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运行图中的每个节点有自己的 ID，也可以有自己的状态（State）。当 Flink 做快照时，会保存算子 ID 和状态的对应关系。因此，我们从快照恢复作业时，如...
Flink REST API 是 JobManager 提供的 HTTP 接口，用户可以通过 GET、POST 等 REST 定义的方法，请求获取作业、JobM...
Flink 的新版内存管理机制，要追溯到 2020 年初发布的 Flink 1.10 版本。当时 Flink 社区为了实现三大目标：
Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游...
非确定性函数（Non-Deterministic Functions）一直是影响流处理系统状态匹配的梦魇。例如用户在定义源表时，某个虚拟列字段调用了 RAND(...
我们知道，旧版本 Flink 的 JobManager 作为管理者，只承担着初始化和协调的任务，内存压力非常小，很少出现 OOM 等问题。
Flink 作为流式数据处理框架的领跑者，在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面，它为用户提供了较底层的 DataStream A...
为了了解这个 CVE-2021-44228 漏洞的影响，首先需要掌握一些 Java 概念。RMI 全称为 Remote Method Invocation，是 ...
Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。
Flink 的 TaskManager 进程运行在 JVM 上，目前流计算 Oceanus 容器给定的内存上限是 4GB，如果超用就会被管控服务执行 OOMKi...
流计算 Oceanus 平台支持以 SQL 的方式提交作业，独享集群支持最新的 Flink 1.10 提供的新版 Blink Planner 语法。有一位客户写...
在流计算作业中，经常会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。例如，作业中定义了超长的时间窗口，或者在动态表上应用了无限范围的 GROUP BY 语句...
在上一篇文章中，介绍了 Flink State TTL 机制，这项机制对于应对通用的状态暴增特别有效。然而，这个特性也有其缺陷，例如不能保证一定可以及时清理掉失...
Flink 在流式数据处理方面的能力非常强大，尤其值得一提的是它对带状态的流计算作业的支持度。它支持 Operator 和 Keyed 两类状态存储结构，其中后...
流计算 Oceanus 的云 API 已经启用 CAM 服务级鉴权。默认情况下，所有主账号（也成为主用户）均有 QcloudOceanusFullAccess ...
对于需要保存超大状态（远超于内存容量）的流计算场景来说，目前 RocksDB [1] 是 Flink 平台上官方实现的唯一选择。业界也有使用 Redis 等其他...
Flink 提供了从 Tuple0 ~ Tuple25 的 Tuple 类供用户选择，顾名思义，每个 Tuple 对象分别可以存储 0 个 ~ 25 个任意类型...
Flink 社区的 Spillable Backend 特性，社区经过了大半年的开发，目前已经放出了预览版可供体验。
在前文中，我们介绍了 Spillable Backend 及其 HeapStatusMonitor 的工作原理和不足。今天我们来看一下 Spillable Ba...
近期我们遇到了一位客户提出的问题：MySQL 建表时，数据库表定义的字符集是 latin1，里面的数据是以 GBK 编码的方式写入的。当 Flink 的 JDB...
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