实时计算 Flink版产品使用合集之怎么热加载Java和Python的UDF

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink这个类在哪个包啊?我安装pyflink,启动sql-client说少这个类。


Flink这个类在哪个包啊?我安装pyflink,启动sql-client说少这个类。org.apache.flink.table.gateway.service.context.DefaultContext


参考回答:

根据我的知识库中有关 Flink 的信息,“org.apache.flink.table.gateway.service.context.DefaultContext”是一个存在于 Apache Flink 的 Java 包中的类。但是在 PyFlink 中并没有直接引用该类,所以即使安装 PyFlink 并运行 SQL Client 也不会出现该类的错误。

此外,请确保您的环境配置中包含了正确版本的 Flink 和 PyFlink。参考 PyFlink 官方文档来检查和配置它们,以确保正确安装和运行 PyFlink 和 SQL Client


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572457


问题二:Flink这个可以配置本地路径么 ?


historyserver.archive.fs.dir Flink这个可以配置本地路径么 ?


参考回答:

Flink可以配置本地路径。具体来说,您需要修改flink-conf.yaml文件中的参数。例如,如果您想要配置Flink作业运行完成后的日志存放目录,可以将该参数设置为您的本地路径。此外,HistoryServer可以配置为监视逗号分隔的目录列表,使用historyserver.archive.fs.dir进行配置。配置的目录会定期轮询新的归档,而轮询间隔可以通过historyserver.archive.fs.refresh-interval进行配置。确保在修改配置文件后重启Flink服务以使更改生效。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572456


问题三:Flink如何热加载Java和python的udf的呢?


Flink如何热加载Java和python的udf的呢?


参考回答:

参考下: Java flink(sql和table)调用python-udf的操作说明https://blog.csdn.net/zhizhi120/article/details/134090300


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572453


问题四:我在flink 这种情况如何重启能够恢复之前的job?


我在flink Standalone HA 模式下,重启集群后,之前running job和历史job都丢了,web ui看不到任何job信息了,这种情况如何重启能够恢复之前的job?


参考回答:

stop/start-cluster.sh 把集群给重置导致这个问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572452


问题五:在Flink如果流的-D数据是第一条到来的,有配置可以让它输出到下游吗?


在Flink如果流的-D数据是第一条到来的,有配置可以让它输出到下游吗?


参考回答:

在 Flink 中,可以使用触发器(Trigger)来实现首条数据触发的效果。Flink 提供了多种 Trigger,如 TimeTrigger、CountTrigger 等。您可以根据需要选择合适的 Trigger 并配置在流式作业中。更多信息可在 Flink 官方文档中查找


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572451

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
2天前
|
消息中间件 Java Kafka
Flink-08 Flink Java 3分钟上手 滑动窗口 SlidingWindow 时间驱动 事件驱动 TimeWindow CountWindow GlobalWindow
Flink-08 Flink Java 3分钟上手 滑动窗口 SlidingWindow 时间驱动 事件驱动 TimeWindow CountWindow GlobalWindow
18 7
|
2天前
|
消息中间件 Java Kafka
Flink-07 Flink Java 3分钟上手 滚动窗口 事件驱动 Kafka TumblingWindow GlobalWindow CountWindow
Flink-07 Flink Java 3分钟上手 滚动窗口 事件驱动 Kafka TumblingWindow GlobalWindow CountWindow
15 7
|
2天前
|
Java Shell Maven
Flink-11 Flink Java 3分钟上手 打包Flink 提交任务至服务器执行 JobSubmit Maven打包Ja配置 maven-shade-plugin
Flink-11 Flink Java 3分钟上手 打包Flink 提交任务至服务器执行 JobSubmit Maven打包Ja配置 maven-shade-plugin
17 4
|
2天前
|
消息中间件 NoSQL Kafka
Flink-10 Flink Java 3分钟上手 Docker容器化部署 JobManager TaskManager Kafka Redis Dockerfile docker-compose
Flink-10 Flink Java 3分钟上手 Docker容器化部署 JobManager TaskManager Kafka Redis Dockerfile docker-compose
15 4
|
2天前
|
传感器 Java 物联网
Flink-09 Flink Java 3分钟上手 会话窗口 SessionWindow TimeWindow CountWindow GlobalWindow
Flink-09 Flink Java 3分钟上手 会话窗口 SessionWindow TimeWindow CountWindow GlobalWindow
13 4
|
2天前
|
Kubernetes Cloud Native 流计算
Flink-12 Flink Java 3分钟上手 Kubernetes云原生下的Flink集群 Rancher Stateful Set yaml详细 扩容缩容部署 Docker容器编排
Flink-12 Flink Java 3分钟上手 Kubernetes云原生下的Flink集群 Rancher Stateful Set yaml详细 扩容缩容部署 Docker容器编排
17 0
|
2天前
|
消息中间件 NoSQL Java
Flink-06 Flink Java 3分钟上手 滚动窗口 时间驱动 Kafka TumblingWindow TimeWindowFunction TumblingProcessing
Flink-06 Flink Java 3分钟上手 滚动窗口 时间驱动 Kafka TumblingWindow TimeWindowFunction TumblingProcessing
9 0
|
20天前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
3月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
747 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
2月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

相关产品

  • 实时计算 Flink版