【Flink metric】Flink指标系统的系统性知识：以便我们实现特性化数据的指标监控与分析
文章目录 一. Registering metrics：向flink注册新自己的metrics1. 注册metrics2. Metric types:指标类型2.1. Counter2.2. Gauge2.3. Histogram(ing)4. Meter 二. Scope:指标作用域1. User Scope2. System Scope ing3. User Variables 三. Reporter...
Flink面试整理-对Flink的高级特性如CEP（复杂事件处理）、状态后端选择和调优等有所了解
Apache Flink 提供了一系列高级特性，使其成为一个强大的实时数据处理框架，特别适用于复杂的数据处理场景。其中，复杂事件处理（CEP）、状态后端的选择和调优是其中重要的几个方面。 复杂事件处理（CEP） CEP 概念： CEP 是用于在数据流中识别复杂模式的技术。它允许用户指定事件模式，并在数据流中识别这些模式的实例。 Flink CEP 库： Flink 提供了一个专门的 CEP 库，用于在数据...
Flink面试整理-了解如何对Flink进行扩展和定制化开发，以满足特定的业务需求
Apache Flink 是一个灵活且可扩展的流处理框架，允许进行定制化开发以满足特定的业务需求。以下是对 Flink 进行扩展和定制化开发的几个主要方向： 1. 自定义算子（Operators） Flink 允许开发者编写自定义算子来实现特定的数据处理逻辑。 例如，可以通过扩展 RichMapFunction 或 RichFlatMapFunction 类来实现复杂的数据转换。 2. 自定义 Sourc...
《十堂课学习 Flink》第九章：Flink Stream 的实战案例一：CPU 平均使用率监控告警案例
务场景，因为实际业务需求、现场环境更加复杂，并且考虑到本系列课程本身就偏向于基础内容，因此这里我们对自己假设的业务场景进行设计与开发，整个流程虽然简单，但涉及到的内容较多，通过这个案例可以初步了解整个flink流计算开发案例的基本过程。 9.2 需求描述 这个案例中，我们假设，需要对 多个机器集群 进行监控，即定期采样这 若干个集群 中的每台机器的CPU使用率，并将采样结果写入 kafka 。我们的任务是开...
Flink面试整理-如何提高Flink处理数据的效率和吞吐量
提高 Apache Flink 处理数据的效率和吞吐量通常涉及对配置、代码设计和资源管理的优化。以下是一些关键的策略： 1. 优化并行度 调整并行度：并行度应根据可用的硬件资源（如 CPU 核心数）进行调整。不同的算子可以有不同的并行度。 确保数据均衡分配：避免某些任务过载而其他任务空闲的情况。 2. 高效的数据序列化 使用高效的序列化框架：比如 Flink 提供的 Kryo 序列化通常比 Java 默认...
Flink面试整理-Flink的监控和日志收集
在 Apache Flink 中，监控和日志收集对于维护系统的健康、性能优化和故障诊断非常重要。以下是 Flink 监控和日志收集的几个关键方面： 监控 Metrics System： Flink 提供了一个全面的指标（Metrics）系统，可以收集和报告各种性能指标，如吞吐量、延迟、资源利用率等。 支持的指标类型包括计数器（Counters）、计量器（Meters）、直方图（Histograms）和计时...
计算机毕业设计Python地震预测系统 地震数据分析可视化 地震爬虫 大数据毕业设计 Flink Hadoop 深度学习 机器学习 人工智能 知识图谱
核心算法代码分享如下： /*Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost_3306Source Server Version : 50728Source Host : localhost:3306Source Database : hive_earthquake Target Server Type : MYSQLTarget Ser...
Flink面试整理-Flink、Spark、Storm比较
Apache Flink、Apache Spark 和 Apache Storm 是三个流行的大数据处理框架，各自具有独特的特点和用途。以下是这三者的比较： Apache Flink 实时处理：Flink 设计用于实时数据流处理，同时也支持批处理。它提供低延迟和高吞吐量。 状态管理和容错：提供强大的状态管理能力和精确一次的处理语义。它使用分布式快照机制来保证状态的一致性。 API 和易用性：提供丰富的 A...
计算机毕业设计PySpark+Hadoop地震预测系统 地震数据分析可视化 地震爬虫 大数据毕业设计 Flink Hadoop 深度学习
基于Hadoop的地震预测的 分析与可视化研究 姓 名：____田伟情_________ 系 别：____信息技术学院___ 专 业：数据科学与大数据技术 学 号：__2011103094________ 指导教师：_____王双喜________ 年 月 日 目 录 1 绪论 2 相关技术与工具 2.1 大数据技术概述 2.2 hadoop介绍 3 地震数据分析 3...
Flink面试整理-Flink的性能优化策略
Apache Flink 的性能优化是一个多方面的任务，涉及硬件资源、算法选择、配置调整等多个层面。以下是一些常见的 Flink 性能优化策略： 1. 资源分配和管理 合理配置 TaskManager 和 JobManager：根据作业的需求和可用资源，合理分配内存和 CPU 给 TaskManager 和 JobManager。 适当的并行度：设置合适的并行度可以显著提高处理效率。并行度过高或过低都会影...