flink

预定义的Sources 和 Sinks 一些基本的数据sources 和 sinks 作为Flink的一部分，总是可用。预定义的数据源包括从文件中读取、从目录中读取、从套接字中读取以及从集合和迭代中获取，预定义的数据sink支持写到文件中，作为标准输出或者标准错误输出以及写到套接字中。 捆绑的连接器（Boundled Connectors） 这些连接器提供与第三方系统接口的代码，目前这些连接器包括： Apache Kafka (Source/Sink) Apache Cassandra (Source/Sink) Amazon Kinesis Streams (Source/Sink) Elasticsearch (Sink) Hadoop FileSystem (Sink) RabbitMQ (Source/Sink) Apache NiFi (Source/Sink) Twitter Streaming API (Source) 请记住，要在应用程序中使用这些连接器之一，通常需要额外的第三方组件，例如数据存储服务或者消息队列。还需要注意本节中所列出的流连接器是Flink项目的一部分，包括在发布的源码包中，但是并不包括在二进制发布包中，进一步的说明在相应的章节中。 Apache Bahir中的连接器 另外的Flink 流连接器通过Apache Bahir来发布，包括：

我在 IDEA 环境中调试 Kafka+Flink 自己编写的例子时 代码编译都是通过的，但是进行Debug调试时，出现如下异常； java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/streaming/util/serialization/DeserializationSchema at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701) at java.lang.Class.privateGetMethodRecursive(Class.java:3048) at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:3018) at java.lang.Class.getMethod(Class.java:1784) at sun.launcher.LauncherHelper.validateMainClass(LauncherHelper.java:544) at sun.launcher.LauncherHelper.checkAndLoadMain(LauncherHelper.java:526) Caused by: java

作者：陈肃 整理：周奇，Apache Flink 社区志愿者 本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。 另外，DataPipeline 目前使用的基础框架为 Kafka Connect。为实现一致性的语义保证，我们做了一些额外工作，希望对大家有一定的参考意义。 最后，会提一些我们在应用 Kafka Connect 框架时，遇到的一些现实的工程问题，以及应对方法。尽管大家的场景、环境和数据量级不同，但也有可能会遇到这些问题。希望对大家的工作有所帮助。 一、批流一体架构 批和流是数据融合的两种应用形态 下图来自 Flink 官网。传统的数据融合通常基于批模式。在批的模式下，我们会通过一些周期性运行的 ETL JOB，将数据从关系型数据库、文件存储向下游的目标数据库进行同步，中间可能有各种类型的转换。 另一种是 Data Pipeline 模式。与批模式相比相比， 其最核心的区别是将批量变为实时：输入的数据不再是周期性的去获取，而是源源不断的来自于数据库的日志、消息队列的消息。进而通过一个实时计算引擎

Flink 1.10.0 于近期刚发布，释放了许多令人激动的新特性。尤其是 Flink SQL 模块，发展速度非常快，因此本文特意从实践的角度出发，带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用。 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行，全程只涉及 SQL 纯文本，无需一行 Java/Scala 代码，无需安装 IDE。本实战演练的最终效果图： 准备 一台装有 Docker 和 Java8 的 Linux 或 MacOS 计算机。 使用 Docker Compose 启动容器 本实战演示所依赖的组件全都编排到了容器中，因此可以通过 docker-compose 一键启动。你可以通过 wget 命令自动下载该 docker-compose.yml 文件，也可以手动下载。 mkdir flink-demo; cd flink-demo; wget https://raw.githubusercontent.com/wuchong/flink-sql-demo/master/docker-compose.yml 该 Docker Compose 中包含的容器有： DataGen: 数据生成器

在实现企业背景调查平台的过程中，除了Spark，我们使用了很多开源组件：Flume、canal、HBase、Neo4j等。这些优秀的开源组件使得工程师拥有了更多可能。在大数据领域，开源软件更是最主要的力量。本节将介绍一些比较有前景和新的开源大数据技术。 16.3.1　Apache Flink 不同于大多数起源于硅谷的大数据开源项目，Flink起源于2010年几个德国柏林的大学和研究机构的研究项目，最初项目名是StratoSphere，2014年5月加入Apache软件基金会，改名Flink，并于当年年底从孵化器毕业成为Apache顶级项目。自从加入了Apache，Flink发展速度非常迅猛，截至目前已经有500余名贡献者。如今，每年4月，Flink的技术盛会Flink Summit也会在旧金山如期举行。 与Spark不同，Flink诞生较晚，但具有很强的后发优势，尤其是在流处理方面。另外，Flink也用Table API统一了流和批的处理方式，这点与Spark的DataFrame API类似，但是比Structured Streaming要早。图16-6是Flink的架构图，FlinkML是Flink的机器学习库，Gelly是图处理框架。 图16-6　Flink架构 如图16-6所示，可以看到在Flink中流处理和批处理底层处理引擎是通用的。总的来说

Flink1.9重大改进和新功能 二、重构 Flink WebUI Flink社区讨论了现代化 Flink WebUI 的提案，决定采用 Angular 的最新稳定版来重构这个组件。从Angular 1.x 跃升到了 7.x 。重新设计的 UI 是 1.9.0 的默认UI，不过有一个按钮可以切换到旧版的WebUI。 点击上图所示按钮可切换至旧版Web UI： 新版更加漂亮，性能方面也表现更好。 注意：未来，新版UI不保证跟旧版 WebUI 的功能是对齐的，且待新版本稳定后将会完全移除旧版WebUI。 三、架构改动 F link老架构 及存在的问题 Flink设计理念与当前架构 Flink的设计理念如下图： 存在的问题 （1）从 Flink用户角度 1）开发的时候需要在两个底层API中进行选择 2）不同的语义、不同的connector支持、不同的错误恢复策略… 3）Table API也会受不同的底层API、不同的connector等问题的影响 （2）从 Flink开发者角度 1）不同的翻译流程，不同的算子实现、不同的Task执行… 2）代码难以复用 3）两条独立的技术栈需要更多人力功能开发变慢、性能提升变难，bug变多 F link 新架构 既然批是流的一个特例，是否可以。。。？一个大胆的想法(流批统一)： Blink本身就在做去DataSet的工作，在 Blink 捐赠给

如何分析及处理 Flink 反压？ 反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。 关于 Flink 的反压机制，网上已经有不少博客介绍，中文博客推荐这两篇1。简单来说，Flink 拓扑中每个节点（Task）间的数据都以阻塞队列的方式传输，下游来不及消费导致队列被占满后，上游的生产也会被阻塞，最终导致数据源的摄入被阻塞。而本文将着重结合官方的博客[4]分享笔者在实践中分析和处理 Flink 反压的经验。 反压的影响 反压并不会直接影响作业的可用性，它表明作业处于亚健康的状态，有潜在的性能瓶颈并可能导致更大的数据处理延迟。通常来说，对于一些对延迟要求不太高或者数据量比较小的应用来说，反压的影响可能并不明显，然而对于规模比较大的 Flink 作业来说反压可能会导致严重的问题。 这是因为 Flink 的 checkpoint 机制，反压还会影响到两项指标: checkpoint 时长和 state 大小。 前者是因为 checkpoint barrier

文章目录 前言 方式一：使用docker命令进行构建 方式二：使用docker-compose进行构建 如何查看Flink集群和日志 通过web查看集群 查看日志命令 答疑解惑 前言 最近接触了一下docker，想搭个Flink集群玩一玩，在网上搜了一下，发现挺多都是从Dockerfile开始构建的，然后我在官网上看了一下，发现有使用Docker进行搭建的教程。我参考官网的方式，在 Linux环境 下进行构建，顺便记录一下我踩过的坑。 主要有两种方式进行构建，分别是 使用docker命令进行构建 和 使用docker-compose进行构建 ，在进行操作之前，我已经安装好了docker， 安装docker并且给docker换国内源 的教程这里就不在赘述了，可以在网上搜索 方式一：使用docker命令进行构建 创建网络 docker network create app-tier --bridge 创建jobmanager容器 docker run -t -d --name jmr \ --network app-tier \ -e JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS = jmr \ -p 8081:8081 \ flink:1.9.2-scala_2.12 jobmanager 创建taskmanager容器 docker run -t -d --name tmr \

这些题目是一个知识星球的球友发给我的，其中有几个题帮着解答了一下。希望对大家有帮助。 如果你不知道如何准备面试，那么看看这个。 年假马上来临，我相信有不少读者都在准备或者考虑面试，无论如何不妨收藏一下。 如果你某个题目不知道答案，那么就去搜一下，如果搜不到，在公众号回复【加群】，可以加到群里寻求小伙伴们的求助。或者扫最下面的二维码加小助手好友并留言，有时间后我会回复你。 顺便多提一句， 计算机基础和语言基础 请大家务必重视，如果你不是计算机专业，那么这些东西都要平时多看看。 这130个题暂时没有答案，很多题目《大数据技术与架构》都发过文章讲解过，需要你自己去准备，去看，去思考，真正理解。不要妄想别人喂给你，毕竟我们是人不是鸭子。 1、HashMap 和 Hashtable 区别 2、Java 垃圾回收机制和生命周期 3、怎么解决 Kafka 数据丢失的问题 4、zookeeper 是如何保证数据一致性的 5、hadoop 和 spark 在处理数据时，处理出现内存溢出的方法有哪些？ 6、java 实现快速排序 7、设计微信群发红包数据库表结构（包含表名称、字段名称、类型） 8、如何选型：业务场景、性能要求、维护和扩展性、成本、开源活跃度 9、Spark如何调优 10、Flink和spark的通信框架有什么异同 11、Java的代理 12、Java的内存溢出和内存泄漏 13

Flink运行jar包是报错 查看Flinkweb 日志 造成的原因是 jar里面的flink版本和虚拟机里面的版本不一致造成,把代码里面的Flink版本改成与Flink一直就可以了执行 查看flink版本的命令 flink -v 因为我的flink版本是1.7是老版本 安装包理会自带 相应的hadoop jar包 如果是1.9版本的flink 还需要自己下载hadoop jar包 从 flink官网下载关于hadoop依赖的jar包,hadoop的版本要与集群中hadoop的版本保持一致 成功: 访问flink web localhost:8081 执行脚本: 第二种是在jar包父目录下 希望可以帮到大家!!!一起学习 来源： CSDN 作者： chw65897 链接： https://blog.csdn.net/chw65897/article/details/104515056