2.1 Apache Flink 基本架構
Flink執行時包含了兩種型別的處理器: JobManager處理器:也稱之為Master,用於協調分散式執行,它們用來排程task,協調檢查點,協調失敗時恢復等。Flink執行時至少存在一個master處
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最近,社群提交了一個新的Proposal: 《Change threading-model in StreamTask to a mailbox-based approach》(來自Ververica的Stef
版權宣告:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。https://blog.csdn.net/kongxx/article/details/90166338 今天要做一個Flink的測
flink中的rpc框架使用的akka。在本節並不詳細講述akka,而是就flink中rpc來講述akka的部分內容。本節,我從AkkaRpcActor.handleRpcInvocation方法講起。 看過
【今晚直播預告 - Flink 進階教程】 第一課、Flink Checkpoint--輕量級分散式快照 講師:唐雲(Apache Flink Contributor) 直播:5月9日20:00-2
作者:楊克特/伍翀 整理:徐前進(Apache Flink Contributor) 校對:楊克特/伍翀 本文整理自12月20日在北京舉行的Flink-forward-china-2018大會, 分享嘉賓楊
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血來潮,打算自己編一版 Blink 玩玩,這篇文章分為兩個部分: 介紹如何編譯Blink,這部分非常簡單的入門
指標系統 TODO Prometheus 配置 Flink 首先,執行cp opt/flink-metrics-prometheus-1.8.0.jar lib/ ,將依賴的 JAR
前面的文章我們介紹了 StreamGraph 的生成,這個實際上只對應 Flink 作業在邏輯上的執行計劃圖。Flink 會進一步對 StreamGraph 進行轉換,得到另一個執行計劃圖,即 JobGraph
我們前面已經分析過StreamGraph ,JobGraph 的生成過程,這兩個執行圖都是在 client 端生成的。接下來我們將把目光頭投向 Flink Job 執行時排程層核心的執行圖 -
首先來看一下 FlinkKafkaConsumerBase.run方法,相當於是Flink 從kafka中拉取資料的入口方法: //入口方法 start a source public vo
Flink對Offset的管理,有兩種方式: 1.Checkpointing disabled 完全依賴於kafka自身的API 2.Checkpointing enabled
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從疑問入手瞭解Flink Flink網上的資料比起Spark來說是少很多的,我在學習的過程中有一些疑問,然後從疑問入手學習並參考官網文件和阿里的雲棲社群總結。 批處理和流處理的區別? 最大的區別就是
flink作為目前比較火的流處理引擎,學好還是很有必要的,但是很多人喜歡問浪尖flink會不會超越spark,我覺得短期內還是不會,而且spark 批處理領域還是很高效靠譜的。但是作為大資料開發者,spark和