flink历史服务1、flink任务停止后，JobManager会将已经完成任务的统计信息进行存档，历史服务进程则在任务停止后可以对任务统计信息进行查询 。比如：最后一次的checkpoint、任务运行时的相关配置 。
2、访问hdfs路径：访问 http：//host：8082 可以查看到历史完成任务状态：生产中遇到突然这个服务丢失，然后重启任务失败 。通过排查任务是historyserver.web.tmpdir： /tmp/flinkhistoryserver/这个路径被删除了 。
3、Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件 。
flink窗口的种类及详述第一个参数为事件时间的时间戳；第二个参数为滑动窗口的滑动步长；第三个参数为滑动窗口大小 。会话窗口：分配器通过活动会话对元素进行分组 。与滚动窗口和滑动窗口相比 ， 会话窗口不会重叠，也没有固定的开始和结束时间 。
滑动窗口（Sliding Windows）、会话窗口（Session Windows）、全局窗口（Global Windows），也可以通过继承WindowAssigner类来自定义窗口 。
Flink 提出了三种时间的概念 ， 分别是event time（事件时间：事件发生时的时间），ingestion time（摄取时间：事件进入流处理系统的时间），processing time（处理时间：消息被计算处理的时间） 。
大数据如何入门选择大数据培训很多朋友找了很久都没有找到门道 ， 很多人问有没有捷径可以走 ， 学习哪有捷径 ， 得脚踏实地，但是学习方式有 。很多选择大数据培训的朋友就比大数据自学的朋友入门速度要快很多很多 。
要入门大数据，首先需要学习编程和数据分析 。编程是大数据领域的基?。?可以选择学习Python或者Java等编程语言 。数据分析是大数据处理的核心技能，可以学习统计学、机器学习和数据挖掘等相关知识 。
零基础学大数据其实是存在窍门的，有什么样的窍门呢？那就是参加专业的大数据培训 。
学习计算机编程语言 。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，因为需要掌握一门计算机的编程语言 ， 计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等 。学习大数据相关课程 。一般就可以进行大数据部分的课程学习了 。实战阶段 。
Flink系列之Flink的应用场景(一)Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据留进行有状态的计算 。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算 。任何类型的数据都是作为事件流产生的 。
流处理：Flink是一个流处理引擎，专门为处理连续、动态的数据流而设计 。这意味着它可以实时分析大量的数据流，而无需等待数据的完整批次 。这使得Flink在各种实时应用中非常有用，如实时分析、预测分析和异常检测 。
FLink底层引擎是一个流式引擎，支持流处理和批处理，而window是streaming到batch的桥梁 。
Flink实现了流批一体化模式，实现按照事件处理和无序处理两种形式，基于内存计算 。强大高效的反压机制和内存管理，基于轻量级分布式快照checkpoint机制 ， 从而自动实现了Exactly-Once一致性语义 。
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎 。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序 。
基于Flink的实时计算平台的构建1、消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的 。
2、Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成 ， 其中Stream是一个中间结果数据 ， 而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理 ， 输出一个或多个结果Stream 。Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow 。
【flink指标计算 flink统计指标redis】3、像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息（如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”） 。
4、Flink在德语中是快速和灵敏的意思，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点 。
5、基于ApacheFlink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，从阿里巴巴的搜索和推荐两个场景实现 。目前，包括阿里巴巴所有子公司在内的所有阿里巴巴业务都采用了基于Flink的实时计算平台 。同时 ， Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群上 。
6、SQL和数据管道集成：Flink支持SQL查询，这使得构建复杂的数据管道和实时分析变得更加简单 。此外，Flink还支持与Hadoop和其他数据存储的集成，使其成为构建大规模数据管道的理想选择 。
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