Flink面试整理-Flink是什么？
Flink是一个开源的流处理框架，用于处理大量数据流。它最初由柏林工业大学的几名博士生开发，并于2014年加入Apache软件基金会。Flink的主要特点和功能包括： 实时流处理：Flink专为连续的数据流设计，可以实时处理数据，支持高吞吐量和低延迟的数据处理。 批处理能力：除了流处理之外，Flink也可以进行批处理，这使得它可以在一个统一的API下处理有界（批处理）和无界（流处理）的数据。 容错和一致性...
Flink面试整理-状态管理和容错机制
在 Apache Flink 中，状态管理和容错机制是实现可靠数据处理的关键特性。它们确保即使在发生故障的情况下，数据处理也能保持一致性和正确性。以下是这些机制的主要方面： 状态管理 状态类型： Flink 支持多种状态类型，如值状态（ValueState）、列表状态（ListState）、映射状态（MapState）等，用于不同的应用场景。 状态可以是键控（keyed）的，意味着状态与特定的键相关联，通...
Flink面试整理-Flink工作原理
Apache Flink 的工作原理涉及几个关键组件和概念，使其成为一个高效、可扩展且可靠的实时数据处理框架。以下是 Flink 工作原理的主要方面： 分布式数据流处理： Flink 应用程序以数据流的形式执行，处理的数据可以是无界的（如实时数据流）或有界的（如批量数据集）。 Flink 集群由一个或多个工作节点（TaskManagers）组成，每个节点负责执行数据流处理的不同部分。 任务调度和分布式执行...
计算机毕业设计Hadoop+Hive地震预测系统 地震数据分析可视化 地震爬虫 大数据毕业设计 Spark 机器学习 深度学习 Flink 大数据
2024 届本科毕业论文（设计） 基于Hadoop的地震预测的 分析与可视化研究 姓 名：____田伟情_________ 系 别：____信息技术学院___ 专 业：数据科学与大数据技术 学 号：__2011103094________ 指导教师：_____王双喜________ 年 月 日 目 录 1 绪论 2 相关技术与工具 2.1 大数据技术概述 2.2 ...
Spark面试整理-Spark和Flink的区别
Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架，但它们在设计理念、性能特性以及适用的使用场景上有所不同。以下是Spark和Flink之间的一些主要区别： 处理模型 Spark：最初设计为批处理框架，后来通过Spark Streaming引入了对流处理的支持。但在Spark Streaming中，流处理被模拟为微批处理（micro-batching），即将数据流分割成小批数据进行...
【flink报错】flink cdc无主键时的操作
文章目录 一. 报错二. 解决 一. 报错 报错提示当表没有主键时，必须设置 ‘scan.incremental.snapshot.chunk.key-column’。 二. 解决 如上述报错提示：在创建表的时候，为没有主键的表指定一个唯一的标识列作为’scan.incremental.snapshot.chunk.key-column’。如下 CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_...
【Flink实战】Flink hint更灵活、更细粒度的设置Flink sql行为与简化hive连接器参数设置
：context.getCatalogTable().getOptions() 。 如果传参无效且在日志中看到参数已经设置成功，那 二. 实战：简化hive连接器参数设置 对于hive连接器，Flink实现了通过catalog的方式来管理hive表，在使用hive表时需要使用hive相关语法，此时需要声明，hive dialect，如下: CREATE CATALOG myhive WITH ( '...
【Flink网络传输】ShuffleMaster与ShuffleEnvironment创建细节与提供的能力
Gate的创建和提供的能力2.1. 创建SingleInputGate2.2. InputChannel的创建与处理同一个tm的数据或跨tm的数据的能力 一. Taskmanager之间传递数据细节 Flink作业最终会被转换为ExecutionGraph并拆解成Task，在TaskManager中调度并执行，Task实例之间会发生跨TaskManager节点的数据交换，尤其是在DataStream API...
Flink实时数仓同步：实时表、流水表、快照表整合实战详解
步延迟问题： 离线数仓的同步通常为 T+1，而上述需求要求实时查看当天业务数据的变更情况。 接下来，我们将探讨更适合此需求的实现方案。 二、技术架构 鉴于业务数据通常存储在关系型数据库中，这里选择采用Flink-CDC持续读取binlog日志进行实时同步。为了保证实时数据能够高效写入下游并支持用户OLAP查询分析，这里选择了企业中常见的MMP库Doris作为实时数仓的存储层。整体架构如下图所示： 三、实现方...
Flink 物理执行图
同的Task上并行执行。每个Task由一个或多个子任务（Subtask）组成，每个子任务在一个TaskSlot中运行。Task主要负责接收输入数据，执行数据转换和计算，并将结果发送到下游的算子中。 在Flink中，Task的执行由TaskExecutor来负责。Task.doRun()方法是引导Task初始化并执行其相关代码的核心方法。它会构造并实例化Task的可执行对象，即AbstractInvokabl...