1 系统架构 　　Flink是一个用于有状态的并行数据流处理的分布式系统。它由多个进程构成，这些进程一般会分布运行在不同的机器上。对于分布式系统来说，面对的常见问题有：集群中资源的分配和管理、进程协调调度、持久化和高可用的数据存储，以及故障恢复。 　　对于这些分布式系统的经典问题，业内已有 ...

1. Flink 程序结构 Flink 程序的基本构建块是流和转换（请注意，Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 ）。从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入，并产生一个或多个输出流 ...

文章来源与《尚硅谷2021最新Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）》 https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728 主要内容 Flink 运行时的组件 作业管理器（JobManager） 任务管理器 ...

前言 之前写了不少 Flink 文章了，也有不少 demo，但是文章写的时候都是在本地直接运行 Main 类的 main 方法，其实 Flink 是支持在 UI 上上传 Flink Job 的 jar 包，然后运行得。最开始在第一篇 《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 ...

1. 系统架构 Flink是一个分布式系统，用于有状态的并行数据流处理。也就是说，Flink会分布式地运行在多个机器上。在分布式系统中，常见的挑战有：如何对集群中的资源进行分配与管理、协调进程、数据存储的高可用、以及异常恢复。 Flink自身并未实现这些功能，而仅关注在它自身的核心 ...

今天才知道，我之所以漂泊就是在向你靠近 一、Flink内部graph转换图 DataStream API（特有的） 二、graph的简介 StreamGraph 1、根据用户代码生成最初的图 2、程序拓扑 3、Client端生成 JobGraph 1、优化 ...

Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。 该系列博客是我自己学习过程中的一些理解，若有不正确、不准确的地方欢迎大伙留言分享。文中引用均已标注，若有侵权，请联系我，立马删除！ 1、前言 　　在讲 ...

状态管理 之前我们提到过大多数流应用是有状态的。很多operators会不断的访问并更新某中状态，例如一个window中收集了多少条记录，输入源中当前读到的位置，亦或是用户定义的特定operators的状态。无论是内置的operator还是用户定义的operators，Flink对待 ...