flink进程的功能

Flink进程是指Apache Flink框架中的一个核心组件，它负责执行Flink应用程序的任务。Flink是一个开源的流处理和批处理框架，具有低延迟、高吞吐量和容错性的特点。

Flink进程的功能包括：

数据流处理：Flink进程可以处理实时的数据流，支持流式计算和窗口操作，可以对无界数据集进行实时处理和分析。
批处理：除了流处理，Flink进程还支持批处理，可以对有界数据集进行高效的批量计算。
分布式计算：Flink进程可以将任务分布到多个计算节点上执行，实现分布式计算，提高计算性能和吞吐量。
容错性：Flink进程具有高度的容错性，可以自动处理节点故障和数据丢失，确保计算结果的准确性和可靠性。
状态管理：Flink进程可以管理和维护应用程序的状态，包括中间结果、计算状态和窗口状态等，以支持复杂的计算逻辑和状态管理。
数据源和数据接口：Flink进程可以与各种数据源和数据接口进行集成，包括文件系统、消息队列、数据库等，方便数据的输入和输出。
应用程序调度和管理：Flink进程可以自动调度和管理应用程序的执行，包括任务调度、资源分配、作业管理等，提供灵活的作业调度和管理能力。
可扩展性：Flink进程可以根据需求进行水平扩展，支持动态添加和删除计算节点，以适应不同规模和负载的计算需求。

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最大的不同是，我们在 Flink 1.16 中大部分的功能和代码，主要由中国开发者主导完成。非常感谢二百四十多位中国 Contributors 对 Flink 1.16 的贡献。...这个功能的引入是为了解决我们 Unaligned Checkpoint 由于 Flink 的执行流程是基于 Mailbox 的处理流程带来的可能的问题。...Thread Mode 相对于 Process Mode 最大的不同是，它解决了 Python 进程和 Java 进程间的通信问题。...如果是进程间通信，将会有一些序列化/反序列化的开销，而 Thread Mode 将不再有这种问题。在 Flink 1.16，我们对 Thread Mode 进行了完整的支持。...我们在 Flink 1.16，对 CEP 的功能进行扩充。 1. 我们在 Batch SQL 上，支持了 CEP 能力。 2. 我们扩充了原有只支持首尾时间间隔的功能，支持了定义事件、事件间隔。

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Apache Flink 社区正式宣布 Apache Flink 1.7.0 发布。最新版本包括解决了420多个问题以及令人兴奋的新增功能，我们将在本文进行描述。有关更多的详细信息请查看完整目录。...新功能与改进 2.1 Flink中的Scala 2.12支持 FLINK-7811 Flink 1.7.0 是第一个完全支持 Scala 2.12 的版本。...流式 SQL 的其他功能除了上面提到的主要功能外，Flink 的 Table＆SQL API 已经扩展到更多用例。...2.8 本地恢复 FLINK-9635 Apache Flink 1.7.0 通过扩展 Flink 的调度来完成本地恢复功能，以便在恢复时考虑之前的部署位置。...此功能大大提高了恢复速度。 2.9 删除Flink的传统模式 FLINK-10392 Apache Flink 1.7.0 标志着 Flip-6 工作已经完全完成并且与传统模式达到功能奇偶校验。

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但是在实际做题的时候，往往一不小心就把概念搞错，不容易区分“作业调度”和“进程调度”的区别。下面我主要针对这两个概念进行解析并给出经典习题解答。...其主要工作是将位于外存后备队列中的某个（或某几个）作业调入内存，排在就绪队列上。注意了，这个时候仅仅是将作业调入内存，并为作业创建进程、分配资源，此时进程处于就绪态，并没有执行。...2、进程调度进程调度又称为低级调度，是最基本的、频度最高的调度方式。其主要任务是从就绪队列中选取一个（或几个）进程，并分配处理机的过程，这时候才可以理解为“执行”。...3、区别作业调度和进程调度最主要的区别在于，前者是为作业建立进程的过程，是将作业由外存调入内存的过程；而后者整个过程并没有跑出内存的范围，是将就绪态的进程变为运行态的过程。...这就得看我们的进程调度算法了，使用抢占式优先级调度，J2的优先数要小于J1，因此优先级大，此时J1被迫暂停执行，重新回归就绪队列，而J2从就绪队列出去，分配CPU，进入运行态，而此时J1还剩下20min

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介绍随着 Laravel 10 的发布，开发人员获得了多项新功能和改进，包括强大的进程交互功能。此功能允许开发人员更有效地与外部进程通信并在 Laravel 应用程序中执行 shell 命令。...在本文中，我们将仔细研究此功能并探索如何通过代码示例使用它。什么是进程交互？ Laravel 中的流程交互功能使开发人员能够以更精简和高效的方式处理外部流程。...它提供了在应用程序中运行 shell 命令、向进程发送输入并从中接收输出的能力。此功能对于运行系统命令、与其他软件交互或执行后台进程等任务非常有用。...让我们从使用进程交互功能执行一个简单的命令开始。...然后我们启动该进程并在其运行时连续读取输出。结论 Laravel 10 中的进程交互功能为框架带来了强大的补充，允许开发人员高效地与外部进程交互并在其应用程序中执行 shell 命令。

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Flink的特性

Flink作为新一代的大数据项目，除了尽量匹配其他大数据项目所提供的能力之外，还拥有一些不错的特性，列举如下：既支持批处理也支持流计算，拥有一个 streaming-first（流优先）的运行时（runtime...、无序处理、事件延迟等能力并保证结果的正确性；灵活且支持多种时间语义（事件时间、处理时间、摄入时间）的窗口；支持状态以及容错性（fault-tolerance）并提供恰好一次（exactly-once...）的一致性语义保证；程序更新、扩容后不丢失状态的保存点机制；流计算中自然的反压机制；提供关系及SQL查询、图计算、机器学习以及复杂事件处理等领域特定库；内置对迭代的支持；自实现的具备高效性和鲁棒性的显式内存管理机制...；提供对Hadoop以及Storm的兼容性；提供与YARN、HDFS、HBase以及Hadoop生态系统中其他部件的集成能力；以上这些特性在保证Flink满足通用目的的数据分析与处理的同时也使得其成为某些特殊领域与场景...（比如要求极低延迟、较高准确性的实时流计算）的可靠选择。

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Flink 1.9 特性学习和Blink SQL Parser 功能使用

Flink 1.9 特性在6.28号 Flink 1.9功能已经Freeze掉，结合之前在社区邮件组讨论的1.9新特性，以及6.29号北京 Flink Meetup视频直播解读，整体而言，Flink...Web UI 重做 (已经合并) 重做 Flink 机器学习模块(FLIP-39) 讨论中的功能(可能会做)： active K8s 集成 Google PubSub connector 原生支持Protobuf...，Blink Planner方面会有更好的SQL方面的功能 Restructure flink-table to separate API from core runtime Rework Table...从开发者角度来看，有两套不同的API,相当于你要对着两套不同的API都进行维护，同时添加新功能时，可能两套都要开发，而且这两套代码之间也难以复用。...全新的SQL类型系统：兼容Hive：更丰富的Blink 相关功能： Blink Runner相关功能，会在后续1.9+版本陆续开始合入，大家可以关注社区的FLIP的方向，时刻关注的社区

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快速入门Flink (3) —— Flink的运行架构

我希望在最美的年华，做最好的自己！通过快速入门Flink的前几篇博客，博主已经为大家介绍了关于Flink的简介与架构体系以及常用几种不同模式的集群搭建过程。(?...详情见Flink专栏)。本篇博客，博主为大家带来的是Flink的运行架构的介绍。码字不易，先赞后看！ ? ---- 1、Flink的运行架构 1.1 任务提交流程 ?...1.2 Worker 与 Slots 每一个 worker(TaskManager)是一个 JVM 进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask。...而在同一个 JVM 进程中的 task 将共享 TCP 连接（基于多路复用）和心跳消息。它们也可能共享数据集和数据结构，因此这减少了每个 task 的负载。 ?...1.4 并行数据流 Flink 程序的执行具有并行、分布式的特性。

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【Linux】进程排队的理解&&进程状态的表述&&僵尸进程和孤儿进程的理解

一、进程排队的理解进程不是一直运行的，进程可能会在等待某种软硬件资源。即使把进程加载到CPU中，也不是一直会运行的。...，操作系统就会将该进程的PCB从CPU的运行队列中移除，将表示进程状态的整形变量设置为block，再将该进程的PCB链入到键盘结构体的等待队列中。...当键盘读到了用户输入的数据，操作系统再将该进程的PCB从键盘的等待队列中移除，链入到CPU的运行队列中，再改变表示进程状态的整形变量，从而实现了进程状态的切换。...创建子进程是为了让这个子进程给用户完成工作的，子进程完成工作后必须得有结果数据，这些数据都保存在子进程的PCB中。这就是为什么要有僵尸状态的原因，是为了获得子进程的结果数据。...那是因为以前我们创建的进程的父进程都是bash，bash一瞬间会自动读取子进程的退出状态，不需要我们手动读取。而我们自己创建的子进程需要我们自己读取它的退出状态。

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Linux之创建进程、查看进程、进程的状态以及进程的优先级

前言本文介绍了创建进程、查看进程、进程的状态以及进程的优先级相等关概念一、初识fork 通过系统调用fork创建子进程。...，一次要将子进程的pid返回给父进程，而子进程不需要） 3.将子进程与父进程执行的任务分离根据父子进程的返回值不同：文件test.c 运行结果： 4.多进程并行文件test.c...父进程先退出的话，它的子进程就被称为“孤儿进程”。孤儿进程会被操作系统的1号init进程领养，它的资源由init进程回收。...UID：该代表执行者的身份 PID：该进程的代号 PPID：该进程是由哪个进程发展衍生来的（即该进程的父进程的PID） PRI：该进程可被执行的优先级 NI：该进程的nice值 3.PRI和NI...总结以上就是今天要讲的内容，本文介绍了创建进程、查看进程、进程的状态以及进程的优先级相等关概念。

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Flink SQL 内置优化参数功能以及适用场景介绍

前言这几天在看 Flink SQL 内置优化参数的功能和原理，虽然网上会有一些文章介绍，这里还是自己做一个整体的总结和思考，方便自己以后的回顾。...Flink SQL 内置的优化参数是 Blink Planner 里面的功能，也就是 1.9 以后 Blink Planner 自带功能，从 Flink 1.11 开始，Blink Planner 已经成为...下面开始讲解一下 Flink SQL 优化参数的功能以及其适用场景，官网相关参考：Streaming Aggregation。...通过对数据攒批处理后，降低对于状态后端的操作，从而提升实时作业的吞吐量。Mini Batch 功能是 Flink 在吞吐量以及延迟之间做的权衡。...下面是 Flink Local-Global 聚合示意图：使用 Local-Global 聚合优化的前提，需要开启 Mini Batch 功能，下面是代码使用 Local-Global 功能： //

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flink教程-聊聊 flink 1.11 中新的水印策略

背景新的水印生成接口内置水印生成策略固定延迟生成水印单调递增生成水印 event时间的获取处理空闲数据源背景在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印（Watermark）的策略...用户想使用不同的水印生成方式，则需要实现不同的接口，但是这样引发了一个问题，对于想给水印添加一些通用的、公共的功能则变得复杂，因为我们需要给这两个接口都同时添加新的功能，这样还造成了代码的重复。...所以为了避免代码的重复，在flink 1.11 中对flink的水印生成接口进行了重构，新的水印生成接口当我们构建了一个DataStream之后，使用assignTimestampsAndWatermarks...上述我们讲了flink自带的两种水印生成策略，但是对于我们使用eventtime语义的时候，我们想从我们的自己的数据中抽取eventtime，这个就需要TimestampAssigner了....使用flink自带的水印策略和eventtime抽取类，可以这样用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks

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flink教程-详解flink 1.11 中的JDBC Catalog

实际上对于任何和 Flink 连接的外部系统都可能有类似的上述问题，在 1.11.0 中重点解决了和关系型数据库对接的这个问题。...1.11.0 版本后，用户使用 Flink SQL 时可以自动获取表的 schema 而不再需要输入 DDL。...示例目前对于jdbc catalog，flink仅提供了postgres catalog，我们基于postgres的catalog讲解一下如何使用flink的catalog ，引入pom <dependency...源码解析 AbstractJdbcCatalog 这个类主要是对jdbc catalog一些公共的操作做了抽象.目前实现了实际功能的只有一个方法：getPrimaryKey，其他方式主要是对于Catalog...，比如getTable、listTables、listDatabases等等，其实简单的来说就是从postgres元数据库里查询出来相应的信息，然后组装成flink的相关对象，返回给调用方。

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彻底搞清Flink中的Window（Flink版本1.8）

Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。...) ProcessWindowFunction 全量计算支持功能更加灵活支持状态操作触发器 image-20210202200655485 EventTimeTrigger基于事件时间的触发器，对应...窗口的使用 Flink为每个窗口创建一个每个数据元的副本。...， Event中的EventTime自产生那一刻起就不可以改变了，不受Apache Flink框架控制，而Watermark的产生是在Apache Flink的Source节点或实现的Watermark...生成器计算产生(如上Apache Flink内置的 Periodic Watermark实现), Apache Flink内部对单流或多流的场景有统一的Watermark处理。

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【Flink】小白级入门，Flink sql 的基础用法

导读 : - flink sql 介绍 - flink sql 使用 Flink sql 是什么 ❝sql 的诞生就是为了简化我们对数据开发,可以使用少量的 sql 代码,帮助我完成对数据的查询...,分析等功能 ❞ 声明式 & 易于理解对于用户只需要表达我想要什么,具体处理逻辑交给框架,系统处理,用户无需关心,对于一些非专业的开发人员有了解 sql,并且 sql 相对我们学习 java,c 等语言更简单...,学习成本更低,如果跨团队,或者非大数据开发人员,也可以通过 sql 来进行 flink 任务的开发自动调优查询优化器,会对我们编写的 sql 进行优化,生成效率更好的执行计划,所以用户不需要了解底层细节...,即高效的获取结果稳定 sql 语义发展几十年是一个很稳定的语言,少有变动,当我们引擎的升级,甚至替换成另一个引擎,都可以做到兼容地,平滑地升级,无需更改我们的已经编写好的 sql 代码流批统一的基础...对于 flink 通过 sql 的表达式,来完成流批的统一,一套 sql 代码,既可以跑流任务,也可以跑批任务,减少我们开发的成本 Flink sql 使用数据类型 -- 字符串类型 # char

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