简介: 本文基于FLIP-6重构后的资源调度模型介绍Flink on YARN应用启动全流程,解答客户端和Flink Cluster的常见问题,分享相关问题的排查思路。作者:杨弢(搏远)Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN、Kubernetes、Mesos 等集群部署模式,其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛。Flink 社区将推出 Flink on YARN
# Flink on YARN 可用实现流程 ## 1. 准备工作 在开始之前,我们需要确保以下几个条件已满足: - 安装好 FlinkYARN,并配置好环境变量。 - 确保 Hadoop 的 YARN 集群已经正常运行。 ## 2. Flink on YARN 可用实现步骤 下面是实现 Flink on YARN 可用的详细步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | -
原创 9月前
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一、任务提交我们使用如下的参数提交了Flink on YARN作业flink run -m yarn-cluster -p 5 -yjm 3072 -ytm 4096 -ynm flink-test -d -c com.test.Test flink-test-1.0.0-SNAPSHOT.jar二、查看内存情况该作业启动了1个TaskManager,占用5个slot,并正常运行。来到该任务的We
Flink的HA搭建并不复杂,本质来说就是配置2个jobmanager。本文作为Flink集群部署的补充篇。这篇文章来自网络,向作者尼小摩致敬,概述JobManager 协调每个 Flink 部署。它负责调度和资源管理。默认情况下,每个 Flink 集群只有一个 JobManager 实例。 这会产生单点故障(SPOF):如果 JobManager 崩溃,则无法提交新作业并且导致运行中的作业运行失
## 让Flink on YARN更加高可用 在使用Flink on YARN的时候,我们通常会遇到一些关于可用性的问题。为了保证Flink应用程序的稳定运行,特别是在面对节点故障或者其他意外情况时,我们需要对YARN Job Cluster进行一些配置来提高其可用性。 ### YarnJobClusterEntrypoint YarnJobClusterEntrypoint是Flink
原创 3月前
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# Flink On YARN可用配置指南 Apache Flink 是一个强大的流处理框架,将其部署在 YARN 上可以实现资源的动态管理与调度。为了确保 Flink 应用的可用(HA),我们需要配置一些特定的参数。本文将通过步骤讲解如何实现 FlinkYARN可用性设置,并提供每一步的代码示例及详细解释。 ## 1. 整体流程 以下是配置 FlinkYARN
原创 1月前
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目录修改xml配置conf启动HA修改xml配置conf启动HA
原创 2021-09-10 18:04:32
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常用 StateFlink 有两种常见的 State类型,分别是:Keyed State (键控状态)Operator State(算子状态)1) Keyed State(键控状态)Keyed State:顾名思义就是基于 KeyedStream 上的状态,这个状态是跟特定的Key绑定的。KeyedStrean 流上的每一个Key,都对应一个 State。Flink针对Keyed State提供了
转载 2023-07-11 17:46:21
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目录修改xml配置conf启动HA修改xml配置conf启动HA
原创 2022-01-16 11:00:48
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1 Standalone模式1.0 集群规划node06node07node08node10TaskManagerTaskManagerTaskManagerJobManager1.1 安装0)解压缩 flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz,进入conf目录中。[root@node09 flink]# tar -zvxf flink-1.11.1-bin-scala_2.
# Flink on YARN 可用性启动指南 在这个教程中,我们将详细介绍如何实现 FlinkYARN 上的可用性启动。Flint 是一个强大的流处理框架,而 YARN 是一个流行的资源管理器。将 FlinkYARN 结合使用,能够实现更高效的资源分配和管理,从而实现可用性。请跟随我逐步学习。 ## 整体流程 为了确保我们能够顺利实现 Flink on YARN可用
原创 11天前
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什么是checkpoint?checkpoint 则表示了一个 Flink Job ,在一个特定时刻的一份全局状态状态快照,即包含了一个 job 下 所有task/operator 某时刻的状态。问题九、使用checkpoint(检查点)的作用?使用Checkpoint提高程序的可靠性用户可以根据程序里面的配置将checkpoint打开,给定一个时间间隔后,框架会按照时间间隔给程序的状态进行备份。
转载 2023-09-06 07:02:27
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# Flink YARN可用集群搭建指南 Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的开源框架,尤其擅长流处理和批处理。将FlinkYARN(Yet Another Resource Negotiator)结合使用,可以实现可用的集群管理。本文将介绍如何搭建一个Flink YARN可用集群,并通过代码示例详细说明每一步。 ## 系统环境要求 在搭建Flink YARN可用
原创 2月前
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本篇是基于Flink1.16对老版本(Flink1.12以下)可用原理、以Standalone模式下的WebMonitorEndpoint为例的一篇更新 本篇聚焦于Zookeeper的可用原理。1. leader的选取分布式任务调度系统往往是一个服务集群,但是为了防止任务重复执行,通常只有一个leader去任务池里取任务,leaderLatch和leaderSelector 就是Curator
转载 2023-11-03 10:25:45
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1. 任务提交流程 Flink任务提交后,Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置,之后向Yarn ResourceManager提交任务,ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster,ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境,然后启动JobManager,之后A
说明:测试flink-cep的性能,采用控制变量法,测试环境 为4个节点, 一主三从,从节点参考图1 。图2是测试过程中机器性能观测,flink1是主节点,flink2是从节点之一,通过观测,数据在5G以上 CPU利用率在90%左右,几乎能充分利用,那内存不用说 也是充分利用,网络IO 在高峰时达到6Mb/s  ,平均在1Mb/s. 1.其中在Flink Stream上控制的变
一、核心特点1.1、流批一体1、无界数据        无界数据是持续产生的数据,所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的,没有终止时间。处理无界数据通常要求以特定顺序获取,以便判断事件是否完整、有无遗漏。2、有界数据        有界数据就是在一个确定的时间范围内的数据
无论以什么样的模式提交Application到Yarn中运行,都会启动一个yarn-session(Flink 集群),依然是由JobManager和TaskManager组成,那么JobManager节点如果宕机,那么整个Flink集群就不会正常运转,所以接下来搭建Flink on YARN HA集群安装步骤hadoop/yarn-site.xml<property> <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</nam
原创 2021-07-04 18:36:46
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无论以什么样的模式提交Application到Yarn中运行,都会启动一个yarn-session(Flink 集群),依
原创 2022-01-20 14:29:07
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戳更多文章:1-Flink入门2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用3-DataSet API4-DataSteam API5-集群部署6-分布式缓存7-重启策略8-Flink中的窗口9-Flink中的TimeFlink时间戳和水印Broadcast广播变量FlinkTable&SQLFlink实战项目实时热销排行Flink写入RedisSink17-Flink消费Kafka写
转载 2023-07-11 17:19:16
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