状态管理之前我们提到过大多数流应用是有状态的。很多operators会不断的访问并更新某中状态，例如一个window中收集了多少条记录，输入源中当前读到的位置，亦或是用户定义的特定operators的状态。无论是内置的operator还是用户定义的operators，Flink对待它们都是一致的。在这章我们会讨论Flink 支持的不同的状态类型、state是如何被存储并由state backend
前置准备CentOS7、jdk1.8、flink-1.10.1、hadoop-2.7.7、zookeeper-3.5.7 一、集群规划 二、集群配置 2.1 flink-conf.yaml# 配置使用zookeeper来开启高可用模式high-availability: zookeeper# 配置zookeeper的地址，采用zookeeper集群时，可以使用逗号来分隔多个节点地址hi
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2021-12-08 09:48:12
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1.概述为了实现并行执行，Flink应用会将算子划分为不同任务，然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样，Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配（处理槽共享组）来提高应用的性能。其实这两个概念我们可以
flink笔记@tanghc1.HA集群环境规划2.配置3.验证HA切换1.HA集群环境规划使用三台节点实现两主两从集群（由于笔记本性能限制）jobmanager：master 、slave1Taskmanager:slave1、slave2（slave1是一台机器上同时跑jobmanager和Taskmanager）zookeeper：master 、slave1、slave2NOT...
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2022-01-11 16:29:14
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Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算
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2022-12-30 15:31:42
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文章目录官网参考1.任务2.通过flinkUI可以看到 有几个框就是几个Task3.程序模型4.流的分类5.Operator Chains6.Task Slot (TM = JVM)7.获取整个算子的执行计划8.flink通过webUI的Jar包传到哪里去了 java.io.tmpdir=/tmp 官网参考# https://ci.apache.org/projects/flink/flink-
1. Flink简介Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink流执行引擎（streaming dataflow engine），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet
Flink部署-standalone模式 安装环境信息flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgzhadoop-2.7.5java 1.8zookeeper 3.4.6os:centos 6.4123451、下载直接去flink的社区下载就可以了。http://flink.apache.org/downloads.html2、解压tar -zxvf fli
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2019-01-11 10:38:00
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独立模式（Standalone）是部署 Flink 最基本也是最简单的方式： 所需要的所有 Flink 组件， 都只是操作系统上
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2022-06-18 01:25:13
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flink 1.9.2版本搭建的HA JM存在bug：明明在node01, node02两个节点上都有JM，但是孰是activing，孰是standby状态无法区分。Spark是有明确的状态显示的。单独启动JM或TM分别单独执行jobmanager.sh taskmanager.sh即可：集群角色划分说明高可用实现步骤HDFS用于保存JM的元数据信息，flink最擅长的是进行有状态的计算，因此也就需要对大量数据进行存储：vim masters：将所有的JM都加进来：要将修改
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2021-07-04 18:36:48
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1、standalone cluster部署flink的集群也是主从架构。主是jobManager,,从事taskManager。规划：ip服务描述192.168.216.111jobManager、taskManager192.168.216.112taskManager192.168.216.113taskManager1、下载2、解压[root@hadoop01 local]# tar -z
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2023-04-07 10:03:33
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flink 1.9.2版本搭建的HA JM存在bug：明明在node01, node02两个节点上都有JM，但是孰是activing，孰是standby状态无法区分。Spark是有明确的状态显示的。单独启动JM或TM分别单独执行jobmanager.sh taskmanager.sh即可：集群角色划分说明高可用实现步骤HDFS用于保存JM的元数据信息，flink最擅长的是进行有状态的计算，因此也就需要对大量数据进行存储：vim masters：将所有的JM都加进来：要将修改
原创
2022-01-19 15:15:28
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Flink1.16.0集群安装一、集群规划部署节点部署内容节点 IPk8s-masterjdk11、flink1.16.010.52.0.143k8s-node1jdk11、flink1.16.010.52.0.144k8s-node2jdk11、flink1.16.010.52.0.145二、安装前的准备1、关闭Selinux、防火墙和THP，三台服务器都要操作一次关闭防火墙 systemctl
OnlineStatisticsTaskpackage pers.aishuang.flink.streaming.task;import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.
Flink架构与集群搭建一、Flink基本架构1.1 JobManager与TaskManager1.2 无界数据流与有界数据流1.3 数据流编程模型二、Flink集群搭建2.1 Standalone模式安装2.2 Yarn模式安装 一、Flink基本架构1.1 JobManager与TaskManagerFlink运行时包含了两种类型的处理器：JobManager处理器：也称之为Master，
# FLINK HA 在 Hadoop Standalone 集群中的部署与配置
Apache Flink 是一个强大的分布式处理引擎，适用于实时数据流处理和批处理。为了确保其高可用性（HA），我们需要将其与 Hadoop Standalone 集群进行整合。本文将详细介绍如何在 Hadoop Standalone 集群中部署和配置 Flink HA，并提供相应的代码示例和图示。
## 一、前
Flink中的数据交换基于以下设计原则构建：数据交换的流控是由接收方启动的，这与原始MapReduce十分相似。用于数据交换的数据流，即通过物理线路的实际数据传输，是通过IntermediateResult的概念抽象的，并且是可插入的。这意味着该系统可以使用相同的实现方式去支持流式传输（streaming）与批量传输（batch）数据交换的过程：数据交换的过程，涉及多个对象，包括：作为主节点的Jo
1.流技术演变 1.1 Apache Storm Apache Storm是流处理的先锋。Apache Storm提供了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐
集群角色Flink提交作业和执行任务，需要几个关键组件：客户端：代码由客户端获取并作转换，之后提交给JobmanagerJobmanager就是Flink集群的管事人，对作业进行中央调度管理；当从客户端获取到转换过的作业后会进一步进行处理，然后分发给众多的taskmanagerTaskmanager:真正干活的人，数据的处理操作都是它们来做部署模式在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可
Local模式、Standalone模式和FlinkonYARN模式是Flink的三种常见部署模式。
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2023-09-22 17:13:04
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