Flink+Sedona实时交通密度分析
实时计算Flink版支持与Apache Sedona集成，为用户提供强大的分布式实时地理空间分析能力。本文以一个实时交通密度分析的场景为例，详细介绍如何在Flink中调用Sedona的空间函数，对数据流进行高效的地理空间计算。
从Apache Flink持续导入
StarRocks提供Apache Flink连接器（以下简称Flink Connector），可以通过Flink导入数据至StarRocks表。相比于Flink自带的flink-connector-jdbc，StarRocks的Flink Connector性能更优越且稳定性更强，特别适合大规模数据导入场景。
Apache Log4j 0Day安全漏洞公告说明
近日，阿里云计算有限公司发现阿帕奇Log4j2组件存在远程代码执行漏洞，并将漏洞情况告知阿帕奇软件基金会。本文为您介绍该漏洞的影响范围及相应的客户侧和云服务侧的安全建议。
在挂载文件存储HDFS版的Hadoop集群上安装及使用ApacheFlink
本文介绍如何在挂载文件存储 HDFS 版的Hadoop集群上安装及使用Apache Flink。
Apache Flink 漫谈系列(05) - Fault Tolerance
实际问题 在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。那么在计算过程中如果网络、机器等原因导致Task运行失败了，Apache Flink会如何处理呢？在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》一篇中我们介绍了 Apache Flink 会利用State记录计算的状态，在Failover时候Task会根据....
Apache Flink fault tolerance源码剖析(一)
因某些童鞋的建议，从这篇文章开始结合源码谈谈Flink Fault Tolerance相关的话题。上篇官方介绍的翻译是理解这个话题的前提，所以如果你想更深入得了解Flink Fault Tolerance的机制，推荐先读一下前篇文章理解它的实现原理。当然原理归原理，原理体现在代码实现里并不是想象中的那么直观。这里的源码剖析也是我学习以及理解的过程。 作为源码解析Flink Fault To...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(二)
继续Flink Fault Tolerance机制剖析。上一篇文章我们结合代码讲解了Flink中检查点是如何应用的（如何根据快照做失败恢复，以及检查点被应用的场景），这篇我们来谈谈检查点的触发机制以及基于Actor的消息驱动的协同机制。这篇涉及到一个非常关键的类——CheckpointCoordinator。 org.apache.flink.runtime.checkpoint.Check...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(三)
上一篇文章我们探讨了基于定时任务的周期性检查点触发机制以及基于Akka的actor模型的消息驱动协同机制。这篇文章我们将探讨Zookeeper在Flink的Fault Tolerance所起到的作用。 其实，Flink引入Zookeeper的目的主要是让JobManager实现高可用（leader选举）。 因为Zookeeper在Flink里存在多种应用场景，本篇我们还是将重心放在Fault...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(四)
上篇文章我们探讨了Zookeeper在Flink的fault tolerance中发挥的作用（存储/恢复已完成的检查点以及检查点编号生成器）。 这篇文章会谈论一种特殊的检查点，Flink将之命名为——Savepoint(保存点)。 因为保存点只不过是一种特殊的检查点，所以在Flink中并没有太多代码实现。但作为一个特性，值得花费一个篇幅来介绍。 检查点VS保存点 使用数据流API编写的程序可以.....
Apache Flink fault tolerance源码剖析(五)
上一篇文章我们谈论了保存点的相关内容，其中就谈到了保存点状态的存储。这篇文章我们来探讨用户程序状态的存储，也是在之前的文章中多次提及的state backend(中文暂译为状态终端)。 基于数据流API而编写的程序经常以各种各样的形式保存着状态： 窗口收集/聚合元素（这里的元素可以看作是窗口的状态）直到它们被触发 转换函数可能会使用key/value状态接口来存储数据 转换函数可能实...
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