Flink中JobMaster、ResourceManager、Dispatcher、WebMonitorEndpoint提供了基于zookeeper高可用，涉及到leader选举与监听， leader...基于此Flink提供了zookeeper高可用ZooKeeperHaServices, 通过该工具类可以创建LeaderElectionService与LeaderRetrievalService,包含了对应与...之间的交互为例，JobMaster需要通过LeaderElectionService完成leader的选举，而TaskExecutor则需要监听jobMaster leader的变化，通过LeaderRetrievalService...---- JobMaster选举 JobManagerRunner负责JobMaster的选举与启动，内部包含了LeaderElectionService对象属性leaderElectionService...，也就是ZooKeeperLeaderElectionService的对象，在调用JobManagerRunner的start方法时会调用leaderElectionService的start方法，传入参数
在MiniCluster#start方法内部会处理taskmanager和resourcemanager的逻辑，而jobmanager的逻辑主要在提交任务的流程里。...注意这步操作是异步处理的，执行器为fencedMainThreadExecutor。...Exception { try { // 这里传入的contender是JobManagerRunnerImpl类型的，会在选举完成时进行contender的回调逻辑...，具体内容后面我们专门用一篇文章来进行分析。...，篇幅问题这里就不再过多分析任务提交布署的部分了，后面用专门的文章来分析。
Flink 1.10 release 文档描述了一些比较重要的点，比如配置、操作、依赖、1.9 版本和 1.10 版本之间的区别，如果你准备将 Flink 升级到 1.10 版本，建议仔细看完下面的内容...集群和部署 •文件系统需要通过插件的方式加载•Flink 客户端根据配置的类加载策略加载，parent-first 和 child-first 两种方式•允许在所有的 TaskManager 上均匀地分布任务...，需要在 flink-conf.yaml 配置文件中配置 cluster.evenly-spread-out-slots: true 参数•高可用存储目录做了修改，在 HA_STORAGE_DIR/HA_CLUSTER_ID...Table API 和 SQL •将 ANY 类型重命名为 RAW 类型，该标识符 raw 现在是保留关键字，在用作 SQL 字段或函数名称时必须转义•重命名 Table Connector 属性，以便编写...ConfigOptions 如果无法将配置的值解析成所需要的类型，则会抛出 IllegalArgumentException 异常，之前是会返回默认值•增加默认的重启策略延迟时间（fixed-delay
在做下载断言时，需要在下载之前去做监听文件是否创建，但是此时，如果按照正常java调用方法的方式去运行，在监听方法未完成时，点击下载方法并未触发。
调度分两步走： 1) 获取资源(Task运行的容器，即Flink中的Slot，Slot需要从Container中划分) 2) 调度任务(Task) 注：这里仅说第1步，即TaskManager...Flink RM接收到JobMaster发送的RPC资源请求，会将处理交SlotManager，SlotManager又通过ResourceManagerDriver来做具体的资源申请。...而是需要有JobGraph的驱动。...提示：Task运行过程中，接收上游发过来的数据，处理完发往下游，由下游Task继续处理，这期间数据的存取由TaskSlot中的MemoryManager控制，相较于Java的堆来说能有效控制内存使用限额...Actor发送start类型控制消息 4) Actor(AkkaRpcActor)收到消息，将处理交由RpcEndpoint，即ResourceManager处理 onStart() 方法内部启动相关服务
如何选择用哪种类型的分区表？ 答案部分 当表中的数据量不断增大时，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。...⑥ 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。 有哪些类型的分区？如何选择用哪种类型的分区表？...例如，对于一个大表，应该采用哪种类型的分区，对于以后数据库的性能和管理至关重要。...其实，范围分区、HASH分区和列表分区这三种分区的特点都非常明显，如下所示： l 如果需要进行数据的过期化处理，那么范围分区基本上是唯一的选择。...在上面的原则基础上，再结合性能的影响因素，来最终确定使用哪种类型的分区。 如果选择的分区不能确保各分区内数据量的基本平均，那么这种分区方式有可能是不恰当的。
连续写了几天的flink StreamGraph的代码，今天闲来说一下flink的启动，今天主要说的是本地模式(LocalStreamEnvironment)启动 下面先上传一张启动流程的顺序图 ?...调用DataStream的方法（比如map）时，Flink会根据计算拓扑结构生成一个由StreamTransformation组成的树状结构，只有当真正执行任务计算时用StreamGraphGenerator...TypeInformation类封装，用来生成序列化用的serializers和比较大小用的comparators，以及进行一些类型检查。...StreamGraphGenerator#transform方法中定义，直接返回已经被转换过的实例，否则根据StreamTransformation的具体类型调用相应处理逻辑： private Collection...transform.getId(), 0); } return Collections.singleton(transform.getId()); } 其他StreamTransform类型的处理方式大致也是这几个步骤
主要针对一个WordCount的示例来对flink中关键组件如taskManager和jobMaster等服务的启动流程进行一个简要的分析。...DeploymentOptions.TARGET), "No execution.target specified in your configuration file."); // StreamGraph与Plan都是Pipeline类型的...当然在这个示例里生成的是Plan，在流式的情况下对应的就是StreamGraph类型。 ? 继续往下看job的执行。...内部的service，这其中也包括org.apache.flink.runtime.taskexecutor.JobLeaderService。...到了这里，taskManager的初始化部分以及启动部分都已经完成，我们再回过头来看org.apache.flink.runtime.minicluster.MiniCluster#submitJob方法
大量的闩的使用由此造成需要使用闩的进程排队越频繁，性能则逾低下。具体来说，硬解析的危害性体现在以下几点上： ① 硬解析可能会导致Shared Pool Latch的争用。...无论是哪种类型的硬解析，都至少需要新生成一个Child Cursor，并把目标SQL的解析树和执行计划载入该Child Cursor里，然后把这个Child Cursor存储在库缓存中。...无论是哪种类型的硬解析，都需要扫描相关Hash Bucket中的库缓存对象句柄链表，而扫描库缓存对象句柄链表这个动作是要持有Library Cache Latch的（Oracle数据库中Latch的另外一个作用就是用于共享...这里需要注意的是，从11gR1开始，Oracle用Mutex替换了库缓存相关Latch，所以在Oracle 11gR1及其后续的版本中，将不再存在库缓存相关Latch的争用，取而代之的是Mutex的争用...Cache Latch）的持有时间会比硬解析短，这意味着即使产生了库缓存相关Latch的争用，软解析的争用程度也没有硬解析那么严重，即库缓存相关Latch和Mutex的争用所带来的系统性能和可扩展性的问题对软解析来说要比硬解析少很多
介绍 流处理是通过在数据运动时对数据应用逻辑来创造商业价值。很多时候，这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。...因此，Hive 表与 Flink SQL 有两种常见的用例： Lookup（查找）表用于丰富数据流 用于写入 Flink 结果的接收器 对于这些用例中的任何一个，还有两种方法可以使用 Hive 表。...Flink 能够缓存在 Hive 表中找到的数据以提高性能。需要设置 FOR SYSTEM_TIME AS OF 子句来告诉 Flink 与时态表连接。有关详细信息，请查看相关的 Flink 文档。...缺点：仅适用于非事务性表 使用 JDBC 连接器的 Flink DDL 表 使用带有 JDBC 连接器的 Hive 表时，默认情况下没有缓存，这意味着Flink 会为每个需要丰富的条目连接 Hive！...使用 Hive 表作为接收器 将 Flink 作业的输出保存到 Hive 表中，可以让我们存储处理过的数据以满足各种需求。为此，可以使用INSERT INTO语句并将查询结果写入指定的 Hive 表。
对于处理时间来说更简单，只要窗口算子按照本地时间按照固定的时间间隔进行触发就行。无论哪种时间窗口，主要满足时间窗口的触发条件就行。 ⭐ Flink 的实现上来说也是支持的。...Flink 类型信息系统是通过反射获取到 Java class 的方法签名去获取类型信息的。...其实这个问题可以延伸成 3 个问题： ⭐ 为什么 Flink 要用到 Java 序列化机制。和 Flink 类型系统的数据序列化机制的用途有啥区别？...上面 3 个问题的答案如下： ⭐ Flink 写的函数式编程代码或者说闭包，需要 Java 序列化从 JobManager 分发到 TaskManager，而 Flink 类型系统的数据序列化机制是为了分发数据...，不是分发代码，可以用非Java的序列化机制，比如 Kyro。
批模式和流模式通常需要不同的处理逻辑，例如示例的批模式通过一个计数器来结束批数据。此外，还需要通过 checkpoint 锁来保证状态更新和数据发送的原子性。...[z12kw798mx.jpg] 我们可以发现，这种开发模式存在如下不足： 首先对于批模式和流模式需要不同的处理逻辑，不符合批流融合的业界趋势。...没有更好的方式来优化 Checkpoint 锁，在锁争用下，一些线程（例如 checkpoint 线程）可能无法获得锁。...Runtime 层 FileSource 实现 Source 接口，需要三个类型参数：第一类型参数为 Source 输出数据类型，由于我们的 connector 用于 SQL 作业场景，这里设置为...第二个类型参数为数据分片类型 SourceSplit。第三个类型参数为 SplitEnumerator checkpoint 数据类型。
批模式和流模式通常需要不同的处理逻辑，例如示例的批模式通过一个计数器来结束批数据。此外，还需要通过 checkpoint 锁来保证状态更新和数据发送的原子性。...13.jpg 我们可以发现，这种开发模式存在如下不足： 首先对于批模式和流模式需要不同的处理逻辑，不符合批流融合的业界趋势。...没有更好的方式来优化 Checkpoint 锁，在锁争用下，一些线程（例如 checkpoint 线程）可能无法获得锁。...Runtime 层 FileSource 实现 Source 接口，需要三个类型参数：第一类型参数为 Source 输出数据类型，由于我们的 connector 用于 SQL 作业场景，这里设置为...第二个类型参数为数据分片类型 SourceSplit。第三个类型参数为 SplitEnumerator checkpoint 数据类型。
本文重点介绍开发人员在有状态流处理应用中使用 Flink 的 Keyed State 的函数或算子评估性能时应牢记的3个重要因素。...选择状态后端 对 Flink 应用程序有状态函数或算子性能影响最大的是我们所选择的状态后端。最明显的因素是每个状态后端以不同的方式处理状态序列化以持久化保存。...相反，诸如 RocksDBStateBackend 之类的核外（out-of-core）状态后端可以通过在磁盘上维护本地状态来允许更大的状态大小。需要权衡的是每个状态的读写都需要序列化/反序列化。...访问模式 继上一节关于状态原语之后，我们已经知道访问状态的应用程序逻辑有助于我们确定使用哪种状态结构。...正如开发人员在设计任何类型的应用程序时期望的那样，为应用程序的特定数据访问模式使用不合适的数据结构会对整体性能产生严重影响。 4.
你可以用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 将一个 source 关联到你的程序。...集合中的所有元素必须属于同一类型 3.2 迭代器创建数据流 fromCollection(Iterator, Class) 从迭代器创建数据流。class 参数指定迭代器返回元素的数据类型。...从给定的对象序列中创建数据流。所有的对象必须属于同一类型。 3.4 迭代并行器创建数据流 注意！...class 参数指定迭代器返回元素的数据类型 3.5 基于时间间隔创建数据流 generateSequence 基于给定间隔内的数字序列并行生成数据流。...运行模式： //STREAMING-流模式，BATCH-批模式，AUTOMATIC-自动模式(根据数据源的边界性来决定使用哪种模式) env.setRuntimeMode
一套系统：统一数据处理技术，不管实时开发，还是离线开发都是用Flink框架进行，如非必要，尽可能少用其它系统。...不管哪种数据的集合，Flink认为都是流，所以理论上Flink可以用一套引擎架构来解决上述的两种场景的。...Flink对于流和批提供两种类型的Shuffle ,虽然Streaming和Batch Shuffle在具体的策略上存在一定的差异,但本质上都是为了对数据进行Re- Partition，因此不同的Shuffle...理论上，我们是可以用一套引擎架构来解决上述三种场景,只不过需要对不同场景支持相应的扩展性、并允许做不同的优化策略。...Flink做OLAP优势 统一引擎：流处理、批处理、OLAP统一使用Flink引擎 降低学习成本，仅需要学习一个引擎 提高开发效率，很多SQL是流批通用 提高维护效率，可以更集中维护好一个引擎 既有优势
批模式和流模式通常需要不同的处理逻辑，例如示例的批模式通过一个计数器来结束批数据。此外，还需要通过 checkpoint 锁来保证状态更新和数据发送的原子性。...我们可以发现，这种开发模式存在如下不足： 首先对于批模式和流模式需要不同的处理逻辑，不符合批流融合的业界趋势。...没有更好的方式来优化 Checkpoint 锁，在锁争用下，一些线程（例如 checkpoint 线程）可能无法获得锁。...Runtime 层 FileSource [17] 实现 Source [10] 接口，需要三个类型参数：第一类型参数为 Source 输出数据类型，由于我们的 connector 用于 SQL 作业场景...第二个类型参数为数据分片类型 SourceSplit [18]。第三个类型参数为 SplitEnumerator checkpoint 数据类型。
关于 Flink 批流一体，我觉得下面这个总结挺好的，Flink 批流一体化，并不是说去代替 Spark ，而是在实时业务场景中，业务方有一些批处理方面的需求，对于这方面批处理的需求，用 Flink 来满足...传统的 Lamda 架构需要两套引擎，两套代码，同时如果离线数据需要输出到线上业务 DB，离线还需要一个同步任务，而流式任务可以直接写入。...上面是我对于的批流一体的理解，从我个人来看，目前 Flink 批处理能力与 Spark 对比，肯定还是稍逊一筹的，毕竟 Spark 已经非常成熟了，同时也在离线方面做了很多优化。...不过随着 Flink 在批处理方面的能力优化，未来如果批处理方面的性能与 Spark 相差不大时，同时上面的痛点越来越大，那么业务方就可以去考虑批流一体。...目前社区已经在做 Flink Iceberg Sink Connector，已经可以使用，在1.12 版本，不过不支持 Upsert 功能，iceberg 社区正在做这块，主要是胡争大佬，哈哈，大家有问题可以问他
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。...这可能导致我们的应用程序会去尝试读取已过期但处于尚未删除状态的数据。我们可以观察此类读取请求是否返回了过期状态。无论哪种情况，数据被访问后会立即清除过期状态。 哪个时间语义被用于定义TTL？...只有当用户从快照重新加载其状态到本地时，才会清除用户的本地状态。 由于上述这些限制，FLink应用程序仍需要在Flink 1.6.0中过期后主动删除状态。...为了改善用户体验，Flink1.8.0引入了两种自主清理策略，分别针对Flink的两种状态后端类型。...关于这种方法有两点需要注意：第一个是增量清理所花费的时间增加了数据处理延迟。第二个应该可以忽略不计，但仍然值得一提：如果没有状态访问或没有数据处理记录，则不会删除过期状态。
很显然，由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统，所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。 再谈水印 为了能够准确地表达事件时间的处理进度，就必须用到水印。...assignTimestampsAndWatermarks()方法接受的参数类型有AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks...但好在Flink已经提供了3种内置的实现类，所以我们直接用就可以了，省事。...打点水印 打点水印比周期性水印用的少很多，而且Flink没有内置的实现 sourceStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPunctuatedWatermarks...注意： 不管使用哪种方式产生水印，都不能过于频繁。因为Watermark对象是会全部流向下游的，也会实打实地占用内存，水印过多会造成系统性能下降。
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