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使用Flink Flink作业引擎概述 Flink用户权限管理 Flink客户端使用实践 创建FlinkServer作业前准备 创建FlinkServer作业 管理FlinkServer作业 Flink企业级能力增强 Flink运维管理 Flink性能调优 Flink客户端常见命令说明
Flink Kafka样例程序 Flink Kafka样例程序开发思路 Flink Kafka样例程序（Java） Flink Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数
Flink常见问题 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作，使数据分区均匀。
Exception { // 打印出执行flink run的参考命令 System.out.println("use command as: "); System.out.println("./bin/flink run --class com.huawei
Flink应用开发常用概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data
参考创建FlinkServer权限角色创建一个具有FlinkServer管理员权限的用户用于访问Flink WebUI，如：flink_admin。 参考创建FlinkServer集群连接步骤中的“说明”获取访问Flink WebUI用户的客户端配置文件及用户凭据。 创建作业步骤 场景一：Hive作为Sink表。
Flink Job Pipeline样例程序（Java） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipelineNettySink。
Flink用户权限说明 访问并使用Flink WebUI进行业务操作需为用户赋予FlinkServer相关权限，Manager的admin用户没有FlinkServer的业务操作权限。 FlinkServer中应用（租户）是最大管理范围，包含集群连接管理、数据连接管理、应用管理、流表和作业管理等。
Flink DataStream样例程序 Flink DataStream样例程序开发思路 Flink DataStream样例程序（Java） Flink DataStream样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用
Flink Job Pipeline样例程序（Scala） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink。
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 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Kafk
安装Flink客户端 Flink使用Windows环境进行开发，运行环境则建议部署在Linux环境下，MRS客户端不支持安装在Windows环境。您可以执行如下操作完成客户端的配置。 操作步骤 安装Flink客户端。 确认服务端Flink组件已经安装。 下载Flink客户端程序。
钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。 每隔6秒钟触发一次checkpoint，然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 父主题： Flink开启Checkpoint样例程序
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
设置execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints Flink On Hudi作业建议设置Checkpoint容忍次数多次，如100。 父主题： Flink on Hudi开发规范
0及以后版本。 使用场景 将Lookup Join的结果写入到多个sink端时，无需为每个sink复制一个Lookup join算子，提高作业的执行效率。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer
OM服务，将Flink监控指标上传至AOM服务。 Flink对接AOM服务前提条件 已开通应用运维管理AOM服务。 MRS集群中已安装HDFS、Yarn、Kafka和Flink服务。 包含Flink服务的客户端已安装，例如安装路径为：/opt/client Flink对接AOM服务操作步骤
truststore: /opt/client/Flink/flink/conf/flink.truststore 针对MRS3.x及之后版本，操作如下： 方法1： 关闭Flink SSL通信加密，修改客户端配置文件“conf/flink-conf.yaml”。 security.ssl
#如下参数作用在每个并行度 'scan.records-per-second.limit' = '1000' #真实的限流流量如下 min( parallelism * scan.records-per-second.limit，partitions num * scan.records-per-second
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