Flink面试题持续更新【2023-07-21】

需要注意的是,Spark 3.0引入了Structured Streaming,它在Spark Streaming的基础上进行了重构,以支持更高级的流处理功能和与批处理更紧密的一体化。需要注意的是,除了默认的消息语义之外,Flink和Spark Streaming都提供了灵活的配置选项和API,允许

Flink 性能优化总结(内存配置篇)

flink 性能优化 内存配置

【Flink SQL】Flink SQL 基础概念(五):SQL 时区问题

首先说一下这个问题的背景:大家想一下离线 Hive 环境中,有遇到过时区相关的问题吗?至少博主目前没有碰到过,因为这个问题在底层的数据集成系统都已经给解决了,小伙伴萌拿到手的 ODS 层表都是已经按照所在地区的时区给格式化好的了。举个例子:小伙伴萌看到日期分区为2022-01-01的 Hive 表时

Flink Flink数据写入Kafka

flink官方集成了通用的 Kafka 连接器,使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖。通过socket模拟数据写入Flink之后,Flink将数据写入Kafka。

【Flink入门修炼】2-1 Flink 四大基石

前一章我们对 Flink 进行了总体的介绍。对 Flink 是什么、能做什么、入门 demo、架构等进行了讲解。本章我们将学习 Flink 重点概念、核心特性等。本篇对 Flink 四大基石进行概括介绍,是 Flink 中非常关键的四个内容。

Why choose Flink for real-time processing

Why choose Flink[1] Streaming data more truly reflects our lifestyle (real-time chat);[2] Traditional data architecture is based on limited data sets

Flink 大数据 学习详情

flink提交作业和执行任务,需要几个关键组件:客户端(client):代码由客户端获取并作转换,之后提交给 jobManagerJobManager:就是flink集群里的“管事人”,对作业进行中央调度管理;

Flink 资源管理

在Flink中,资源管理是一个核心组件,它负责分配和管理计算资源,以确保任务能够高效、稳定地运行。资源管理的目标高效性:确保任务能够充分利用可用的计算资源,达到最佳的处理性能。稳定性:在资源不足或任务失败时,能够优雅地处理并恢复任务,保持系统的稳定运行。资源管理的组件:由Flink Master(也

【大数据】Flink SQL 语法篇(五):Regular Join、Interval Join

Join 其实在我们的数仓建设过程中应用是非常广泛的。离线数仓可以说基本上是离不开 Join 的。那么实时数仓的建设也必然离不开 Join,比如日志关联扩充维度数据,构建宽表;日志通过 ID 关联计算 CTR。

Flink实战之 MySQL CDC

Flink CDC主要关注于从源数据库(如MySQL、PostgreSQL等)捕获数据变更,并将这些变更实时地提供给Flink作业进行处理。Flink CDC的核心优势在于其实时性和一致性。通过捕获数据库的增量变动记录,Flink CDC能够实时地将这些变更数据同步到Flink流处理作业中,从而实现

51、Flink的管理执行(执行配置、程序打包和并行执行)的介绍及示例

调用打包后程序的完整流程包括两步:搜索 JAR 文件 manifest 中的 main-class 或 program-class 属性。如果两个属性同时存在,program-class 属性会优先于 main-class 属性。对于 JAR manifest 中两个属性都不存在的情况,命令行和 w

【Flink】Flink 中的时间和窗口之窗口API使用

窗口的API使用分为和,在定义窗口操作之前,首先就要确定好是基于按键分区Keyed的数据流来开窗还是基于没有按键分区的DataStream上开窗。

Flink SQL -- CheckPoint

checkpoint可以定时将flink任务的状态持久化到hdfs中,任务执行失败重启可以保证中间结果不丢失。

SpringBoot集成flink

flink

Flink流处理案例:实时数据排序

1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架,用于实时数据处理和分析。它可以处理大规模数据流,并提供低延迟、高吞吐量和强一致性等特性。Flink流处理框架支持多种数据源和接口,如Kafka、HDFS、TCP等,可以处理各种复杂的数据流操作,如窗口操作、连接操作、聚合操作等。在实

Flinksql实时计算——group by key和 group by key 带窗口聚合有什么不同

带窗口聚合时,你可以指定一个时间窗口(如过去一小时、过去一天等),并在这个时间窗口内对 key 进行聚合。这允许你分析在特定时间范围内的数据,而不是整个历史数据集。这个聚合是基于 key 的所有历史数据进行的,不考虑时间窗口或数据排序。在处理流数据时特别有用,因为它允许你分析数据的实时变化,而不仅仅

flink第一课(详细理论)--体系架构

01 Flink简介Flink的体系架构基本上可以分为三层,由上往下依次是API & Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层。API & Libraries层作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑流计算和批计算的接口,并在此基础之上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流

Flink源码解析(1)job启动,从JM到TM过程详解

注:ActorRef就是actor的引用,封装好了actor下面是jm和tm在通讯上的概念图:RpcGateway关注其5个实现类:Dispatcher、ResourceManager、JobMaster、MetricQueryService、TaskExecutor。

Flink实时数仓之用户埋点系统(一)

基于Flink开发的埋点系统

Flink 集群部署模式

Flink支持多种集群部署模式,以满足不同场景和需求。会话模式(Session Mode)在会话模式下,用户首先启动一个长期运行的Flink集群,然后在这个会话中提交多个作业。集群资源在启动时就已经确定,提交的作业会竞争集群中的资源,直到作业运行完毕释放资源。会话模式适合执行大量规模小、执行时间短的

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈