处理数据流，并通过流式应用程序提供有关已处理数据的实时分析见解。 Flink旨在在所有常见的群集环境中运行，以内存速度和任意规模执行计算。...除了诸如Map、过滤器、聚合之类的标准转换之外，您还可以在Flink运算符中创建窗口并将窗口合并。在数据流上，可以定义一个或多个操作，这些操作可以并行且彼此独立地进行处理。...快照不仅包括数据流，还包括附加的状态。如果发生故障，则选择最新快照，然后系统从该检查点恢复。这保证了可以始终保持计算结果的一致性。当检查点由Flink创建和管理时，保存点由用户控制。
本文是例行介绍，熟悉的直接跳过 - 鲁迅 鲁迅: ......前身 Apache Flink 的前身是柏林理工大学一个研究性项目， 在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了Apache Software Foundation的顶级项目之一。...w=1604&h=948&f=png&s=413064] Flink基本架构 Flink是基于Master-Slave风格的架构 Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager...集群中从节点TaskManager TaskManager 实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘...集群 Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的形式提交的 最后 本文是例行介绍，熟悉的直接跳过。
一、Apache Flink 简介与核心特性Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据的开源流处理框架，支持事件时间处理和窗口机制，能够在各种环境下提供高吞吐量、低延迟的实时计算能力。...JobGraph 与 ExecutionGraphJobGraph：这是用户提交到 Flink 集群的原始作业表示形式，它包含了一个或多个经过优化的 StreamGraph 转换而来的关系链路，这些链路代表了数据流的拓扑结构以及所有相关的转换操作...窗口组件主要包括：WindowAssigner：决定数据如何被分配到不同的窗口中，如滑动窗口、滚动窗口、会话窗口等。Trigger：控制窗口何时应该被触发计算结果，即使窗口未关闭也可以触发计算。...通过这个实战案例，我们可以更直观地理解 Apache Flink 如何在实际业务场景中发挥关键作用，帮助企业实现数据驱动的决策和服务升级。...同时，也欢迎大家提出宝贵的意见和建议，让我能够更好地改进和完善我的博客。谢谢！[ 我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！]
Wikipedia提供了一个记录了对Wiki所有编辑的IRC channel。我们将在Flink中读取此channel，并计算每个用户在给定时间窗口内编辑的字节数。...在本节结束时，如果您只想跳过并在编辑器中输入，我将展示带import的完整代码。...我们现在可以指定此流上的窗口，并根据这些窗口中的元素计算结果。窗口指定要在其上执行计算的Stream切片。在无限的元素流上计算聚合时需要Windows。...如果想要了解如何在自己的机器上面配置Flink集群并写入数据到kafka，可以参考接下来的额外练习。...你可以获取你集群资源和运行job的概览。 如果你点击了当前运行的job则进入一个视图来检查独立操作，如处理对象的数目。
:根据时间划分窗口,如:每xx分钟统计最近xx分钟的数据 count-window:数量窗口:根据数量划分窗口,如:每xx个数据统计最近xx个数据 2.2 按照slide和size分类 窗口有两个重要的属性...滑动窗口:size>slide,如:每隔5s统计最近10s数据 注意:当size<slide的时候,如每隔15s统计最近10s的数据,那么中间5s 小结 按照上面窗口的分类方式进行组合,可以得出如下的窗口...--用的较少 基于数量的滑动窗口sliding-count-window--用的较少 注意:Flink还支持一个特殊的窗口:Session会话窗口,需要设置一个会话超时时间,如30s,则表示30s内没有数据到来...Flink 提供了如下三种通用的 evictor： CountEvictor 保留指定数量的元素 TimeEvictor 设定一个阈值 interval，删除所有不再 max_ts - interval...DeltaEvictor 通过执行用户给定的 DeltaFunction 以及预设的 theshold，判断是否删 除一个元素。
4) Flink 关联 Hive 分区表 Flink 1.12 支持了 Hive 最新的分区作为时态表的功能，可以通过 SQL 的方式直接关联 Hive 分区表的最新分区，并且会自动监听最新的 Hive...2) 场景举例 动态更新计算规则: 如事件流需要根据最新的规则进行计算，则可将规则作为广播状态广播到下游Task中。...当 Checkpoint 启动时，JobManager 会将检查点分界线（checkpoint battier）注入数据流，checkpoint barrier 会在算子间传递下去，如下如所示： Flink...Flink中有五种跳过策略： NO_SKIP: 不过滤，所有可能的匹配都会被发出。...Flink CEP 的使用场景 除上述案例场景外，Flink CEP 还广泛用于网络欺诈，故障检测，风险规避，智能营销等领域。
Window 的组成 Apache Flink 为用户提供了自定义 Window 的功能。...()方法,当一个已注册的处理时间计时器启动时调用 onMerge()方法，与状态性触发器相关，当使用会话窗口时，两个触发器对应的窗口合并时，合并两个触发器的状态。...3.窗口驱逐器(Evictor) Flink 的窗口模型允许指定一个除了 WindowAssigner 和 Trigger 之外的可选参数 Evitor，这个可以通过调用 evitor(...)...当基于事件时间的数据流进⾏窗⼝计算时，由于 Flink 接收到的事件的先后顺序并不是严格的按照事件的 Event Time 顺序排列（会因为各种各样的问题如⽹络的抖动、设备的故障、应⽤的异常等) ，最为困难的...流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。
这一章从实际的需求TopN来学习Flink中的窗口知识。...在上一章代码中使用了timeWindow，使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据，这就引出了Flink中的"窗口"概念：在大多数场景下，数据流都是"无限的"，因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算...：SourceFunction，它包括run（Flink调用run方法收集数据）和cancel（任务停止时调用），如socketTextStream就是创建了一个org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction...见上图，在定义窗口时指定它的大小，同时再指定触发窗口的间隔或者说滑动距离，这样创建的窗口就是滑动窗口。...在process中，我们创建了ProcessAllWindowFunction的匿名子类对象，并将所有元素的Top3拼为字符串并交给Flink。
简介 Apache Flink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。...注意：要使容错机制完整，数据源(如消息队列或者broker)要支持数据回滚到历史记录的位置。 Apache Kafka具有这种能力，Flink与Kafka的连接器利用了该功能。...对于要求所有记录始终具有超低延迟（几毫秒）的应用程序，Flink可以在checkpoint期间跳过流对齐。...当跳过对齐时，即使在 checkpoint n 的某些 checkpoint barriers 到达之后，操作算子仍继续处理所有输入。...2.5 Recovery 在这种机制下的恢复是很直接的：当失败时，Flink选择最新完成的checkpoint k。
---- 第 3 章 Flink 的用途 Flink解决了可能影响正确性的几个问题，包括如何在故障发生之后仍能进行有状态的计算 Flink所用的技术叫作检查点（checkpoint） 在每个检查点，系统都会记录中间计算状态...对于用户来说，除了收到水印时生成完整、准确的结果之外，也可以实现自定义的触发器（例如每秒提供一次近似结果） 在Flink内部，所有类型的窗口都由同一种机制实现 开窗机制与检查点机制（第5章将详细讨论）完全分离...事实上，窗口完全可以没有“时长”（比如上文中的计数窗口和会话窗口的例子） 高级用户可以直接用基本的开窗机制定义更复杂的窗口形式（如某种时间窗口，它可以基于计数结果或某一条记录的值生成中间结果） 时空穿梭意味着将数据流倒回至过去的某个时间...），然后根据最新输入的记录生成输出记录（白条） 有状态流处理会维护状态（根据每条输入记录进行更新），并基于最新输入的记录和当前的状态值生成输出记录（灰条） 图5-1：无状态流处理与有状态流处理的区别。...批处理则不同，我们定义一个全局窗口，所有的记录都属于同一个窗口 图64：分布式排序的处理阶段 进一步使用 Flink Https://flink.apache.org有『快速入门』指南，通过例子教你如何使用
Window的分类 按照time和count分类 time-window:时间窗口:根据时间划分窗口,如:每xx分钟统计最近xx分钟的数据 count-window:数量窗口:根据数量划分窗口,如:每xx...15s统计最近10s的数据,那么中间5s的数据会丢失,所有开发中不用 总结 按照上面窗口的分类方式进行组合,可以得出如下的窗口: 1.基于时间的滚动窗口tumbling-time-window...--用的较少 注意:Flink还支持一个特殊的窗口:Session会话窗口,需要设置一个会话超时时间,如30s,则表示30s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算 Window的API window和windowAll...evictor--了解 evictor 主要用于做一些数据的自定义操作，可以在执行用户代码之前，也可以在执行 用户代码之后，更详细的描述可以参考org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.Evictor...Flink 提供了如下三种通用的 evictor： * CountEvictor 保留指定数量的元素 * TimeEvictor 设定一个阈值 interval，删除所有不再 max_ts - interval
如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。...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。...对于处理流中的一个流项目，Flink提供给操作员一些类似批处理的操作如map， filter，mapReduce。...全局窗口：在这种情况下，Flink将所有元素放到一个窗口中。这仅在我们定义一个窗口何时完成的自定义触发器时是有用的。
我们将在本文后面讨论一些流行的解决方案，但是现在让我们看看如何在不离开舒适的CDP环境的情况下搜索和分析已经存储在Kafka中的日志。...使用Flink将日志编入Solr 我们使用Flink和Solr构建日志获取/索引管道。Flink提供了所有必要的抽象来实现强大的日志索引器，并提供用于后期处理的其他功能，例如复杂的警报逻辑。...应用程序ID充当单个Flink作业的所有日志的顶级分组标识符，而容器ID可用于区分来自不同任务管理器的日志消息。...我们利用Flink的处理时间窗口机制来创建这些批次，并通过选择足够小的窗口大小（几秒钟），将端到端的延迟保持在合理的最低水平。...SolrIndexer 窗口函数内部，并且由以下3个步骤组成： a) 操作员启动时创建Solr Client b) 当我们收到消息窗口时，我们使用客户端对它们进行索引 c) 操作员停止时关闭Solr Client
除其他外，当您进行时间序列分析、基于特定时间段（通常称为窗口）进行聚合时，或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时，就会出现这种情况。...当流程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行相应操作符的机器的系统时钟。每小时处理时间窗口将包括在系统时钟指示整点时间之间到达特定操作员的所有记录。...迟到的元素是在系统的事件时钟（由水印发出信号）已经超过迟到元素的时间戳之后到达的元素。 有关如何在事件时间窗口中使用迟到元素的更多信息，请参阅允许迟到。...窗口 聚合事件（例如，计数、总和）在流上的工作方式与批处理不同。 例如，不可能计算流中的所有元素，因为流通常是无限的（无界的）。...翻译自：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/time/ 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5
在处理过程中，水印用于确定事件时间窗口（Event Time Windows）的关闭时机，以及触发一些基于事件时间的操作，如触发窗口计算等。...这通常需要在数据源的读取逻辑中明确指定时间戳和水印生成的逻辑。 水印与窗口操作的关系： 在执行窗口操作（如窗口聚合、窗口计算等）时，水印的生成和处理是至关重要的。...水印确保在触发窗口计算时，Flink 已经收到了窗口结束时间之前的所有数据，从而确保计算结果的准确性。 定期检查水印生成是否正常： 在部署 Flink 作业时，建议定期检查水印的生成情况。...Flink 知道在水印之前的所有数据都已经到达，因此即使 Event 4 晚到，也不会影响窗口的触发。 处理乱序数据： 当 Event 5 由于乱序提前到达时，水印仍然在逐渐推进。...Flink 通过水印判断，在当前水印之前的所有数据都已到达，因此可以触发相应的窗口计算。 窗口触发： Flink 会根据水印确定触发窗口的时机。
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.api.scala...import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.api.scala...- t 的所有数据都已经到达，如果有窗口的停止时间等于 maxEventTime – t，那么这个窗口被触发执行。...Flink 关联 Hive 分区表 Flink 1.12 支持了 Hive 最新的分区作为时态表的功能，可以通过 SQL 的方式直接关联 Hive 分区表的最新分区，并且会自动监听最新的 Hive 分区...all: 读取全量分区数据 ，默认值为 all，表示读所有分区，latest 只能用在 temporal join 中，用于读取最新分区作为维表，不能直接读取最新分区数据。
在这篇文章中，我们选择了其中的 6 个进行讲解，由于 Apache Flink 是我们最熟悉的开源流处理框架，所以我们会基于 Flink 来讲解这些例子。...在执行批处理的时候，即使是简单的固定窗口(比如翻转或滑动窗口)在遇到迟到数据时也会出现问题，当使用会话窗口时更难以处理。...最起码，需要额外的开销来处理迟到的数据，还要维护批次之间的状态(要等到所有数据达到后才开始处理，或者重新处理批次)。...例如，在 Flink 中处理事件时间就像定义一个时间窗口和一个提取时间戳和 Watermark 的函数一样简单（每个流只需执行一次）。...我们建议你从一开始就开始思考流处理的长期解决方案。 7. 流处理的未来 随着流处理的日渐成熟，这些误解在日常讨论中也变得越来越少，我们发现流正朝着除分析应用之外的领域发展。
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