分类： 数据之美

Flink批处理程序的优化策略也相当丰富,主要有以下几种: 并行度优化:调整任务并行度实现资源利用率的最大化。… 继续阅读 Flink中的批处理有哪些优化策略？代码举例讲解

Flink提供了多种策略来优化流处理程序的性能。主要有以下几种: 并行度优化:调整任务并行度实现资源利用率的最… 继续阅读 Flink中的流处理有哪些优化策略？代码举例讲解

Flink通过并行度来控制任务的并发执行数量。调整任务并发度可以实现资源利用率的优化和吞吐量的提高。 Flin… 继续阅读 Flink中的任务并发度是怎样控制的？

Flink通过Checkpoint机制实现状态的恢复。当任务失败或重新启动时,它可以从最近的Checkpoin… 继续阅读 Flink中如何进行状态恢复？

Flink提供了丰富的流转换算子,用于在数据流上实现各种转换和计算。 主要有以下几种: Map:对流中每个元素… 继续阅读 Flink中的数据流转换算子有哪些？

Flink通过状态管理来维护任务执行过程中的状态数据,用于实现各种状态计算和状态机应用。 Flink中的状态主… 继续阅读 Flink中的状态管理是怎样的？

Flink提供了多种时间窗口,用于对无界数据流进行聚合计算。主要有以下几种类型: Tumbling windo… 继续阅读 Flink中的时间窗口有哪些类型，如何使用？

Flink支持对数据流进行动态分区,主要用于提高资源利用率和并行度利用率。动态分区的基本原理是:根据某个fie… 继续阅读 Flink中如何进行数据的动态分区？

Flink中的Checkpoint用于保存任务状态和数据,以实现容错和故障恢复。 主要有以下几种类型: 快照C… 继续阅读 Flink中的检查点(Checkpoint)是什么，有哪些类型？

Flink通过异常处理和容错机制来处理异常和错误。主要包括: 自定义异常处理:通过try-catch捕获异常,… 继续阅读 Flink如何处理异常和错误？