检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
已创建通用队列，详细操作请参考创建队列。 已创建Flink作业，详细操作请参考创建Flink作业。 已从maven仓库获取lts-flink-connector-1.0.3.1.jar包， 创建Flink Jar作业时需要上传lts-flink-connector-1.0.3.1.ja
出现催产出新的技术，Flink即为实时流的处理提供了新的选择。Apache Flink就是近些年来在社区中比较活跃的分布式处理框架，加上阿里在中国的推广，相信它在未来的竞争中会更具优势。 Flink的产生背景不过多介绍，感兴趣的可以Google一下。Flink相对简单的编程模型加
1000000 /flink_base/flink Insufficient permission : /flink_base/flink [zk: 192.168.0.82:24002(CONNECTED) 6] getAcl /flink_base/flink 'world,'anyone :
配置 Semantic 参数 除了启用 Flink 的 Checkpointing，还可以通过传递恰当的 semantic 参数给 FlinkKafkaProducer 选择 3 种不同的操作模式: emantic.None : Flink 什么也不会保证，所产生的记录可能会被丢失或者重复。
作业失败调度 Flink 作为低延迟的分布式计算引擎 ，在流计算中引入了分布式快照容错机制，以满足低延迟和高吞吐的要求。 Flink 所使用的容错机制是：使用分布式快照保存作业状态，与 Flink 作业恢复机制相结合，确保数据不丢失、不重复处理。发生错误时，Flink 作业能够根据
1.在flink sql client中执行sql 直接报错[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.flink.shaded.zookeeper3.org.apache.zookeeper.Keep
制台，单击“作业管理 > Flink作业”，在Flink作业管理界面，单击“创建作业”。在创建队列界面，类型选择“Flink OpenSource SQL”，名称填写为：FlinkKafkaES。单击“确定”，跳转到Flink作业编辑界面。在Flink OpenSource SQ
'url' = 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--flink为RDS MySQL创建的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername', 'password'
bin/yarn-session.sh -help Flink 使用flink命令可以提交Flink作业，作业既可以被提交到一个常驻的Flink集群上，也可以使用单机模式运行。 提交到常驻Flink集群上的一个示例如下： bin/flink run examples/streaming/WindowJoin
按照用户文档提交flink的样例程序jar包。窗口日志显示：【Login successful for user flink_dev using keytab file user.keytab】说明已经登录认证成功。但是后面报错信息，依次是：【org.apache.flink.client
、Driver（MySql）。 slf4j日志门面接口实现类的加载：slf4j日志门面并不是日志框架，需要使用Java SPI机制加载符合条件的日志框架接口实现类来完成日志框架的绑定，如Log4j、Logback等。 Java SPI机制在Flink中的应用 在Flink
通过HiveCatalog，可以使用Apache Flink对Apache Hive表进行统一的批处理和流处理。这意味着Flink可以作为Hive的批处理引擎的一个性能更好的替代，或者可以持续地在Hive表中读写数据，从而为实时数据仓库应用程序提供动力。 Flink支持在批处理和流模式下从Hive写入数据。当作为批
配置Flink通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，即可在Flink客户端访问OBS并行文件系统并运行作业。 Flink对接OBS 使用安装客户端的用户登录Flink客户端安装节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source
Flink on Hudi作业参数规则 Flink作业参数配置规范 Flink作业参数配置规范如下表所示。 表1 Flink作业参数配置规范 参数名称 是否必填 参数描述 建议值 -c 必填 指定主类名。 根据实际情况而定 -ynm 必填 Flink Yarn作业名称。 根据实际情况而定
图形化作业管理：简单易用。 Flink WebUI关键能力 Flink WebUI关键能力如表1： 表1 Flink WebUI关键能力 关键能力分类 描述 批流一体 支持一套FlinkSQL定义批作业和流作业。 Flink SQL内核能力 Flink SQL支持自定义大小窗、24小时以内流计算、超出24小时批处理。
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
实时处理机制: Flink天生即实时计算引擎 低延迟: Flink内存计算秒级延迟 强关联性: Flink状态一致性和join类算子 不由感叹, 这个Flink果然强啊~ 保持好奇心，我们去瞅瞅Flink双流join的真正奥义！！ 3.2 JOIN实现机制 Flink双流JO
ExecutionException: org.apache.flink.runtime.client.JobSubmissionException: Failed to submit JobGraph. at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram
华为flink消费kafka的时候，发现读kafka很慢，kafka数据足够多，然后观察io，一秒钟大概只是随机读取其中的一两块盘（共有24块盘）
StateBackend）或者物理机内存 使用超过容器资源（使用RocksDBStateBackend）的稳定性。 反压定位 Flink Web UI 自带的反压监控 Flink Web UI 的反压监控提供了 Subtask 级别的反压监控。监控的原理是通过Thread.getStackTrace()
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
