[size=x-large]问题出现[/size]
hadoop默认调度器是FIFO，其原理就是先按照作业的优先级高低，再按照到达时间的先后选择被执行的作业。
比如有两个作业job1和job2，job1提交了一个优先级比较高的作业，而且独占资源时间特别长，这时候来了一个job2作业，就需要等待job1完成释放后才能执行。
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# Hadoop集群重启详解
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。随着系统更新或维护，Hadoop集群的重启是一个常见的任务。本文将介绍Hadoop重启的基本步骤，并通过代码示例进行详细讲解。
## Hadoop集群概述
Hadoop主要由两个核心组成部分构成：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MR（MapReduce）。HD
原创
2024-09-27 05:43:25
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Flink核心篇，四大基石、容错机制、广播、反压、序列化、内存管理、资源管理Flink基础篇，基本概念、设计理念、架构模型、编程模型、常用算子Flink源码篇，作业提交流程、作业调度流程、作业内部转换流程图1、Flink作业提交流程应该了解吧？2、Flink作业提交分为几种方式？3、Flink JobGraph是在什么时候生成的？4、那在 JobGraph 提交集群之前都经历哪些过程？5、Pipe
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2024-09-13 07:49:42
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flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes，也可以运行在独立集群中。当然，它还提供了本地运行模式，可以供我们开发测试。架构组成flink集群中最重要的两个进程组件是：JobManager 和 TaskManager。 这是典型的主从架构：一个集群中只能有一个JobManager（HA部署的除外，它会有
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2023-12-21 13:46:32
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最近在学习了尚硅谷的Flink内核源码解析，内容很多，因此想要整理学习一下。Flink的版本是1.12.0。第三章就来从源码层面学习一下Flink的任务调度机制。主要分为两部分，一部分是图的详细转换过程，另一部分是任务调度执行。问题整理： 1. Flink的任务是怎么调度的？ 2. Flink内部的执行图是怎么转换的？ 3. Flink的任务调度策略都有哪些？首先看一下Task调度中执行图的转换：
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2024-02-09 23:05:07
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Apache Kylin 上游通常有复杂的数据 ETL 过程，如 Hive 入库、数据清洗等；下游有报表刷新，邮件分发等。集成 Apache DolphinScheduler 后，Kylin 可以方便地将大数据平台各组件串联起来，让各个任务通过 DAG 统一调度。01 背景Apache Kylin 是一个支持海量大数据的在线分析引擎，需要离线或流式地从 Apache Hive、Apa
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2024-08-22 09:03:56
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## Flink程序加载Hadoop配置
在进行大数据处理时，Flink是一个非常流行的框架，而Hadoop是一个被广泛使用的分布式存储和计算框架。在一些场景下，我们可能需要在Flink程序中加载Hadoop的配置信息，以便与Hadoop集群进行交互。本文将介绍如何在Flink程序中加载Hadoop配置，并提供相关的代码示例。
### 加载Hadoop配置
在Flink程序中加载Hadoop
原创
2024-05-15 04:36:19
136阅读
一.调度Flink通过Task Slots来定义执行资源。每个TaskManager有一到task slot，每个task slot可以运行一条由多个并行task组成的流水线。这样一条流水线由多个连续的task组成，比如并行度n的MapFunction和并行度为n的ReduceFunction。需要注意的是Flink经常并发执行连续task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。一个由数据源、MapFunction和ReduceFunction组成的Flink作业，其中数据源和MapFunct
原创
2021-08-31 09:13:11
294阅读
导读：Flink是目前流式处理领域的热门引擎，在实时数仓、实时风控、实时推荐等多个场景有着广泛的应用。京东于2018年开始基于Flink+k8s深入打造高性能、稳定、可靠、易用的实时计算平台，支撑了京东内部多条业务线平稳度过618、双11多次大促。本文将分享京东Flink在应用过程中遇到的问题、挑战和解决方案，在性能、稳定性、易用性等方面对社区版Flink所做的深入的定制和优化，以及未来的展望和规
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2024-05-04 23:11:46
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一.调度Flink通过Task Slots来定义执行资源。每个TaskManager有一到task slot，每个task slot可以运行一条由多个并行task组成的流水线。这样一条流水线由多个连续的task组成，比如并行度n的MapFunction和并行度为n的ReduceFunction。需要注意的是Flink经常并发执行连续task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。一个由数据源、MapFunction和ReduceFunction组成的Flink作业，其中数据源和MapFunct
原创
2022-01-27 15:15:14
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文章目录1.前言2.测试3.配置启用4.其他配置参数4.1.主要配置4.2.其他可能相关的配置5.调用流程6.配置Adaptive调度器7.DefaultDeclarativeSlotPool7.1.NewSlotsListener7.2.offerSlots7.3.freeReservedSlot7.4.缩容触发8.AdaptiveScheduler8.1.使用条件8.2.计算并行度信息8.2
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2024-06-04 19:11:46
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目录前言：1、连续事件处理的目标2、流处理技术的演变Lambda 架构概述：优势和局限性3、初探Flink批处理与流处理4、为什么选择Flink前言： 我们渴望按照流的方式处理数据，但要做好很困难；随着大规模数据在各行各业中出现，难度越来越大。这是一个属于物理学范畴的难题：在大型 分布式系统中，数据一致性和对事件发生顺序的理解必然都是有限的。伴随着方法和技术的演化，我们尽可能使这种局限性不危及商业
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2023-10-17 19:28:38
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Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:37
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Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:36
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Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:36
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文章目录1. 概述2. YARN基础架构3. 辅助角色3.1 Web应用代理(Web Application Proxy)3.2 JobHistoryServer历史服务器 1. 概述什么是资源调度？为什么需要资源调度？资源，即服务器的硬件资源，如：CPU、内存、网络等；资源调度是为了管控服务器的硬件资源，提供更好的利用率；分布式资源调度是管控这个分布式服务器集群的全部资源，整合进行统一的调度在
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2023-07-24 10:22:12
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目录一、纠缠码二、异构存储 (冷热数据分离)1. 异构存储 Shell 操作2. 测试环境准备3. HOT 存储策略案例4. WARM 存储策略测试5. COLD 策略测试6. ONE_SSD 策略测试7. ALL_SSD 策略测试8. LAZY_PERSIST 策略测试 一、纠缠码纠缠码原理HDFS 默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了 2 倍的冗余开销。Hado
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2023-08-10 09:32:52
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在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
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2023-08-03 18:57:41
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本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，也有利于我们更透彻
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2024-03-20 11:59:57
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# Flink 程序与 Hadoop 的关系及实现步骤
## 1. 引言
Apache Flink 是一个分布式数据处理引擎，主要用于实时数据流处理和批数据处理。而 Hadoop 是一个分布式计算和存储框架，通常用于大数据处理。很多小白在初次学习时会产生疑问：Flink 程序运行是否依赖 Hadoop？实际上，Flink 可以独立运行，但在某些情况下，它可以与 Hadoop 集成，以利用 Had
