这种模式我们一般是在用IDE调试程序的时候用到,当我们在本地用IDE开发程序的时候，执行main方法，flink会在本地启动一个包含jobmanager和taskmanager的进程的minicluster，程序运行完成之后，这个cluster进程退出。
Dlink 为 Apache Flink 而生，让 Flink SQL 更加丝滑。它是一个 交互式的 FlinkSQL Studio，可以在线开发、预览、校验 、执行、提交 FlinkSQL，支持 Flink 官方所有语法及其增强语法，并且可以同时对多 Flink 实例集群进行提交、停止、SavePoint 等运维操作，如同您的 IntelliJ IDEA For Flink SQL。
在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：
目前对于flink来说，生产环境一般有两个部署模式，一个是 session模式，一个是per job模式。
Dlink 为 Apache Flink 而生。它是一个 FlinkSQL Studio，可以在线开发、预览、执行 FlinkSQL，支持 Flink 官方所有语法及其增强语法，并且可以远程提交 Sql 作业到集群，无打包过程。
github 地址：https://github.com/DataLinkDC/dlink
我们今天常说的大数据技术，它的理论基础来自于2003年 Google 发表的三篇论文，《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》。这三篇论文分别对应后来出现的 HDFS，MapReduce， HBase。
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
原文：https://www.cnblogs.com/ljygz/p/11727770.html
涂小刚，微信高级开发工程师，负责微信大数据平台开发及建设。 王玉君，腾讯云后台高级开发工程师，负责腾讯云原生系统开发及建设。 前言 架构转型，拥抱云原生服务生态 当前微信内部的大数据计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统[1]来建设，Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外，另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率，其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。但是对接业界各种大数据计算框架（例如 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等）都需要专门定制化开
Dlink 是一个基于 Apache Flink 开发的 FlinkSQL Studio，可以连接多个 Flink 集群实例，并在线开发、执行、提交 FlinkSQL 语句以及预览其运行结果，支持 Flink 官方所有语法并进行了些许增强。
本文作者：BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 这里打一个小广告，手动狗头 比亚迪西安研发中心（与深圳协同办公），base西安。招聘大数据平台运维方向工程师，实时计算方向工程师，感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。Grafana是一款采用 Go语言编写的开源应用，是一个跨平台的开源
Flink On Yarn即Flink任务运行在Yarn集群中，Flink On Yarn的内部实现原理如下图：
Plink是一个基于Flink的流处理平台，旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。如作业的创建，删除，编辑，更新，保存，启动，停止，重启，管理，多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。如 SQL 的在线开发，智能提示，格式化，语法校验，保存，采样，运行，测试，集成 Kafka 等。
摘要：本文介绍了 dinky 在 Flink on Kubernetes 的实践分享。内容包括：
Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式，本文分析两种模式及启动流程。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等，但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once（收到的消息仅处理一次）的框架只有Apache Flink。
摘要：本文介绍了 Dinky 实时计算平台扩展 ChunJun 的实践分享。内容包括：
上一篇博客博主已经为大家介绍了 Flink的简介与架构体系，本篇博客，我们来学习如何搭建Flink集群。
摘要：本文介绍了 Dlink 的 Roadmap，站在巨人肩膀上的它，是否真的未来可期？内容包括：
读文档和读源码的目的是不一样的，就拿 Apache Flink 这个项目来说，如果你想知道 Flink 的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；如果你想了解的就是具体细节，比如说 StreamGraph 是怎么生成的或者是 Exactly Once 究竟如何实现的，那么就需要去阅读源码了。
备注：Table & SQL API通过Apache Calcite进行SQL解析，并转换成Calcite执行计划，最终调用Flink DataStream/DataSet API。
在伴鱼发展早期，出现了一系列实时性相关的需求，比如算法工程师期望可以拿到用户的实时特征数据做实时推荐，产品经理希望数据方可以提供实时指标看板做实时运营分析。这个阶段中台数据开发工程师主要是基于「Spark」实时计算引擎开发作业来满足业务方提出的需求。然而，这类作业并没有统一的平台进行管理，任务的开发形式、提交方式、可用性保障等也完全因人而异。 伴随着业务的加速发展，越来越多的实时场景涌现出来，对实时作业的开发效率和质量保障提出了更高的要求。为此，我们从去年开始着手打造伴鱼公司级的实时计算平台，平台代号「Pa
随着互联网技术的广泛使用，信息的实时性对业务的开展越来越重要，特别是业务的异常信息，没滞后一点带来的就是直接的经济损失。所以实时信息处理能力，越来越成为企业的重要竞争力之一。Flink作为业内公认的性能最好的实时计算引擎，以席卷之势被各大公司用来进处理实时数据。然而Flink任务开发成本高，运维工作量大，面对瞬息万变得业务需求，工程师往往是应接不暇。如果能有一套实时计算平台，让工程师或者业务分析人员通过简单的SQL或者拖拽式操作就可以创建Flink任务，无疑可以快速提升业务的迭代能力。
AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的； 另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的挑战。 数据不准： 主要包括数据丢失和数据重复（当然可能有其他问题比如上报的数据本身错误等，暂不属于本次讨论范围）。 数据丢失： 相当于调用量少算，会影响我们的收入。一方面我们通常重试、持久化等方式尽量减少数据的丢失，目标当然是完全不丢，但很难做到100%不丢。另一方面很少量的数据丢失对于实际收入影响很小，对用户基本没有影响。 数据重复： 相当于调用量多算就会多收用户钱，用户一旦发现肯定会投诉过来。所以是必须要去解决的，但是数据量很大，要做到精确去重比较难。
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。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。
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.
Apache Flink是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(event-time)、计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。2020年2月11日，社区发布了Flink 1.10.0版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升，同时引入了native Kubernetes的特性。对于Flink的下一个稳定版本，社区在2020年4月底冻结新特性的合入，预计在2020年5-6月会推出Flink1.11，该版本重点关注新特性的合入（如FLIP-105，FLIP-115，FLIP-27等）与内核运行时的功能增强，以扩展Flink的使用场景和应对更复杂的应用逻辑。。
作者：kaibinli(李凯斌)，腾讯 CSIG 专家工程师 | 导语：介绍下最近使用 Flink 来对计费数据进行去重的具体做法 一. 背景 AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的；另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的
摘要：Dinky 0.6.1 已发布，一起来看它如何优化 Flink 应用体验。内容包括：
摘要：本文整理自集度汽车数据部门实时方向负责人、 Apache Flink Contributor 周磊&集度汽车数据开发专家顾云，在 FFA 2022 行业案例专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
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。
Storm作业称为Topology，由一系列的Spout组件，以及Bolt组件组成；如果要把运行在Storm的作业整体迁移到Flink上运行，则可以参考以下示意图和步骤：
Apache Flink 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，以内存中速度和任何规模执行计算。
在2021年10月24日的程序员节前夕，文末丶为大家带来了新内容 Dlink-0.3.2 。时隔两月才为大家带来新内容，在此向大家致歉。当然，开源之路一定会坚持下去，会为大家带来更多的新内容，也希望有志之士可以共建社区。
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是长期关注互联网技术与架构的高可用架构技术社区和msup推出的，面向架构师、技术负责人及高端技术从业人员的年度技术架构大会，是中国地区规模最大的技术会议之一。 今年的第六届GIAC大会上，在大数据架构专题，腾讯数据平台部实时计算负责人施晓罡发表了《基于Flink的高可靠实时ETL系统》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录： 施晓罡毕业于北京大学，获得博士学位，是Apache Flink项目Committer。在SIG
Flink on Yarn 中的 Per Job 模式是指每次提交一个任务，然后任务运行完成之后资源就会被释放。
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。
Flink On Standalone 即Flink任务运行在Standalone集群中，Standlone集群部署时采用Session模式来构建集群，即：首先构建一个Flink集群，Flink集群资源就固定了，所有提交到该集群的Flink作业都运行在这一个集群中，如果集群中提交的任务多资源不够时，需要手动增加节点，所以Flink 基于Standalone运行任务一般用在开发测试或者企业实时业务较少的场景下。
摘要：本文介绍了打造 Flink + StarRocks + Dinky 的极速统一分析平台经验分享。内容包括：
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。
Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。
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。
我们在系列文章第一篇已经为大家介绍了 Flink 的基本概念以及安装部署的过程，希望能够帮助读者建立起对 Flink 的初步印象。这是系列文章第二篇，主要面向于初次接触 Flink 或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学。希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink，并着手相关开发调试工作。
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。
目前 Flink 社区正如火如荼的发展，但苦于没有一款适合 Flink SQL 界面化开发的工具，于是增加了 Flink 的门槛与成本。虽然官方提供了 SQL Client，但仍有很多局限与不方便。
在运行 Flink 应用程序时，JVM 会随着时间的推移加载各种类。 这些类可以根据它们的来源分为三组：
基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后，当任务执行失败、取消或者完成后，可以在WebUI中查看对应任务的统计信息，这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要，可以知道一个任务异常挂掉前发生了什么，便于定位问题。
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享，通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具，既可以采集静态的数据，比如 MySQL，HDFS 等，也可以采集实时变化的数据，比如 binlog，Kafka等。同时 ChunJun 也是一个支持原生 FlinkSql所有语法和特性的计算框架。
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