【伏地魔指标源码】【java服务器端开发源码】【vb6串口通信程序源码】flink组件源码_flink 组件
1.flink自定义trigger-实现窗口随意输出
2.Flink Collector Output 接口源码解析
3.十二、组组件flink源码解析-创建和启动TaskManager二
4.Flink + Paimon 源码启动
5.Flink mysql-cdc connector 源码解析
6.FLINK 部署（阿里云）、组组件监控 和 源码案例
flink自定义trigger-实现窗口随意输出
之前，组组件我曾简要介绍过flink的组组件窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。
关于flink的组组件窗口操作，尤其是组组件伏地魔指标源码基于事件时间的窗口操作，以下三个关键知识点是组组件大家需要掌握的：
flink提供了多种内置的触发器，其中用于基于事件时间的组组件窗口触发器被称为EventTimeTrigger。
若要实现基于事件时间的组组件窗口随意输出，例如每个元素触发一次输出，组组件我们可以通过修改这个触发器来实现。组组件
可能你没有注意到之前提到的组组件触发器的重要性，因为没有触发器的组组件话，在允许事件滞后的组组件情况下，输出时间会延迟较大。组组件而我们需要尽早看到数据，这时就可以自定义窗口触发。
自定义触发器
可以通过修改基于处理时间的触发器来实现，以下是源码：
主要实现逻辑是在onElement函数中，增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。
主函数
代码测试已通过。
明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的java服务器端开发源码逻辑和场景划分。Collector和Output接口
Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。Output实现类分类
Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。示例应用与调用链路
通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。 总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的vb6串口通信程序源码Output类型。阅读推荐
Flink任务实时监控
Flink on yarn日志收集
Kafka Connector更新
自定义Kafka反序列化
SQL JSON Format源码解析
Yarn远程调试源码
State Processor API状态操作
侧流输出源码
Broadcast流状态源码解析
Flink启动流程分析
Print SQL Connector取样功能
十二、flink源码解析-创建和启动TaskManager二
深入探讨Flink源码中创建与启动TaskManager的过程，我们首先聚焦于内部启动onStart阶段。此阶段核心在于启动TaskExecutorServices服务，具体步骤包括与ResourceManager的连接、注册和资源分配。
当TaskExecutor启动时，首先生成新的注册并创建未完成的future，随后等待注册成功并执行注册操作。这一过程由步骤1至步骤5组成，确保注册与资源连接的无缝集成。一旦注册成功，资源管理器会发送SlotReport报告至TaskExecutor，然后分配slot。
TaskSlotTable开始分配slot，JobTable获取并提供slot至JobManager。这一流程确保资源的有效分配与任务的高效执行。与此同时，ResourceManager侧的TaskExecutor注册流程同样重要，包括连接与注册TaskExecutor。
一旦完成注册与资源分配，ResourceManager会发送SlotReport报告至JobMaster，提供slot以供调度任务。这一步骤标志着slot的分配与JobManager的准备工作就绪，为后续任务部署打下基础。
在ResourceManager侧，v5shop微信分销系统源码slot管理组件注册新的taskManager，根据规则更新slot状态、释放资源或继续执行注册。这一过程确保资源的高效管理与任务的顺利进行。
在JobMaster侧，slot的分配与管理通过slotPool进行，确保待调度任务能够得到所需资源。这一阶段标志着任务调度与执行的准备就绪。
流程的最后，回顾整个创建与启动TaskManager的过程，从资源连接与注册到slot分配与任务调度，各个环节紧密相连，确保Flink系统的高效运行与任务的顺利执行。
Flink + Paimon 源码启动
基于FLINK-1.源码启动编译过程包括以下步骤:
首先，您需要从仓库中克隆FLINK项目，确保在控制台中成功完成编译。
接着，在最外层的pom.xml中，删除特定部分，之后在license check插件中加入所需内容，便于找到"Additional files like"相关索引。
随后，在最外层引入properties，将版本号设置为0.7-SNAPSHOT。
最后，打开flink-dist项目的java p2p网贷项目源码pom.xml文件，在指定位置添加相关配置以完成所有步骤。
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：
首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。
本文由文章同步助手协助完成。
FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例
FLINK部署、监控与源码实例详解
在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。 核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：Kafka配置：首先，确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。
Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。
目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。
深度解析Flink flatMap算子的自定义方法（附代码例子）
本文深入解读了Flink中flatMap算子的自定义方法，并提供了代码实例。在使用Flink的算子时，通常需要自定义，自定义时可以采用Lambda表达式或继承并重写函数类。
对于map、flatMap、reduce等操作，开发者可以实现MapFunction、FlatMapFunction、ReduceFunction等接口类。这些函数类拥有泛型参数，定义了输入或输出数据类型。要自定义函数，需要继承这些类并重写内部函数，例如FlatMapFunction接口由Flink的Function接口继承，且具备Serializable接口，用于确保在任务管理器之间进行序列化和反序列化。
在使用FlatMapFunction时，接口定义了两个泛型参数：T和O，分别对应输入和输出数据类型。自定义函数主要关注重写flatMap方法，该方法接受输入值value和Collector类out作为参数，负责处理输入数据并输出相应的结果。
本文提供了一个继承FlatMapFunction并实现flatMap的示例，用于对长度超过特定限制的字符串进行切词处理。
当处理逻辑简单时，使用Lambda表达式可能是更优的选择。Flink的Scala源码中提供三种定义flatMap的实现方式，每种方式在Lambda表达式的输入、输出类型和使用场景上有所不同。Lambda表达式可以简化代码编写，但需要注意类型匹配，以避免Intellij IDEA的类型检查提示。
本文还介绍了另一种实现方法——使用Intellij IDEA的类型检查和匹配功能，帮助开发者在代码编写过程中快速识别并修正类型不匹配的问题。
在某些情况下，Flink提供了更高级的Rich函数类，增加了Rich前缀的函数类在普通的函数类基础上增加了额外的功能，如RuntimeContext的访问，用于在分布式环境下进行更复杂的操作，如累加器的使用。
综上所述，Flink的自定义方法提供了丰富的功能，包括Lambda表达式、普通函数类和Rich函数类等。开发者可以根据实际需求选择合适的方法进行自定义，以实现高效的数据处理任务。
Flink源码编译
1. 下载Flink稳定版1..2，可以从官方下载链接获取，将源码同步至远程机器，使用Jetbrains Gateway打开。
2. 以Jetbrains Gateway打开源码，源码目录存放于远程机器，它会自动解析为Maven项目。
3. 注意事项：在flink-runtime-web/pom.xml文件中，需将部分内容替换，具体如下：
确保先安装npm，通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。
为了编译时内存充足，需要调整Maven设置，增加JDK可用内存。在命令行中，可以在/etc/profile中配置，或在Maven配置中指定更大的内存。
编译命令如下，对于Jetbrains Gateway，需在Run Configurations中新增配置，调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。
编译完成后，每个模块目标文件夹会生成相应的文件。
4. 接下来进行运行。首先启动JobManager，查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类，配置文件目录需指定，如`--configDir configpath`，并配置日志参数。
主类缺失时，需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖，从flink-dist/target目录下添加jar包。
修改配置文件，将允许访问的IP设置为0.0.0.0，以便外部访问。然后映射web端口，启动JobManager后可通过外部IP访问。
运行TaskManager的参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。
源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。