# Flink on YARN 集群配置详解
Apache Flink 是一个强大的大数据处理框架，它支持流处理和批处理。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个流行的资源管理器，可以有效地管理和调度集群资源。将 Flink 部署在 YARN 集群中，可以有效利用 YARN 提供的资源管理能力。本文将详细介绍在 YARN 上配置 Flink 集群的主要配置
翻译Flink官网文档，Flink在YARN集群提交job，调试，以及命令行提交格式。最后，是Flink与YARN的交互分析。 文中会夹杂一些实践经验，读者可以参考或者进行实践，完善。快速开始在YARN上启动一个长期的Flink集群启动一个拥有4个Task Manager的yarn会话，每个Task Manager有4gb的堆内存:# 从flink下载页获取haddoop2包# htt
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2024-06-26 07:13:30
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文章目录一、环境配置二、安装flink三、向集群提交作业报错处理finishConnect(..) failed: No route to host四、终端提交任务五、部署模式5.1 独立模式standalone5.2 yarn模式 一、环境配置centos7.5java8hadoopssh、关闭防火墙node00、node01、node02二、安装flinkhttps://www.apache
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2023-10-29 10:02:30
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1.基本组件 Flink架构分为三层，由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 API&Libraries层 API层包括构建流计算应用的DataStream API和批计算应用的DataSet API（基本弃用），两者都提供给用户
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2024-01-02 13:42:11
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1.简介hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统，运行于普通的硬件之上（例如pc或者廉价刀片服务器).HDFS和现有的分布式文件系统有许多相似之处。然而，不同之处也是很明显的。HDFS是高容错，并用于部署在低成本的硬件之上。HDFS为应用数据提供很高的吞吐，使用有大量数据的应用。HDFS实现了部分POSIX功能，允许通过流的方式访问文件系统数据。2.假设和目标硬件故障
1.集群规划Flink on yarn 的HA其实是利用yarn自己的恢复机制。在这里需要用到ZK，主要是因为虽然flink-on-yarn cluster HA 依赖于Yarn自己的集群机制，但是在Flink job在恢复时，需要依赖检查点产生的快照，而这些快照虽然配置在hdfs,但是其元数据信息保存在zookeeper中，所以我们还要配置zookeeper的信息hadoop集群：mast...
原创
2022-01-11 16:29:14
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目录一、引言1.1 本文目标1.2 预备工作和软件版本说明二、集群规划三、搭建步骤3.1 解压安装包3.2 集群文件配置3.2.1 flink-conf.yaml文件配置3.2.2 workers文件配置3.2.3 masters文件配置3.3 分发配置文件3.4 修改TaskManager节点地址3.5 测试3.5.1 集群启动成功 3.5.2 Web UI页面启动成功四、集
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2024-09-22 07:41:34
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目录Flink 基本概念1、Job Manager2、Task Manager任务提交流程1、独立集群(Standalone) 2、Yarn集群 程序与数据流执行图数据传输形式 任务链（Operator Chains） 参考Flink 基本概念目前在实时的框架当中，Flink可以说是具有一席之地的。Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计
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2023-11-29 04:53:15
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架构图Job Managers, Task Managers, ClientsJobManager(Master)
用于协调分布式执行。它们用来调度task，协调检查点，协调失败时恢复等。Flink运行时至少存在一个JobManager。一个高可用的运行模式会存在多个JobManager，它们其中有一个是leader，而其他的都是standby。TaskManager(Worker)
用于执行一个
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2023-07-11 17:12:10
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Per-job Cluster该模式下，一个作业一个集群，作业之间相互隔离。在Per-Job模式下，集群管理器框架用于为每个提交的Job启动一个 Flink 集群。Job完成后，集群将关闭，所有残留的资源也将被清除。此模式可以更好地隔离资源，因为行为异常的Job不会影响任何其他Job。另外，由于每个应用程序都有其自己的JobManager，因此它将记录的负载分散到多个实体中。场景：Per-Job模
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2023-07-11 17:18:48
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一、Flink的特点作为一个高性能的主流中间件，flink有以下特点。批流一体：统一批处理、流处理：flink处理数据是多样化的，既可以处理批数据，就是把数据攒起来处理，也可以处理流式的数据。分布式：Flink程序可以运行在多台机器上，搭建flink集群，可以把一个任务分散开，数据分布到不同的机器中去运行，多个机器分散运行一部分，最后汇总结果。高性能：处理性能比较高，性能很高，处理速度快。高可用：
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2023-11-12 12:28:08
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整理了在学习flink的过程中的各项知识的入口，以便查阅、回顾以及一些查漏补缺。持续更新。 文章目录一. flink概述：二. flink部署模式与集群搭建三. flink的编程模型、相关原理四. flink dataStream五. flink sql和table api的操作六. flink的状态管理七. flink监控与性能优化八. 其他经验1. 源码改造2. 排错经验3. 面试问答 ing
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2023-11-22 15:56:40
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# 如何在 Flink 上提交 YARN 集群任务
Apache Flink 是一种流处理和批处理的数据处理引擎，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器。将 Flink 应用程序部署在 YARN 集群中，可以有效利用分布式计算资源。本文将带你一步一步了解如何在 Flink 环境中提交 YARN 集群任务。
## 提交流程概览
# 如何实现 Flink 集群模式 YARN
Apache Flink 是一个流处理框架，它支持多种部署模式。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统的一部分，用于资源管理和作业调度。本篇文章将详细介绍如何将 Apache Flink 部署在 YARN 集群模式下的步骤。
## 整体流程
实现 Flink 集群模式 YARN
在处理“yarn flink集群重启”相关问题的过程中，有几个核心要素的考虑，帮助我们确保系统能够平稳运行，及时恢复服务。在此，我将详细记录环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及版本管理的要点。
## 环境预检
在启动之前，首先要做的是对环境进行预检。这包括确保所有节点的兼容性、安装必要的工具以及环境变量的配置。
### 四象限图与兼容性分析
通过四象限图，帮助我们分析不同版
# 在CDH集群上使用Flink on YARN的简易指南
Apache Flink是一款流处理和批处理的分布式计算引擎，能够处理高吞吐量和低延迟的实时数据。将Flink部署在CDH（Cloudera Distribution including Hadoop）集群上，利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）管理资源，是一种常见的应用场景。
## 环境准备
原创
2024-10-12 04:25:49
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dinky flink on yarn集群是一项在大数据处理领域中颇具挑战的任务，这篇博文将详细记录解决这个问题的过程。为确保整体顺利进行，我将从环境预检到故障排查，逐一阐述操作步骤与思考。
## 环境预检
在开始之前，我首先进行了环境预检。确保硬件及软件环境的正确性非常重要。以下是我使用的硬件拓扑结构和各个组件的依赖版本对比代码。
```mermaid
mindmap
root((硬件
阿里超大规模 Flink 集群运维体系介绍一、演进历史和运维挑战二、集群运维 Flink Cluster三、应用运维 Flink Job 一、演进历史和运维挑战 阿里的实时计算经历了近 10 年的快速发展，总体来说可以分成三大时代：1.0 时代：2013 年到 2017 年，三大实时计算引擎并存。大家熟悉的 Jstorm 和 Blink 当时都还叫做流式计算。2.0 时代：2017 年集团合并了
文章目录核心组件ClientDispatcherResourceManagerJobMasterTaskManager任务提交流程yarn平台提交流程CliFrontend.javaYarnJobClusterEntrypoint.javaYarnTaskExecutorRunner.java任务调度原理问题并行度slotTasks算子链slot共享并行子任务分配 核心组件Client客户端用于
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2024-06-25 10:05:44
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绿色为未确认的部分一、概述什么是Flink是一种大数据计算引擎，用于对无界（流数据）和有界（批数据）数据进行有状态计算。特点1）批流一体：统一批处理、流处理2）分布式：Flink程序可以运行在多台电脑上3）高性能：处理速度很快4）高可用：Flink支持高可用性（HA）5）Flink可以保证数据处理的准确性，及时出现问题，也能进行修正Flink的核心组成1）Deploy(部署)层①本地模式：启动单个
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2024-02-02 17:52:26
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