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记Flink开发中的两次OOM在开发Flink程序中，遇到了两次OOM的处理，挺有代表性的，其中第二次的难度很高，需要对Java虚拟机有很深入的理解。1 第一次第一次问题不是很复杂，我们业务使用RabblitMQ作为数据源，当数据积压时，任务在启动就会导致TaskManager出现OOM的错误。错误现象：An exception occurred processing Appender Defau
flinkelasticsearch sink 目前我这边电脑资源不够耍,写入虚拟机很慢数据有差异.1.data 数据sensor_1,1547718199,35.8sensor_6,1547718201,15.4sensor_7,1547718202,6.7sensor_10,1547718205,38.1sensor_1,1547718207,36.3sensor_1,1547718209,3
文章目录爬虫数据：拉勾和前程无忧前程无忧：拉勾：爬虫数据：拉勾和前程无忧前程无忧：爬取的数据字段有：职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求、工作内容（岗位职责）、任职要求（技能要求）：**1.**编写爬虫程序，并获取相应字段的数据：**2.**在虚拟机中安装scrapy框架，并将项目传到虚拟机中：**3.**运行程序，并查看数据是否下载下来：拉勾：爬取的数据字段有：职位名称、薪
目录1- 背景信息2- 业务架构图3- 准备工作4- 编写业务逻辑5- 难点解析6- DEMO示例以及源代码7- 常见问题1- 背景信息以下案例是实时计算的合作伙伴袋鼠云通过阿里云实时计算来完成电商订单管理的案例。2- 业务架构图业务流程：使用数据传输服务DTS把您的数据同步到大数据总线（DataHub）。阿里云实时计算订阅大数据总线（DataHub）的数据进行实时计算。将实时数据插入到RDS的云
本文将以部门场景和技术领域场景为例，为您介绍实时计算Flink版的大数据是实时化场景。作为流式计算引擎，Flink可以广泛应用于实时数据处理领域，例如ECS在线服务日志，IoT场景下传感器数据等。同时Flink还能订阅云上数据库RDS、PolarDB等关系型数据库中Binlog的更新，并利用DataHub、SLS、Kafka等产品将实时数据收集到实时计算产品中进行分析和处理。
在线查询离线构建在线查询模式主要处于上半部分，离线构建处于下半部分。数据源主要是Hadoop Hive，数据以关系表的形式输入，保存着待分析的数据，根据元数据的定义，构建引擎从数据源抽取数据，并构建CubeKylin可以使用MapReduce或Spark作为构建引擎，构建后的Cube保存在右侧的存储引擎中，一般选用HBase作为存储完成了离线的构建后，用户可以从查询系统发送SQL进行查询分析Kyl
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专注于提供大数据的实时OLAP（在线分析处理）能力。Cube（立方体）是 Apache Kylin 的核心概念之一，通过预计算大规模数据的多维数据集合，加速复杂的 SQL 查询。
Coordinator是周期运行的（由 druid.coordinator.period 配置指定，默认间隔60秒），Coordinator需要维护和ZooKeeper的连接，以获取集群的信息。进程监视MiddleManager进程，并且是Druid数据摄入的主节点，负责将提取任务分配给MiddleManagers并协调Segment发布，包括接受、拆解、分配Task，以及创建Task相关的锁，并
在 Kubernetes 集群上安装证书管理器以添加 Webhook 组件（每个 Kubernetes 集群只需要一次）现在可以通过 192.168.56.211:8081 访问 Flink 仪表板。如果您遇到连接问题或者更喜欢使用 Dockerhub，则可以。要公开 Flink 仪表板，您可以添加端口转发规则或查看。我的环境 k8s 1.30 最新版本了。5.提交 Flink 作业。要查找稳定版
需要注意：要求HBase的hbase.zookeeper.quorum值必须只能是 host1、host2这种，不允许host1:2181、host2:2181这种。你可以通过wegt或者本地下载完传到服务器上，按照需求，我这里是上传到 h122 节点上。修改完的结果为如下：（这里我暂时注释了，防止我的FlinkYRAN以后不能用了）我这里就不根据上图来做了，因为我的服务器资源比较紧张，我就自由安
上节研究了Flink批处理，实现了单词统计Word Count，批处理和流处理。本节研究Flink的体系结构，运行架构，组件关系和原理剖析。Flink的所有操作都叫做Operator，客户端在提交任务的时候会对Operator进行优化操作，能进行合并的Operator会被合并为一个Operator，合并后的Operator成为OperatorChain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在Task
Apache Druid 是一个高效的实时数据存储和分析系统，结合 Kafka 能实现对实时流数据的摄取与处理。典型的流程是先通过 Kafka 采集数据，Kafka 作为数据源接收生产者发送的实时数据，比如用户行为日志或传感器数据。Druid 通过 Kafka Indexing Service 实时从 Kafka 主题中消费数据，将其摄取到 Druid 集群中，并按照时间切片为数据段存储在深度存储
记录制作flink parcel环境（虚拟机，系统CentOS7.6）（1）jdk1.8（2）maven3.6.1（3）parcel制作工具1.jdk1.8下载jdk1.8版本并上传到虚拟机的指定目录下，我的目录是/app解压jdk到当前目录tar -zxvf /app/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz -C .重命名mv jdk1.8.0_151/ jdk配置系统环境变量vi
目录本地模式(local)搭建下载flink安装包上传至虚拟机并解压配置环境变量启动flink并测试集群(standalone)模式搭建配置flink-conf.yaml和workers文件flink-conf.yaml文件workers文件masters文件分发集群启动flink集群启动jps查看进程UI界面查看测试集群本地模式(local)搭建下载flink安装包https://downloa
背景最近公司要搭建大数据系统，架构师推荐使用flink来搭建这套系统。所以我这边这天在自己的虚拟机环境（Ubuntu16.4）下调研玩一下Flink。从ververica上学习了一下flink的基础知识，因为之前是做python数据处理分析的工作，最近才学习Java，还没有专门学习maven的相关知识。所以从FLINK官方教程拉了一份JAVA的项目模板，并从ververica里找了一份大佬...
Flink的安装部署：Local本地模式|Standalone独立集群模式|Standalone-HA高可用集群模式|Flink On Yarn模式我这里电脑上有三台安装好的虚拟机分别是node1、node2、node3Local本地模式：原理：主节点JobManager（Master）和从节点TaskManager（Slave）在一台机器上模拟1、Flink程序由JobClient进行提交2、J
随着大数据技术的飞速发展，实时处理能力变得越来越重要。在众多实时处理框架中，Apache Flink以其强大的流处理能力和丰富的功能集，受到了广泛关注和应用。在实时业务日益增长的趋势下，这促使我们深入探索Flink的内核，以更好地保障Flink任务的维护。本次分享将重点介绍得物在Flink内核方面的探索与实践，探讨如何通过深度优化和定制，实现更加高效和稳定的数据处理能力。
目标：使用本地flink环境自制flink镜像包上传到本地的私服，然后k8s使用本地的私服拉取镜像启动Flink集群。
摘要：DWS 实时数仓解决方案支持数仓模型的分层和增量加工，能够实现数据的实时入库、出库和查询，确保数据的新鲜度。
上节研究了Flink Sink的基本概念、配置和使用，同时研究了一个案例。本节我们研究FlinkSink写出数据到MySQL、写出到Kafka的数据。Flink 提供了 JdbcSink，它是基于 JDBC 协议的 Sink，可以将数据写入各种关系型数据库，包括 MySQL。在使用 JDBC Sink 时，需要提供数据库连接信息和 SQL 语句，通过这些信息，Flink 将数据流中的记录插入或更新
在Flink的流式计算作业中，经常会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。例如，作业中定义了超长的时间窗口。对于这些情况，如果处理不好，经常导致堆内存出现 OOM，或者堆外内存（RocksDB）用量持续增长导致超出容器的配额上限，造成作业的频繁崩溃，业务不能稳定正常运行。从 Flink 1.6 版本开始，社区引入了 State TTL 特性，该特性可以允许对作业中定义的 Keyed 状
docker-compose搭建flink环境：centos虚拟机安装docker卸载旧的版本sudo yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logro
一、原因最近在学Flink，学的时候非常怀念学习Python用的Jupyter notebook，因此非常希望也能有一个类似Jupyter Notebook的环境来运行、学习Flink。可惜Jupyter Notebook现在不支持Flink，不过幸好还有Zeppelin。zeppelin是一个基于web的notebook，支持各种解析器，可视化的数据提取，数据发现，数据分析等。当前zeppeli
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