Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可以对有限数据流和无限流数据及逆行有状态计算（不太懂）。可以部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。将配置好的Flink安装包拷?for i in {4..7}; do scp -r fli

此步骤部署才需要 配置文件。先把Flink的所有配置文件拷贝到本地, 再把本地的配置文件挂在到POD里面。vim zoo.cfg //可高用的配置。# The number of milliseconds of each tick. # The numbe

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。Apache Flink is a framework and distribut

Standalone Cluster 就是独立的 Flink 集群，相对应的有基于 YARN 的 Flink 集群。可以看到有 3 个 Task Manager，由于每个 Task Manager 只配了一个 slot，总共是 3 个 Task Slot.

//创建一个批处理的一个环境。//为了host和port不写死，flink提供了一个方法。//每一个算子也会有个方法 .disableChaining() 将这个算子单独拿出来。//还有个方法.startNewChain() 将当前算子之前面和后面 分开

Flink 常见的部署模式：本地模式、Standalone 模式和 Flink On Yarn 模式，然后分别讲解三种模式的使用场景和部署中常见的问题，最后将讲解在生产环境中 Flink 集群的高可用配置。Flink 常见的部署模式环境准备在绝大多数情况下

有状态的流式处理。由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的转态；可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问；Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。在F

logicGraph或者jobGraph，其端点为operator，edge为数据流向。同一个分区内的具有连续上下游关系的函数组成operator-chain，一个operator-chain内的数据来流动过程中不会出现序列化和分区间的网络通信。一个sub

A.而若Key 的数量比实例数量少，就会导致部分实例收不到数据，这些实例就得不到执行，这些实例的计算能力得不到充分发挥。

许多大厂使用flin + storm.spart/storm是批处理大数据，flink是流处理大数据。也就是说支持增量的更新，不用牵一发而动全身，实施更改。可以用kubernates管理cluster，把程序部署到集群中。nc -l -p 9000,然后输

为了更高效地分布式执行，Flink 会尽可能地将 operator 的 subtask 链接在一起形成 task，每个 task 在一个线程中执行。将 operators 链接成 task 是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列

// 拉取1.9分支cd flink; git fetch origin release-1.9git checkout -b release-1.9 origin/release-1.9//构建二进制发布包mvn clean install -Dskip

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区的关系，大概回答了一下，这里整理一份。首先必须明确的是，Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的，而这个问题其实是问的是：任务的并发数

　　1.搭建单机版的ES环境。　　通过socket的nc -l 9000方式产生数据，然后将数据存入到es中

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink

　　本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文。该文中主要是考虑网络资源，博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充，同时也非常

8月22日，Apache Flink 1.9.0 版本正式发布，这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布。此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复，以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎

本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作，以及计算引擎的演变之路，你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。Flink凭借何种优势成为饿了么首选？本文将带你一一解开谜题。平台现状下面是目前饿了么平台现状架构图：。来源于多个数

String getAddress();public class MetricQueryService extends UntypedActor {

* Executes the given command at some time in the future. The command. * may execute in a new thread, in a pooled thread, or in