前言：这是在算子链的博客基础上写的，想要看到一些作业流程，可以去flink之算子链的那篇博客理清作业的并行度的关系。...1）任务槽（Task Slots）Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。...2）任务槽数量的设置在Flink的conf/flink-conf.yaml配置文件中，可以设置TaskManager的slot数量，默认是1个slot。...如果我们保持sink任务并行度为1不变，而作业提交时设置全局并行度为6，那么前两个任务节点（source和map）就会各自有6个并行子任务，整个流处理程序则有13个子任务。...而我们定义word count程序的处理操作是四个转换算子：source→ flatmap→ reduce→ sink当所有算子并行度相同且并行度都为1时，容易看出source和flatmap可以合并算子链
二、Flink和Spark的区别2.1共同点 高吞吐、在压力下保持正确2.2不同点： 1.本质上，Spark是微批处理，而Flink是流处理 2.Flink...单个算子同一并行度子任务可以访问，其余都不行4.2算子状态（Operator State） 算子状态的作用范围限定为算子任务 由同一个算子同一并行的子任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态...（sessionGap）的，则被分配到同一个窗口，间隔大于阈值的，则被分配到不同的窗口 特点：时间无对齐七、Flink组成7.1JobManager 控制单个应用程序的执行，...12.4分发转换 在使用DataStream API构建应用时，系统会根据操作语义和配置的并行度自动选择数据分区策略并且数据转发到正确的目标，返回的是DataStream。 ...对于第一条流来说，时间戳大于当前水位线减去间隔上界的数据都会被缓存起来，对于第二条流而言，所有时间戳大于当前水位线加上间隔下界的数据都会被缓存起来。
[1tfbhejqkr.jpeg] 我们如何将流中的元素分组？Flink提供了几个选项来执行此操作： 滚动窗口：在流中创建不重叠的相邻窗口。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。...我们来计算一个用户每十分钟的间隔进行了多少次编辑。这可以帮助识别最活跃的用户或在系统中发现一些不寻常的活动。 当然，我们可以使用非键控流，迭代窗口中的所有元素，并使用一个字典来跟踪计数。...但这种方法不利于推广，因为非键控流不可并行化。为了高效地使用Flink集群的资源，我们需要通过用户名键入我们的流，这将创建多个逻辑流，每个用户一个。
什么是Flink的并行度 Flink的并行度是指在Flink应用程序中并行执行任务的级别或程度。它决定了任务在Flink集群中的并发执行程度，即任务被划分成多少个并行的子任务。...在Flink中，可以通过设置并行度来控制任务的并行执行。并行度是根据数据或计算的特性来确定的，可以根据任务的特点和所需的处理能力进行调优。...将一个任务的并行度设置为N意味着将该任务分成N个并行的子任务，这些子任务可以在Flink集群的不同节点上同时执行。...Flink会根据配置的并行度自动对任务进行数据切分和任务调度，以实现高效的并行处理。 选择合适的并行度需要在平衡性、吞吐量和可伸缩性之间权衡。...- Flink自定义的Source 数据源案例-并行度调整结合WebUI 开启webui 取消掉默认并行度为1，因为默认的并行度是8，也就是8个线程 默认的并行度就是系统的核数 StreamExecutionEnvironment
本文总结了Flink Streaming的算子操作，统统简单实现一次算子操作类型，更加熟悉了Flink带来的便利，有时间可以浏览一次，理解一次，后面具体使用的时候，可以进行查看 Operators将一个或多个...Flink程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。...折叠函数，应用于序列（1,2,3,4,5）时，会发出序列“ start-1”，“ start-1-2”，“ start-1-2-3”，...根据相同的Key进行不断的折叠，新的key会进行新的折叠 val...下面是一个手动求和窗口元素的函数。...这将仅需要本地数据传输，而不需要通过网络传输数据，这取决于其他配置值，例如TaskManager的插槽数。上游操作向其发送元素的下游操作的子集取决于两个上游操作的并行度和下游操作。
窗口根据某些特征（例如，在最近5秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。请参阅窗口以获取窗口的详细说明。 警告 在很多情况下是非并行转换。所有记录将被收集到windowAll算子的一个任务中。...这只需要本地数据传输，而不是通过网络传输数据，具体取决于其他配置值，例如 TaskManager 的插槽数。 上游操作向其发送元素的下游操作的子集取决于上游和下游操作的并行度。...例如，如果上游操作并行度为2并且下游操作并行度为4，则一个上游操作将向两个下游操作分配元素，而另一个上游操作将分配给另外两个下游操作。...另一方面，如果下游操作并行度为2而上游操作并行度为4，则两个上游操作将分配给一个下游操作，而另外两个上游操作将分配给另一个下游操作。...存在不同并行度不是成倍数关系，或者多个下游操作具有来自上游操作的不同数量的输入的情况。 这个图显示了在上面的例子中的连接模式： ?
，即假设算子的并行度是 2，那么其应有两个对应的算子状态： ?...2.2 键控状态 键控状态 (Keyed State) ：是一种特殊的算子状态，即状态是根据 key 值进行区分的，Flink 会为每类键值维护一个状态实例。...env.enableCheckpointing(1000); // 设置并行度为1 DataStreamSource> tuple2DataStreamSource...在上面的调用代码中，我们将程序的并行度设置为 1，可以看到三次输出中状态实例的 hashcode 全是一致的，证明它们都同一个状态实例。假设将并行度设置为 2，此时输出如下： ?...同时这里只输出两次，是因为在并发处理的情况下，线程 1 可能拿到 5 个非正常值，线程 2 可能拿到 4 个非正常值，因为要大于 3 次才能输出，所以在这种情况下就会出现只输出两条记录的情况，所以需要将程序的并行度设置为
，即假设算子的并行度是 2，那么其应有两个对应的算子状态： 2.2 键控状态 键控状态 (Keyed State) ：是一种特殊的算子状态，即状态是根据 key 值进行区分的，Flink 会为每类键值维护一个状态实例...二、状态编程 2.1 键控状态 Flink 提供了以下数据格式来管理和存储键控状态 (Keyed State)： ValueState：存储单值类型的状态。...env.enableCheckpointing(1000); // 设置并行度为1 DataStreamSource> tuple2DataStreamSource...假设将并行度设置为 2，此时输出如下： 可以看到此时两次输出中状态实例的 hashcode 是不一致的，代表它们不是同一个状态实例，这也就是上文提到的，一个算子状态是与一个并发的算子实例所绑定的。...同时这里只输出两次，是因为在并发处理的情况下，线程 1 可能拿到 5 个非正常值，线程 2 可能拿到 4 个非正常值，因为要大于 3 次才能输出，所以在这种情况下就会出现只输出两条记录的情况，所以需要将程序的并行度设置为
3、对一个时间窗口内的数据进行聚合分析，分析一个小时内某项指标的75分位或99分位的数值。...图片 有状态的算子处理流程如下： 1、接收到上游数据 2、通过上下文获取当前状态 3、根据业务逻辑计算，更新状态 4、将处理结果输出给下游 Flink的算子任务，可以设置并行度，从而在不同的slot运行多个实例...在我们给 Source 算子设置并行度后，Kafka 消费者的每一个并行实例，都会为对应的主题（topic）分区维护一个偏移量， 作为算子状态保存起来。...; import org.apache.flink.util.Collector; import util.DateUtil; //如果传感器的温度差大于10度就预警 //使用状态记录上一次的状态 public...上一次温度" lastTemperatureValueState.update(curTemp); } } } 五、状态后端 1、MemoryStateBackend 内存级的状态后端，会将键控状态作为内存中的对象进行管理
二、状态和容错的关系 Flink 在框架层面提供了算子状态（Operator State）和键控状态（Keyed State）。 算子状态是绑定在算子上的，而键控状态是绑定在某个key上的。...从概念上，每个算子的每个并行实例有一个算子状态。...比如 一个 Map 算子有3个并行度，那么每个并行度都会拥有一个状态，所有经过 Map 算子的数据都可以共享这个状态；而 键控状态，需要要经过 keyBy 分流之后，每个 key 绑定一个键控状态。...Flink 设计了不同的状态后端来承载不同体量的状态。...在稍稍了解了 checkpoint 之后，可以思考下为什么 Flink 要单独区分算子状态和键控状态。 一般情况下，算子状态用在 Source 算子和 Sink 算子上。
Flink中的状态 Flink中的状态有一个任务进行专门维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。大多数的情况下我们可以将Flink中状态理解为一个本地变量，存储在内存中。...状态自始至终是与特定的算子相关联的，在flink中需要进行状态的注册。 （此图来源于网络） Flink框架中有两种类型的状态：算子状态、键控状态。接下来我们具体的聊聊这两种状态。...StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设施并行度为...当任务处理一条数据时，它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的 key。 （此图来源于网络） Flink 为键控状态提供三种基本数据结构： 值状态 将状态表示为单个的值。...StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设施并行度为
What is State 虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口算子）。 这些操作称为有状态的(stateful)。...额外的，状态(state)还允许重新扩展 Flink 应用程序，这意味着 Flink 负责跨并行实例重新分配状态(state)。...Key Groups 是 Flink 可以重新分配 Keyed State 的原子单元; 键组(Key Groups)的数量与定义的最大并行度完全相同。...在执行期间，键控(Keyed)算子的每个并行实例都使用一个或多个键组的键。...否则，它将混合属于快照 n 的记录和属于快照 n+1 的记录。
所以Spark 计算中Task的数量是可以通过并行度推算出来的。为什么？因为Flink的并行度的作用和Spark中并行度的作用的一样的。最后都可以表现为任务的并行执行。...虽然Spark中的并行度和Flink的并行度的原理，作用差不多，但是由于模型选择的问题，所以使用上依然有些细微的区别： Spark的并行度设置后需要调用特殊的算子（repartition）或特殊的操作（...(); env.setParallelism(2); //设置全局并行度 但是需要注意，某些数据源数据的采集是无法改变并行度，如Socket并行度只能是1，即使设置了也无效 如果Flink的一个算子的并行度为...，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。...比如读取并行度为1的数据源，但是map映射时使用并行度2，那么这样map算子就存在两个subtask，可以数据源读取时只有一个subtask，那么就会导致其中一个subtask无法链接成task，就需要在其他
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样，它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。...可以将广播流（如上下文数据、机器学习模型、规则 / 模式、触发器等）与可能带有键控状态（KeyedState）的流（如特征向量、状态机等）连接在一起。而在 Flink 1.5 之前，很难做到这一点。...2.5 扩展对 SQL 和 Table API 的 Join 支持 在 1.5.0 版本中，Flink 增加对基于窗口的外连接的支持。...如下查询允许对有限时间范围内的基于事件时间或处理时间的表进行连接。 对于不应该在有限时间间隔内连接两个流式表的情况，Flink SQL 提供了非窗口内部连接支持。...实际上，Flink 仍然会保存一个保存点，然后停止应用程序并重新调整并行度。
1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。...这些将是字数统计程序的输入。 如果要查看大于1的计数，请在5秒内反复键入相同的单词（如果不能快速输入，则将窗口大小从5秒增加☺）。...监视由单个非并行（并行性= 1）任务实现，而读取由并行运行的多个任务执行。 后者的并行性等于工作并行性。...这有助于区分不同的打印调用。如果并行度大于1，则输出也将与生成输出的任务的标识符一起添加。...这有助于区分不同的打印调用。如果并行度大于1，则输出也将与生成输出的任务的标识符一起添加。
Flink 中的 keyby 之后紧跟的算子的 state 就是键值状态； ⭐ operator-state：算子状态，非 keyed-state 的 state 都是算子状态，非 k-v 结构，状态值和算子绑定...4.3.Flink 的并行度可以通过哪几种方式设置，优先级关系是什么？...5.3.你是怎么合理的评估 Flink 任务的并行度？ Flink 任务并行度合理行一般根据峰值流量进行压测评估，并且根据集群负载情况留一定量的 buffer 资源。...⭐ 前提：并行度必须 并行度 ⭐ 最大并行度的作用：合理设置最大并行度可以缓解数据倾斜的问题 ⭐ 根据具体场景的不同，最大并行度大小设置也有不同的方式： 在 key 非常多的情况下，最大并行度适合设置比较大...在 key 不是很多的情况下，最大并行度适合设置不是很大，不然会加重数据倾斜，以 Flink SQL 场景举例：group by dim1,dim2 聚合并且维度值不多的 group agg 场景（dim1
原因是并行窗口操作仅在键控流上执行。我们决定选择容器ID作为键，但是我们也可以使用任何合理的键为索引步骤提供所需的并行性。...我们利用Flink的处理时间窗口机制来创建这些批次，并通过选择足够小的窗口大小（几秒钟），将端到端的延迟保持在合理的最低水平。...每个作业仅执行一次步骤1.和3....我们可以首先从低并行度设置开始（在这种情况下为2），然后逐渐增加以满足我们的吞吐量要求。...随着并行度的增加，我们可能还必须添加更多的任务管理器和内存。 使用Hue记录仪表板 现在，我们的日志由Flink作业连续处理和索引，最后一步是通过交互式图形界面将其公开给最终用户。
2021-05-19：给定一个非负数组成的数组，长度一定大于1，想知道数组中哪两个数&的结果最大。返回这个最大结果。时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)。...&的结果在第30位上都不可能有1了 答案在第30位上的状态一定是0， 保留剩余的N个数，继续考察第29位，谁也不淘汰(因为谁也不行，干脆接受30位上没有1的事实) 如果有2个， 说明答案就是这两个数(直接返回答案...答案在第30位上的状态一定是1， 只把这K个数作为剩余的数，继续考察第29位，其他数都淘汰掉 ........现在来到i位，假设剩余的数字有M个，看看这一位是1的数，有几个 如果有0个、或者1个 说明不管怎么在M个数中选择，任何两个数&的结果在第i位上都不可能有1了 答案在第i位上的状态一定是0， 保留剩余的M...答案在第i位上的状态一定是1， 只把这K个数作为剩余的数，继续考察第i-1位，其他数都淘汰掉。 代码用golang编写。
3 并行度 Flink中的任务被分为多个并行任务来执行，其中每个并行的实例处理一部分数据。这些并行实例的数量被称为并行度。...，同一个分组的数据肯定在同一个分区 5 状态编程、状态机制(Flink 状态(State)管理与恢复) 算子状态：作用范围是算子，算子的多个并行实例各自维护一个状态 键控状态：每个分组维护一个状态...6.5.6 窗口为什么左闭右开 属于窗口的最大时间戳=end-1ms 6.5.7 窗口什么时候触发 如基于事件时间的窗口 watermark>=end-1ms 7 Exactly-Once的保证...然后 总QPS/单并行度的处理能力 = 并行度 不能只从QPS去得出并行度，因为有些字段少、逻辑简单的任务，单并行度一秒处理几万条数据。...Flink 的一个并行度可以处理一至多个分区的数据，如果并行度多于 Kafka 的分区数，那么就会造成有的并行度空闲，浪费资源。
worker 小弟, 具体负责任务的执行节点 client 提交任务的界面 taskmanager 执行能力 taskslot 静态的概念 parallelism 并行度 动态概念 每个节点就是一个...模式 Flink之执行图 流处理概念 数据的时效性 强调的是数据的处理时效 处理的时间窗口, 按月, 按天, 按小时还是秒级处理 流处理和批处理 批处理是有界的数据 处理完整的数据集...批量计算: 统一收集数据->存储到DB->对数据进行批量处理 流处理是无界的数据 窗口操作来划分数据的边界进行计算 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理 在Flink1.12时支持流批一体...//Parallelism>1为文件夹 //5.execute env.execute(); } } 自定义Sink Connector Flink...打开镜像文件 15.5.x 升级为 16.1.0 ， 可以升级为 fromSequece(1,10) ， CPU 12线程， from <= to 设置的并行度大于生成的数据， 并行度为12，
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