使Flink输出的数据在多个partition中均匀分布 FlinkKafkaProducerBase的子类可以使用默认的KafkaPartitioner FixedPartitioner(只向partition 0中写数据)也可以使用自己定义的Partitioner(继承...
Continue readingFlink 已经拥有了强大的 DataStream/DataSet API,可以基本满足流计算和批计算中的所有需求。为什么还需要 Table & SQL API 呢? 首先 Table API 是一种关系型API,类 SQL 的API,用户可以像操作表一样地操作数据...
Continue reading在上一篇文章:Window机制中,我们介绍了窗口的概念和底层实现,以及 Flink 一些内建的窗口,包括滑动窗口、翻滚窗口。本文将深入讲解一种较为特殊的窗口:会话窗口(session window)。建议您在阅读完上一篇文章的基础上再阅读本文。 当我们需要分析用户的一段交互...
Continue readingFlink 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。而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制,这是我认为的 Flin...
Continue readingFlink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方 Streaming 文档中那一大坨的转换时,常常会蒙了圈,文档中那些只言...
Continue reading继前文Flink 原理与实现:架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型,本文将主要介绍 Flink 是如何将 StreamGraph 转换成 JobGraph 的。根据用户用Stream API编写的程序,构造出一个代表拓扑结构的StreamGraph的。以 Wor...
Continue reading本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源,是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念,如:Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离,如何...
Continue reading继上文Flink 原理与实现:架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型,本文将主要介绍 Flink 是如何根据用户用Stream API编写的程序,构造出一个代表拓扑结构的StreamGraph的。 注:本文比较偏源码分析,所有代码都是基于 flink-1.0.x ...
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