参考资料

  1. Known 是一个开源的内容发布平台
  2. Convertigo是一个开源的低代码开发平台
  3. Kibana 是一个开源的数据可视化工具
  4. Docker用于打包、分发和运行应用
  5. InfluxDB是一个开源的时序数据库
  6. Monica 是一款开源的个人关系管理（PRM）工具
  7. Apache Cassandra 是一个开源的分布式 NoSQL 数据库系统
  8. SonarQube 是一个开源的代码质量管理平台

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