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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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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工作或者面试中一般都要求面试者有较强的独立解决问题的能力，解决问题的前提是：我们对相应组件的原理非常清楚。本文先讲述原理，再结合实战分析一个线上任务的异常案例。本文分以下几个部分：第一部分直接给出结论第二部分会分析原理：Flink 中单个 subtask 卡死，为什么会导致整个任务卡死？第三部分：线上业务如果出现类似问题如何定位？换言之，线上出现哪些现象可以说明是单个 subtask 导致整个任务
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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# Flink YARN TaskManager个数的配置与管理
Apache Flink是一种流处理框架，广泛应用于实时数据处理和大数据分析。Flink的执行环境可以通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理。在Flink部署中，TaskManager是执行任务的工作节点，理解它的数量以及如何配置这些节点对提升应用性能至关重要。本文将深入探讨如何
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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文章目录1. Motivation2. 设计方案2.1. StreamTask 中要做的改变2.2. client 代码需要做的改变2.3. event 的产生与处理2.4. Checkpoint 和 timer 的 trigger3. 具体实现3.1. StreamTask 处理流程3.1.1. event
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2024-08-12 10:06:02
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# Flink on YARN集群启动TaskManager个数
随着大数据的迅猛发展，Apache Flink作为一种流处理框架，越来越受到开发者的青睐。在Flink的使用过程中，如何在YARN集群上高效启动TaskManager是一个至关重要的话题。本文将深入探讨在Flink on YARN集群中启动TaskManager个数的相关知识，包括如何配置、影响因素，以及最佳实践。最后，我们还将通
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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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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flink整体构成作业管理器(JobManager):管理者 负责管理调度 不考虑高可用 只能有一个任务管理器(TaskManager):工作者 负责执行任务处理数据 可以有一个或者多个作业管理器(JobManager)任务管理和调度的核心 控制应用执行的主进程组件JobMaster作用是处理单独的作业(Job)每个Job都有一个自己独立的JobMasterJobMaster接收需要执行的应用1J
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2023-12-17 14:53:06
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Flink的运行架构一、Flink的架构二、Flink运行时的组件1.作业管理器（JobManager）2.任务管理器（TaskManager）3.资源管理器（ResourceManager）4.分发器（Dispatcher）三、Flink任务提交流程四、Flink任务调度原理一、Flink的架构Flink运行时由两种类型的进程组成：一个JobManager和一个或者多个TaskManager，采
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2024-01-14 19:44:19
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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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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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很多人已经用上了spark，所以人们往往有个疑问，问啥还要用flink呢？
首先我们理解flink是基于流处理，是一个真正的流处理引擎，不是一个基于微批处理的引擎。批处理在flink看来反而是一种特殊情况。
下图是flink的结构
flink是一个分层的体系结构。flink可以运行在本地，也可以运行在yarn或者是云主机上。Runtime是flink的核
可根据官网了解Flink 内存配置：配置 TaskManager 内存 | Apache Flink 组成部分 配置参数 描述&nbs
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2024-07-24 13:10:52
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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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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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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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