一、flink涉及到的基础概念Flink 几个最基础的概念，Client、JobManager 和 TaskManager.二、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为
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2024-05-01 23:24:57
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flink源码分析1-4–yarnPerJob任务提交流程–部署集群前的准备&提交任务1、创建flink的ResourceManager//往yarn集群提交完了任务之后，启动入口类的main方法：YarnJobClusterEntryPoint.java的main方法
public static void main(String[] args) {
// startup check
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2024-01-26 07:20:00
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YarnClusterDescriptorprivate ApplicationReport startAp
原创
2021-08-02 13:50:03
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YarnClusterDescriptorprivate ApplicationReport startAppMaster( Configuration configuration, String applicationName, String yarnClusterEntrypoint, JobGraph jobGraph, YarnClient yarnClien
原创
2022-08-02 19:25:20
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# YARN的per_job运行卡住：原因与解决方案
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个关键组成部分，负责资源管理和调度。尽管YARN设计得相对可靠，但在实际运行中，依然可能会出现一些问题。其中，"per_job运行卡住"是一个常见的问题，本文将探讨导致这一问题的原因以及可能的解决方案，并附上相关的代码示例。
## YAR
一般来说我们知道武功分为内功和外功。外功其实是很好练的，而且很实用，练完就可以打人。而我们实战同样也是，看完就可以干活。这就是我们的外功。但是如果你想把事情做得更好，遇到问题能够更好地解决，那就需要练内功，这就是我们系统学习所要学习的Flink的一些概念机制等。下面我们开始修炼内功，看下Flink的分布式执行。Flink的分布式执行包括两个重要的进程，master和worker。 执行Flink程
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2024-03-03 11:16:15
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上一篇博客博主分享了mapreduce的并行原理，本篇博客将继续分享yarn客户端提交job的流程和自定义partition编程。 一、yarn客户端提交job的流程 &nbs
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2023-10-24 12:05:30
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AbstractJobClusterExecutor.java@Overridepublic CompletableFuture<JobClient> execute(@Nonnull final Pipeline pipeline, @Nonnull final Configuration configuration, @Nonnull final ClassLoader userC
原创
2022-08-01 19:51:18
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AbstractJobClusterExecutor.java@Overridepublic Complet
原创
2021-08-02 13:51:09
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前言前面，我们已经分析了 一文搞定 Flink 消费消息的全流程 、写给大忙人看的 Flink Window原理 还有 一文搞定 Flink Checkpoint Barrier 全流程 等等，接下来也该回归到最初始的时候，Flink Job 是如何提交的。正文我们知道 Flink 总共有两种提交模式：本地模式和远程模式( 当然也对应着不同的 environment，具体可以参考 Flink Co
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2024-02-24 16:56:50
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Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、执行环境（Execution Environment）1、创建执行环境1.1、getExecutionEnvironment1.2、createLocalEnvironment1.3、createRemoteEnvironment2、执行模式(Execution Mode)2.1、
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2023-12-15 10:20:47
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# Flink on YARN Per-Job 启动命令详解
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: Flink on YARN Per-Job 启动命令
op2=>operation: 执行flink run命令
op3=>operation: 配置flink-conf.yaml文件
op4=>operation: 执行yarn-session
原创
2023-08-15 09:27:34
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JobManager高可用性（HA） 作业管理器JobManager协调每个Flink部署组件，它负责调度以及资源管理。 默认情况下，每个Flink集群只有一个独立的JobManager实例，因此可能会产生单点故障（SPOF）。 使用JobManager High Availability，可以从JobManager的故障中恢复，从而消除SPOF。可以为独立（Standalone）集群和YA
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2024-03-18 19:47:19
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目录1. 有效配置和程序的封装1.1 上文回顾1.2 构建Application运行所需的Option配置参数1.3 获取application的jar包和所有依赖包的URL1.4 对各种configuration进行合并，形成有效configuration1.4 获取打包的程序，再进行程序的执行1.5 PackagedProgram类变量userCodeClassLoader和mainClas
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2024-06-14 17:06:31
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众所周知，flink作为流计算引擎，处理源源不断的数据是其本意，但是在处理数据的过程中，往往可能需要一些参数的传递，那么有哪些方法进行参数的传递？在什么时候使用？这里尝试进行简单的总结。使用configuration 在main函数中定义变量1 // Class in Flink to store parameters
2 Configuration configuration = new Co
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2023-07-04 11:43:43
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Per-Job 新老版本启动方法老版本（<=1.10）flink run -m yarn-cluster -c xxx xxx.jar新版本（>=1.11）flink run -t yarn-per-job -c xxx xxx.jarPer-Job 启动的三个进程CliFrontend参数解析封装CommandLine封装配置执行用户代码 execute（）生成StreamGra
原创
2022-08-01 19:46:20
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Flink On Yarn模式原理为什么使用Flink On Yarn?在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：-1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业 -3.基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错) ○ JobManager 进程和 TaskMana
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2023-09-10 16:35:06
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一、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework，包括任务的状态以及 Checkpo
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2023-08-22 10:24:41
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Per-Job 新老版本启动方法老版本（<=1.10）flink run -m yarn-cluster -
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2021-08-02 13:52:59
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# 使用Java代码提交Flink Job任务
Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析。作为一个强大的工具，Flink 提供了丰富的API和数据流模型，可以让开发者轻松构建和提交数据处理任务。在本文中，我们将探讨如何使用Java代码提交Flink Job，并提供相应的代码示例。
## Flink概述
在深入代码之前，我们先来了解一下Flink的
