Flink 從0到1學習 —— Flink 中如何管理配置?
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Flink博客專欄
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StateBackend的意思是狀態後端。 狀態後端定義了流式應用程序狀態如何存儲和checkpoint的。不同的狀態後端以不同的方式來存儲其狀態,並且使用不同的數據結構來保存正在運行的應用程序的狀態。 MemoryStateBack
package DataSetPartitionTest1; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.
Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: Create BatchTableEnvironment failed. at org.a
區別: 1.廣播變量是基於內存的,是將變量分發到各個worker節點的內存上(避免多次複製,節省內存) 2.分佈式緩存是基於磁盤的,將文件copy到各個節點上,當函數運行時可以在本地文件系統檢索該文件(避免多次複製,提高執行效率) 分
版本: flink1.9.2,java1.8 廣播變量用於DataSet: package BroadCast; import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
版本: flink1.9.2,java1.8 package DistributedCache; import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.flink.api.
原生數據類型 Java Tuples類型 Scala Case Class類型 POJOs 類型 Flink Value類型 特殊數據類型 Scala API類型信息 Java API類型信息 自定義TypeInformation Fli
WaterMark是什麼? 在瞭解Flink的WaterMark之前先要了解Flink的時間語義。在Flink裏面有三種時間語義: ①Even Time:事件創建的時間,時間在數據裏面。 ②Ingestion Time:數據進
package SQL; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import
Flink的State類型 基本類型劃分: 在Flink中,按照基本類型,對State做了以下兩類的劃分: Keyed State,和Key有關的狀態類型,它只能被基於KeyedStream之上的操作,方法所使用。我們可以從邏輯上理解這
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RDD的持久化 可以使用persist(StorageLevel)或者cache()方法,數據會在第一次計算後緩存在各節點的內存裏 Spark的緩存具有容錯機制,如果RDD中的任何一個緩存分區丟失,Spark會按照原來的計算過程自動地重新
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來自不同編程語言的競爭正促使Java不斷吸收新特性,變得更能適應時代和開發人員的新需求。 本文最初發表於 The Bored Dev網站,經原作者授權由InfoQ中文站翻譯並分享。我們行業始終有一個熱門話題,那就是對Java的批判,這種批