文章目录JobMangerTaskManagerTaskSlotsClient 上图，是我们Flink-WEB-UI 一部分截图Flink 系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构遵循了 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。
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2024-04-22 11:42:29
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文章目录一、Flink的Task、SubTask二、算子链三、什么情况下算子可以组合为算子链？四、算子链操作五、并行度六、TaskSlot与并行度的联系七、槽位共享八、并行度设置注意事项九、并行度设置十、并行度优先级十一、并行度Parallelism与任务槽TaskSlot总结十二、Local模式下注意事项 上文说到：TaskManager 是一个 JVM 进程，是实际负责执行计算的Worker
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2024-03-15 09:29:04
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Flink中的数据交换是围绕着下面的原则设计的：数据交换的控制流（即，为了启动交换而传递的消息）是由接收者发起的，就像原始的MapReduce一样。用于数据交换的数据流，即通过电缆的实际数据传输，被抽象为了IntermediateResult，并且是可插拔的。 这意味着系统可以使用同一实现同时支持流数据传输和批处理数据传输。数据交换也涉及到了一些角色，包括：JobManager，master节点，
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2024-03-19 18:57:01
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作业管理器(JobManager)JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的 JobManager 所控制执行。在高可用（HA）的场景下，可能会出现多个 JobManager；这时只有一个是正在运行的领导节点（leader），其他都是备用节点（standby）。 JobManger 又包含 3 个不同的组件。1.
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2024-06-06 13:47:23
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一、背景：flink任务部署使用基于k8s的standalone集群，先在容器上部署flink集群再提交flink任务，其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。二、问题如果集群有35个taskmanager，140个slot，其中一个Vertex的并行度<140，属于该vertex的task在taskmanager上分布不均，导致节点负载不均衡。如下所示：该
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2024-02-23 23:48:07
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Apache Flink: 数据流上的有状态计算https://flink.apache.org/zh/#上面连接是flink的官网，里面有很详细的文档。这里对flink进行大体总结。原理：图片从官网拷的，主要描述了3者关系：FlinkProgram：调用发起方JobManager:任务调度方TaskManager：任务执行方举个栗子：客户提了个需求 给老大，老大说ok，让张三的团队去干。那么客户
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2024-02-28 12:32:04
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.一 .前言二 .TaskSlotTable 接口三 .TaskSlotTableImpl3.1. 属性相关3.1.1. slot 相关3.1.2. 其他属性3.1.3. 构造方法3.2. 方法相关3.2.1. start3.2.2. closeAsync3.2.3. createSlotReport3.2.4. allocateSlot3.2.5. freeSlot -> freeSlo
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2024-06-19 22:14:43
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一个问题我们使用如下的参数提交了Flink on YARN作业（per-job模式）。 1. /opt/flink-1.9.0/bin/flink run \
2. --detached \
3. --jobmanager yarn-cluster \
4. --yarnname "x.y.z" \
5. --yarnjobManagerMemory 2048 \
6. --yarntaskMa
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2024-08-06 14:47:38
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Flink入门1. Flink执行流程1.1 Standalone版本1.用户提交任务给JobClient2.JobClient发送任务给JobManager3.JobManager返回提交成功4.JobManager将任务分发给TaskManager执行5.TaskManager汇报任务的执行状态给JobManager6.任务执行结束JobManager返回执行结果给JobClient1.2 O
Task Slot的基本概念 在Flink启动模式中，以集群模式开启而非MiniCluster模式开启的话，每个TaskManager都是独立运行的一个单独的JVM进程，并且在一个TaskManager中可能运行多个子任务，这些子任务都在各自独立的线程中运行。为了描述控制一个TaskManager中可以运行的任务的数量，引入了Task Slot
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2023-08-05 11:31:39
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本文介绍下Flink的容错机制，目的主要是了解下如果Flink环境发生异常，会不会对计算结果造成影响。 JobManager的容错： Flink JobManager的HA仅支持StandAlone和Yarn Cluster两种集群模式。StandAlone和Yarn Cluster模式下的HA实现方式各不相同： St
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2024-07-01 09:09:20
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Flink是jvm之上的大数据处理引擎，jvm存在java对象存储密度低、full gc时消耗性能，gc存在stw的问题，同时omm时会影响稳定性。同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据，减少序列化反序列化的消耗。同时基于大数据流式处理的特点，flink定制了自己的一套序列化框架。flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部
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2024-08-29 20:27:11
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Flink集群架构概念
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
架构模型Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作
作业管理器（JobManager）
资源管理器（ResourceManager）
任务管理器（TaskM
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2024-06-24 13:11:40
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注意：如果task的任务数据也就是并行度大于> slot，那么程序无法运行。1、一个TaskManager里面默认只有一个slot2、在task运行的过程中会进行数据合并，比如说下图的KeyBy --> Map 会产生operator Chain的情况Operator Chain的条件：1、数据的传输策略是： forward strategy2、在同一个taskManager中运行3、
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2024-05-08 22:11:23
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Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。很显然，TaskManager的计算资源是有限的，并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。那一个TaskManager到底能并行处理多少个任务呢？为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slo
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2023-10-19 21:10:08
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一、Flink概述Flink运行时主要角色有两个：JobManager和TaskManager。 JobManager主要是负责接受客户端的job，调度job，协调checkpoint等。 TaskManager执行具体的Task。TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了slot的概念，这个slot对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离，策略是均分，比如taskmanage
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2024-03-25 21:11:09
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文章目录Flink Checkpoint超时问题问题现象问题分析问题1：TaskManager进程挂掉问题2：任务长时间处于CANCELING问题3：Checkpoint超时问题4：数据无法正常同步解决思路总结参考文档 问题现象业务部门最近使用Flink来做数据实时同步，通过同步工具把CDC消息接入Kafka，其中上百张表同步到单个topic里，然后通过Flink来消费Kafka，做数据解析
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2024-02-22 12:42:34
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1、Flink状态去重场景在Flink运行的时候，往往是无休止的运行，在整个Flink程序运行的长河中，往往会出现很多状态的出现，那么状态的生命周期，也就是创建、使用和销毁，那么在我们写flink程序过程中，往往不需要关注flink 状态的清理，flink内部就会对我们的状态进行清理，例如我们开一个10分钟的窗口，那么在这十分钟的窗口中，这个状态也就是会发生创建、使用和销毁，那么我这里问大家一个问
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2024-10-16 17:30:10
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一、Flink 中的角色Flink 也遵循主从原则，主节点为JobManager，从节点为TaskManager1.1. Client将任务提交到JobManager，并和JobManager进行任务交互获取任务执行状态。1.2. JobManager负责任务的调度和资源的管理。负责Checkpoint的协调过程。获取到客户端的任务后，会根据集群中 TaskManager 上 TaskSlot 的
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2024-02-03 10:41:53
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1.flink任务调度原理 Flink 运行时架构主要组成： Client、JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点)。 Client：Flink 作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program 代码，它会构
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2024-03-15 09:01:32
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