Flink on Yarn1. Session模式应用场景2. Per-Job模式应用场景3. application模式3.1. 背景3.2. 原理 1. Session模式这种模式会预先在yarn启动一个flink集群,然后将任务提交到这个集群上,这种模式,集群中的任务使用相同的资源,如果某一个任务出现了问题导致整个集群挂掉,那就得重启集群中的所有任务,这样就会给集群造成很大的负面影响。特点
1.基于Yarn模式提交任务使用平台jar包测试:./bin/flink run -m yarn-cluster -p 2 ./examples/batch/WordCount.jar \ --input hdfs:///user/wupq/words.txt \ --output hdfs:///user/wupq/output2/2020
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flink中execution.attached为true和false的区别 答: 在 Apache Flink 中,execution.attached 参数用于控制作业执行的模式。该参数有两个可能的取值:true 和 false,分别表示"attached"模式和"detached"模式。execution.attached = true(默认值):在"attached"模式下,作业执行与提交
Flink 架构概览Flink 架构概览–Job用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务,它会生成一个JobGraph。JobGraph 是由 source、map()、keyBy()/window()/apply() 和 Sink 等算子组成的。当 JobGraph 提交给 Flink 集群后,能够以 Local、St
一、Window & Time 介绍Apache Flink(以下简称 Flink) 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架,在 Flink 中 Window  可以将无限流切分成有限流,是处理有限流的核心组件,现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的(Time Window),也可以是数据驱动的(Count Window)。 下面的代码是在 Flin
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文章目录一、前言二、TaskManagerRunner2.1、创建 TaskManagerRunner2.1.1、创建 TaskExecutorService, 用于创建 TaskExecutor2.2、启动 TaskManagerRunner2.2.1、基础服务的初始化, 构建 TaskExecutorService2.2.1.1、BlobCacheService的初始化2.3、TaskExe
Flink on YARN(一):一张图轻松掌握基础架构与启动流程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 on YARN 流程图Flink on YARN集群部署模式涉及YARNFlink两大开源框架,应用启动流程的很多环节交织在一起,为了便于大家理解,在一张
Flink 版本1.7.2 目录YARN群集高可用性配置:在运行高可用性YARN群集时,我们不会运行多个JobManager(ApplicationMaster)实例,而只会运行一个,由YARN在失败时重新启动。确切的行为取决于您使用的特定YARN版本。 配置:最大 Application Master 尝试数量 (yarn-site.xml)您必须配置为尝试 app
Flink 窗口 文章目录Flink 窗口一、Window1.1 概述1.2 Window 类型**滚动窗口(Tumbling Windows)****滑动窗口(Sliding Windows)****会话窗口(Session Windows)**二、Window API2.1 概述窗口分配器(Window Assigner)创建不同类型的窗口2.2 TimeWindow滚动时间窗口滑动时间窗口2
State概念解析State是一个接口,不同类型的分区状态必须实现的接口,State只能应用于KeyedStream的函数访问。key是由系统自动提供的,因此函数总是看到映射到当前元素的键的值。这样,系统可以一致地处理流和状态分区。KeyedStream:KeyedStream继承了DataStream,是由datastream的keyBy()产生的。表示按key的分区过的流。在datastrea
一、概述Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,并且能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信及容错机制等功能。Flink官网:Apache Flink: Stateful Computations over Data Streams 不同版本的文档:Index of /flink k8s on flink 官方文档:Na
文章目录一、部署1.1、[参考Standalone部署]()1.2、由于虚拟机的内存有限,所以需要修改资源配置1.3、复制Hadoop的jar包到Flink的lib目录二、Flink On Yarn运行架构2.1、Flink On Yarn 的内部实现原理: 任务提交流程2.2、任务调度原理三、Session-Cluster模式(yarn-session)3.1、启动yarn-session集
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flink启动命令分析1. flink启动命令的固定格式./flink <ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS]2 <ACTION>种类run 编译和运行一个程序。run-application 在应用模式下运行一个应用程序info 显示程序的优化执行计划(JSON)。list 列出正在运行的和计划中的程序。stop 用一个保存点停止一个正在运行的程
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文章目录1. 综述2. Flink Runtime 整体架构3. 资源管理与作业调度4. 错误恢复5. 未来展望 作者:高赟(云骞)1. 综述本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制。本文将首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程,然后介绍在这个过程,Flink 是怎么进行资源管理、作业调度以及错误恢复的。最后,本文还将简要介绍 Flin
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// 获取运行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();这行代码会返回一个可用的执行环境,是flink程序执行的上下文,记录了相关配,如并行度等,并提供了一系列方法,如输入流的读入方法,运行整个程序的execute方法等,对于分步式流处理程序来说,flatMap,
flink on yarn use kerberos.https://www.jianshu.com/p/c1eee60fd357
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Flink支持三大部署模式:1. Local 本地部署Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是Java 1.7.x或更高版本,本地运行会启动Single JVM,主要用于测试调试代码。2. Standalone Cluster集群部署Flink自带了集群模式Standalone,这个模式对软件有些要求:1.安装Java1.8或者更高
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红色部分标出来,就是有人觉得不合适,不用分发,至于用不用,我也不是很清楚,这个需要搞的时候,搞一下不就晓得了。随着物联网lOT的到来,万物连接一切,使得各大企业的数据也会井喷的增加。传统的大数据处理架构已经无法满足当前企业的发展,这个时候流式架构的出现,让企业的数据能够在较短的时间内处理快速响应迭代,满足企业各种场景下的不同需求。Flink的到来,很好的解决了这种问题。Flink是一个高性能,高吞
Flink开发环境搭建操作手册Flink环境的搭建我主要从两个方面的加以说明,一方面是Flink环境的安装,包括IDEA安装,Scala安装,Maven安装;另一方面是Flink的项目开发流程,包括Flink项目创建,编码,导出jar包。 一 Flink环境的安装1 IDEA安装1.1 IDEA简介IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以
一、概述当程序出现问题需要恢复 State 数据的时候,只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制,这样才可以保证 Exactly-once 这种语义。但是注意的是,它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once,比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source和 Sink 组件,如果想要保证 Exactly-one 的话
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