环境说明:
cdh版本:cdh6.3.2组件版本信息如下:组件版本Cloudera Manager6.3.1Flume1.9.0+cdh6.3.2Hadoop3.0.0+cdh6.3.2HBase2.1.0+cdh6.3.2Hive2.1.1+cdh6.3.2Hue4.2.0+cdh6.3.2Impala3.2.0+cdh6.3.2Kafka2.2.1+cdh6.3.2Solr7.4.0+cdh6
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2023-08-21 18:57:03
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Flink on YARN with CDH: A Guide to Distributed Stream Processing
## Introduction
In today's era of big data, stream processing has become an essential component for real-time analytics and data proc
安装卸载脚本编写为了方便环境迁移或者他人用起来方便,这里我做成一键安装部署, 一键启动,一键卸载; 将下载好的工具上传至服务器指定目录.在这里我的目录是/data/monitor,便于管理; 目录下有 install目录, exporter-install两个目录;1: 将grafana,prometheus, consul安装包上传至/install 目录下, 在此处写安装脚本;
脚本名: in
CDH6.31集群flink服务编译添加过程一、环境准备1、环境：Jdk 1.8、centos7.6、Maven 3.6.3和Scala-2.112、源码和CDH 版本：Flink 1.10.0 、 CDH 6.3.1(Hadoop 3.0.0)注：mvn版本、CDH版本和scala版本无所谓，理论上可根据自己的版本自行更改。二、安装包准备；1、maven版本不要太低，我用的是maven 3.6.
本案例基于centos6.5安装CDH5.8.2分布式集群环境，都是在root用户下进行操作。到官网下载相应的安装包与校验文件集群环境：192.168.168.124 master；192.168.168.125 slaver1；192.168.168.126 slaver2一、准备工作1、卸载原jdk并安装jdk1.7.0_45，然后配置环境变量2
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2023-07-04 14:14:20
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Flink任务一般为实时不断运行的任务，如果没有任务监控, 任务异常时无法第一时间处理会比较麻烦。 这里通过调用API接口方式来获取参数，实现任务监控。 Flink任务监控（基于API接口编写shell脚本）一 Flink Standalone 模式二 flink-on-yarn 模式三 编写shell 脚本 Flink部署模式主要分为Flink StandAlone 模式，flink-on-ya
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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2023-07-11 17:25:18
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背景: 最近数据湖技术风风火火，其中三大湖之一的Iceberg，已其不绑定引擎层的特性，引起了作者的注意，作者也想学习一下，奈何自己的CDH里Flink还是1.9版本，因此有了这篇集成的文章。好了，说了这么多的废话，我得去带薪喝杯水了。目录集成步骤如下1. 编译环境准备2.Flink源代码编译3.制作Parcel包4.Flink服务添加到CDH5.验证服务可用性集成步骤如下1. 
前言：最近项目中要用flink同步上游数据，临时突击学习了java版本的flink使用，本文介绍一些在同步数据中遇到的一些问题，有些思路是本人原创，在查找了很多资料后做出的选择flink 介绍Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据留进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。导入kafka-flink依赖<depe
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2023-07-12 02:59:33
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# 实现flink on yarn监控
## 概览
在这篇文章中，我将指导你如何实现“flink on yarn监控”。这个过程包括一系列步骤，每个步骤都有具体的操作和代码示例。首先，我会介绍整个流程的概览，然后详细说明每个步骤的操作和代码。最后，我会提供一个类图来帮助你更好地理解。
## 流程概览
下面是实现“flink on yarn监控”的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---
# 使用CDH Flink通过YARN执行任务
Apache Flink是一款开源的流处理框架，它支持高吞吐量和低延迟的数据处理，可以处理批处理和实时数据流。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统的资源管理器，为Flink执行任务提供了资源管理和调度功能。在本文中，我们将讨论如何在CDH环境中使用Flink和YARN执行任务，并提供代码示
1.状态类型 State
按照是否有
key
划分为
KeyedState
和
OperatorState Keyed State:KeyedStream
流上的每一个
Key
都对应一个
State Keyed State
表示和
Key
相关的一种
State
，只能用于
KeydStream
类型数据集对应的
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2023-08-28 17:47:59
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Flink Metrics 简介Flink Metrics 是 Flink 集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC 以及任务运行组件（JM、TM、Slot、作业、算子）等相关指标。 Flink 一共提供了四种监控指标：分别为 Counter、Gauge、Histogram、Meter。 Flink 主动方式共提供了 8 种 Report。 使用
文章目录Monitoring CheckpointingMonitoringOverview TabHistory TabSummary TabConfiguration TabCheckpoint DetailsMonitoring Back PressureBack PressureTask performance metricsExampleBack Pressure Status Mon
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2023-09-04 17:17:21
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文章目录1. Flink API的抽象级别分析2. Flink DataStream常用API3. DataSource3.1 基于文件3.2 基于Socket3.3 基于集合3.4 自定义输入4. 自定义数据源4.1 自定义无并行度4.2 自定义有并行度 1. Flink API的抽象级别分析Flink中提供了4种不同层次的API：低级API：提供了对时间和状态的细粒度控制，简洁性和易用性较差
本文主要从以下几个方面介绍Flink流处理API——State API (状态管理)一、 状态管理Flink中的状态
A. 算子状态：B. 键控状态（Keyed State）-- 更常用C. 状态后端（State Backends） -- 状态管理（存储、访问、维护和检查点）二、 状态编程版本：scala：2.11.12Kafka：0.8.2.2Flink：1.7.2<depend
Timer简介Timer（定时器）是Flink Streaming API提供的用于感知并利用处理时间/事件时间变化的机制。Ververica blog上给出的描述如下：Timers are what make Flink streaming applications reactive and adaptable to processing and event time changes.对于普通用
# 监控 YARN Flink 任务的指南
在大数据处理的领域中，Apache Flink 是一个强大而灵活的流处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是 Hadoop 生态系统中的资源管理器。为了确保 Flink 作业的高可用性和性能，监控这些作业的状态至关重要。本文将引导你如何监控 YARN 中的 Flink 任务，详细步骤和代码示例会帮助你
背压(Back Pressured，也称为反压)是flink众多监控指标中比较重要的一个，它可以很直观的反应下游task是否能及时处理完所接收到的数据，关于背压的详细情况可以参考官网: 监控反压。注:1.13官网的背压介绍，还是基于1.12的背压计算方式。在1.12之前，flink是通过输出堆栈采样来判断是否背压的，而在1.13中，更改为使用基于任务 Mailbox 计时，并且重新实现了作业图的
1、alter概述 在Ambari中的告警机制用来监控各个模块及其机器的状态。对于告警来说主要包括AlertDefinition和Alert Instance。Alert Definition：告警任务定义，即定义告警的检测时间间隔（interval）、类型（type）、以及阈值等。Alert Instance：告警实例，即Ambari会读取alert definition，然后创建对应实例去执行
