x00 简介 ---- Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。 0x01 漏洞概述 ---- 攻击者可直接在Apache Flink Dashboard页面中上传任意jar包,从而达到远程代码执行的目的。 0x02 影响版本 ---- 至目前最新版本Apache Flink 1.9.1 0x03 环境搭建 ---- 测试环境:Flink 1.9.1 j
使用maven初始化第一个flink的wordcount应用,将应用打包上传到flink-standalone集群,运行起来。
flink-core-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/configuration/JobManagerOptions.java
本文主要研究一下flink的ParallelIteratorInputFormat
Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1,该版本通过引入内置 Debezium 组件,增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过,然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR(Kudu)实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案,其中并无复杂的业务逻辑实现(这里进行最简单的数据转移,用户可根据实际业务情况编写相应代码),并对其中发现的一些问题进行归纳整理与读者分享。
flink-java-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/api/java/ExecutionEnvironment.java
本文主要研究一下flink taskmanager的jvm-exit-on-oom配置
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 解决方案描述 概述 Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1,该版本通过引入内置 Debezium 组件,增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过,然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR(Kudu)实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案,其中并无复杂的业务逻辑实现(这里进行最简单的数据转
在Kafka生产者将数据写入至Kafka集群中时,为了能够在网络中传输数据对象,需要先将数据进行序列化处理,对于初学者来说,在初始化生产者对象时,一般都会采用默认的序列化器。 默认的序列化器不会对数据进行任何操作,也不会生成key。如果我们需要指定数据的key或者在数据发送前进行一些定制化的操作,那么我们就需要自定义序列化器,并且在初始化生产者对象时指定我们自己的序列化器。
flink-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/jobmaster/KvStateRegistryGateway.java
在研究flink任务失败重试的过程中,遇到了一个问题,具体表现为:在任务重试时,出现与NN连接失败,触发新的一次重试,然后重复此流程,直到达到重试上限后,任务失败退出。
flink-storm_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/storm/wrappers/SpoutWrapper.java
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。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/blob/BlobService.java
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/assigners/MergingWindowAssigner.java
在上面的例子中,我们使用 DataStream API 构建了一个 Flink 应用,数据源(source)为本地的 socket 9000 端口,经过 flatMap、keyBy、sum 三个转换操作之后,最后打印到标准输出流。整体流程如下图:
flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/StateBackend.java
Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源,Flink 官方提供了多种数据获取方法,用于帮助开发者简单快速地构建输入流,具体如下:
redis作为一个高吞吐的存储系统,在生产中有着广泛的应用,今天我们主要讲一下如何将流式数据写入redis,以及遇到的一些问题 解决。官方并没有提供写入redis的connector,所以我们采用apache的另一个项目bahir-flink [1]中提供的连接器来实现。
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。
由于 kafka 中的 json 属于嵌套,又不想二次序列化再把它展开,故自定义 format。
flink-runtime_2.11-1.7.2-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/memory/MemoryManager.java
flink-jdbc_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/api/java/io/jdbc/JDBCOutputFormat.java
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 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。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink Jar 作业既支持使用 DataStream API 编程也支持使用 Table API/SQL 编程, Table API 和 SQL 也
flink-java-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/api/java/ExecutionEnvironment.java
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/assigners/WindowAssigner.java
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 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。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink CEP[1] 是在 Flink 上层实现的复杂事件处理库。本文将为您详细介绍如何使用 Flink CEP 实现对复杂事件的处理。示例程序使用 D
Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams
内部要做 Flink SQL 平台,本文以自定义 Redis Sink 为例来说明 Flink SQL 如何自定义 Sink 以及自定义完了之后如何使用 基于 Flink 1.11
flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/CheckpointStreamFactory.java
一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中的最大值)
本文主要研究一下flink jdbc的ParameterValuesProvider
前面的图可以看出,读取CSV再发送消息到kafka的操作是Java应用所为,因此今天的主要工作就是开发这个Java应用,并验证;
本文主要研究一下flink DataStream的window coGroup操作
Flink还可以做机器学习,常用机器学习KMeans,LinearRegression,学习使用地址如下:
最近写了个maven项目想要打包上传到maven中央仓库方便开源调用,网上教程看了不少,坑也填了不少,在这里做一个详细的教程,让大家少花时间,快速高效的完成项目打包上传。
上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统,这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表,则至少需要添加以下两个属性. 写入hive底层还是和写入文件系统一样的,所以对于其他具体的配置参考上一篇.
在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload。因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行。首先,让我们了解下 Yarn 和 Flink 的关系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云