flink写入redis数据，flink写入kudu

Flink架构、原理

Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段，而不是直接把对象放在堆内存上。

它们也可能共享数据集和数据结构，这样可以减少每个task的负载。默认，如果subtask是来自相同的job，但不是相同的task，Flink允许subtask共享slot。这样就会出现一个slot可能容纳一个job中的整个pipeline。

Flink采用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task。除了JobManager和TaskManager，还有一个重要的角色就是Client。

使用flinkPlanner.validate(sqlNode)方法会拿到校验后的SqlNode变量，会判断SqlNode的类型，采用不同的转换逻辑最终获得需要的Operation对象。

举例：Flink中的Kafka Connector，就使用了operator state。有几个并行度，就会有几个connector实例，消费的分区不一样，它会在每个connector实例中，保存该实例中消费topic的所有(partition，offset)映射。

相关问答

Q1: Flink内存管理

1、通过MemoryManager、MemoryPool、MemorySegment等类，Flink实现了应用层级对于内存的管理，规避了JVM原生内存管理带来的诸多问题，有效的提升了Flink的内存效率和性能。

2、Flink是什么？Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

3、jobmanager.memory.flink.size 默认none。这包括JobManager消耗的所有内存。非容器配置 jobmanager.memory.heap.size 默认none。

4、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。

5、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。

Q2: Flink——Exactly-Once

Flink采用了一种轻量级快照机制(检查点checkpoint)来保障Exactly-Once的一致性语义。所谓的一致检查点，即在某个时间点上所有任务状态的一份拷贝(快照)。该时间点是所有任务刚好处理完一个相同数据的时间。

Flink 提供了容错机制，可以恢复数据流应用到一致状态。该机制确保在发生故障时，程序的状态最终将只反映数据流中的每个记录一次（exactly once），有一个开关可以降级为至少一次（at-least-once）。

在 Flink 中，Checkpoint 机制采用的是 chandy-lamport （分布式快照）算法，通过 Checkpoint 机制，保证了 Flink 程序内部的 Exactly Once 语义。

Q3: ApacheDoris助力网易严选打造精细化运营DMP标签系统...

当下比较典型的分析方式是构建用户标签系统，本文将由网易严选分享DMP标签系统的建设以及ApacheDoris在其中的应用实践。 作者|刘晓东网易严选资深开发工程师 如果说互联网的上半场是粗狂运营，因为有流量红利不需要考虑细节。

Q4: Flink之工作原理

1、flink同时支持两种，flink的网络传输是设计固定的缓存块为单位，用户可以设置缓存块的超时值来决定换存块什么时候进行传输。 数据大于0 进行处理就是流式处理。如果设置为无限大就是批处理模型。

2、在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图。

3、Flink检查点的作用就类似于皮筋标记。数珠子这个类比的关键点是： 对于指定的皮筋而言，珠子的相对位置是确定的； 这让皮筋成为重新计数的参考点。

4、使用flinkPlanner.validate(sqlNode)方法会拿到校验后的SqlNode变量，会判断SqlNode的类型，采用不同的转换逻辑最终获得需要的Operation对象。

Q5: flink配置和内存

1、taskmanager.memory.flink.size TaskExecutor的总Flink内存大小。默认none，非容器配置 taskmanager.memory.framework.heap.size TaskExecutor的框架堆内存大小。

2、GC的配置：在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“此处默认已经添加GC日志。

3、配置示例：Flink 默认会收集当前状态的指标，下文的表格中包括以下5列：请注意，“infix” 和 “Metrics” 列中所有的点根据 “metrics.delimiter” 设置变化。

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