Flink的重启策略Flink支持不同的重启策略，这些重启策略控制着job失败后如何重启。集群可以通过默认的重启策略来重启，这个默认的重启策略通常在未指定重启策略的情况下使用，而如果Job提交的时候指定了重启策略，这个重启策略就会覆盖掉集群的默认重启策略。一、概览默认的重启策略是通过Flink的flink-conf.yaml来指定的，这个配置参数restart-strategy定义了哪种策略会被采
之前例子中存在的问题在之前的例子中,使用了checkpoint,虽然异常重启后可以继续失败前sum值继续运算,但是数据源的消费位置是从头开始,这不是我们想要的,要实现重启后消费位置offset是继重启前的offset,那么需要source端有CheckpointedFunction 的支持MySource public class MySource implements SourceFu
0. 待整理1. 用于引入的小例1.1 Job(处理流程的入口)/*
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# Flink on YARN 重启任务
在使用Flink on YARN时，我们经常会遇到需要重启任务的情况。本文将介绍如何使用Flink on YARN重启任务，并提供相应的代码示例。
## 1. Flink on YARN简介
Flink是一个开源的流处理和批处理框架，可以实时地处理和分析大规模数据。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hado
目录1.flink入门a.有边界和无边界 b.有状态c.精确一次性2.flink CheckPoint机制a. 任务启动b. 启动Checkpointc. Source启动Checkpointd. task 接收 barriere. barrier对齐f. 处理缓存数据g. 上报Checkpoint完成3.flink反压（背压）a. 产生原因b. 过程c. 影响4. 数据倾斜4.1 定义
# 如何实现“yarn flink 重启任务”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(查看任务ID) --> B(停止任务)
B --> C(重新提交任务)
C --> D(查看任务状态)
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 查看任务ID |
| 2 | 停止任务 |
| 3 | 重新提
安装：下载并启动下载从下载页面(http://flink.apache.org/downloads.html)下载所需的二进制包。你可以选择任何与 Hadoop/Scala 结合的版本。比如 Flink for Hadoop 2。启动一个local模式的Flink集群启动一个local模式的Flink集群非常地简单，我们可以按照以下的步骤来操作：1、进入到下载的目录；2、解压下载的文件；3、启动F
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2023-09-06 15:25:16
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目录 概述固定间隔失败率无重启策略实际代码演示概述Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪
前言 环境： JDK 1.8+Flink 1.6+Hadoop 2.7.3 文中若有表述不正确，欢迎大伙留言指出，谢谢！1、现象 使用yarn-session在yarn上启动flink集群并提交任务后，在Flink Web UI 上发现任务的state个数每十分钟左右会从0到10左右后又重复从0开始，但输出的结果没有问题。2、分析过程2.1 检查checkpoint过程（不是最终原因） 最
前言流式计算对稳定性敏感，所以我们在编写作业时一定会做好防御性编程，如各种判空、边界条件、安全的类型转换、格式判断、异常捕获等。但是墨菲定律说得好：Anything that can go wrong will go wrong.换言之，我们写再多的防御性代码，也无法覆盖所有非法数据的可能性，何况外部环境（网络、磁盘等）也会出现不可预知的波动，所以作业在遇到意外情况时最好能自己“复活”，而不是每次
Flink支持不同的重启策略，可以控制在发生故障时如何重新启动作业。可以使用默认重新启动策略启动集群，该策略在未定义任何特定于作业的重新启动策略时始终使用。如果使用重新启动策略提交作业，此策略将覆盖群集的默认设置。重启(Restart Strategies)策略种类：固定延迟重启策略（Fixed Delay Restart Strategy）故障率重启策略（Failure Rate Restart
Flink重启策略为什么需要设置重启策略？当任务失败时，Flink需要重新启动失败的任务和其他受影响的任务，以将作业恢复到正常状态。重新启动策略和故障转移策略用于控制任务重新启动。重新启动策略决定是否以及何时可以重新启动失败/受影响的任务。故障转移策略决定应重新启动哪些任务以恢复作业。NOTE：重启策略需要配合Checkpoint启动，因为需要用到flink的内部State使用RestartStr
Task 故障恢复 当 Task 发生故障时，Flink 需要重启出错的 Task 以及其他受到影响的 Task ，以使得作业恢复到正常执行状态。Flink 通过重启策略和故障恢复策略来控制 Task 重启：重启策略决定是否可以重启以及重启的间隔；故障恢复策略决定哪些 Task 需要重启。重启策略 固定延时重启策略 故障率重启策略 不重启策略 备用重启策略 故障恢复策略 全图重启故障恢复策略 基于
一、高可用性1. 高可用性定义高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。2.高可用性计算指标假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，
当任务失败时，Flink需要重新启动失败的任务和其他受影响的任务，才能将任务恢复到正常状态。 重启策略(Restart strategies)和故障转移策略(failover strategies)用于控制任务重新启动。重启策略决定是否以及何时重启失败的/受影响的任务。故障转移策略决定应该重新启动哪些任务来恢复作业。集群可以使用默认重启策略启动，当没有定义特定于作业的重启策略时，总是使用默认重启策
背景：目前的yarn集群比较少，在数据量大一点，运行资源不足的情况下经常会影响到实时程序（内心os：还不如搭个flink 集群得了跑啥on yarn嘛毕竟穷是原罪。。。，现在整天都要擦屁股。。。。。）心跳容器超时，也就是在规定的时间内TaskManager 无法为task 向JobManager申请到container 网络，cores，内存都有可能引起直接查看flink的重启策略是什么：点击da
本专题将会从0到1实现告警处理流程，并会讲解实现过程中使用到的Flink中的技术。1 Flink简介Flink是一个流式的分布式处理引擎，可以同时处理有界流和无界流，并可以运行在常见的集群环境中。 Flink常用的应用场景有： (1) 事件驱动型应用 (2) 数据分析型应用 (3) 数据管道应用：将数据进行转换后再迁移到其他的存储系统2 Flink的Local部署模式Flink支持三种部署模式：L
Flink的checkpoint机制可以保证exactly-once特性，让Flink流计算结果具备可信赖性，checkpoint会异步保存遇到检查点时当时数据流记录的位置以及算子的中间状态，在Flink任务发生故障时，可以从最新保存成功的checkpoint恢复任务。看似很健壮的机制，但为什么有时候运行好好的Flink任务，总是会自己重启呢?尽管有checkpoint保证exactly-on
1.定义Flink作业调度是将Flink作业提交到Flink集群上，并根据作业的执行计划和资源需求等信息对作业进行优化、调度和分配，从而实现高效、可靠的作业执行的过程2.设计思路：作业提交：Flink作业调度的第一步是将作业提交到集群上，提交方式可以通过命令行、Web界面或API等实现。作业分析：在作业提交后，Flink会对作业进行分析，包括作业的执行计划、算子的依赖关系、资源需求等信息。作业优化
1.概述Flink 提供了一个 Apache Kafka 连接器，用于从 Kafka Topic 读取数据和向 Kafka Topic 写入数据，并保证恰好一次次语义。2.DependencyApache Flink 附带了一个通用的 Kafka 连接器，它试图跟踪最新版本的 Kafka 客户端。它使用的客户端版本可能会在 Flink 版本之间发生变化。最近的 Kafka 客户端向后兼容 brok
