参考资料

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  2. 能否用Docker替代虚拟化？
  3. Docker/DockerHub 国内镜像源/加速列表
  4. OrientDB 是一个开源的 多模型数据库
  5. Docker在CI/CD中的作用是什么？
  6. Navidrome 是一个开源的轻量级音乐流媒体服务器
  7. 如何优化Docker镜像？
  8. Django 是一个高级 Python Web 框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。

Apache Flink 是一个开源的流处理框架

Flink 简介

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，支持批处理和流处理模式，具有高吞吐、低延迟、精确一次的状态一致性等特点。

核心特点

  1. 流批一体：统一处理流数据和批数据

  2. 事件时间处理：支持基于事件时间的窗口计算

  3. 状态管理：提供精确一次的状态一致性保证

  4. 容错机制：通过检查点(checkpoint)实现故障恢复

  5. 可扩展性：支持水平扩展处理大规模数据

最新更新

  • 版本：1.17.1 (2023年8月发布)

  • 主要更新：

    • 改进批处理性能

    • 增强Kafka连接器

    • 优化状态后端

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Docker安装示例

# 单节点部署
docker run -d --name flink-jobmanager \
  -p 8081:8081 \
  -e JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager \
  apache/flink:1.17.1 jobmanager

docker run -d --name flink-taskmanager \
  --link flink-jobmanager:jobmanager \
  -e JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager \
  apache/flink:1.17.1 taskmanager

YAML配置示例

# flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: localhost
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.memory.process.size: 1600m
taskmanager.memory.process.size: 1728m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
parallelism.default: 1

常见问题

  1. 任务提交失败

    • 检查集群资源是否充足

    • 验证网络连接

  2. 检查点失败

    • 增加检查点间隔时间

    • 检查存储系统可用性

  3. 内存不足

    • 调整JVM堆内存配置

    • 优化状态后端配置

  4. Kafka连接问题

    • 检查Kafka集群状态

    • 验证消费者组配置

  5. 序列化错误

    • 确保使用兼容的序列化器

    • 检查数据类型一致性

TAG：状态一致性数据检查点精确特点事件时间后端地址