Flink1——运行时架构Flink系统架构重要概念 Flink系统架构整体构成Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、
问题描述我们的flink程序往往是7*24小时在运行的，当任务挂掉后，我们虽然可以通过监控报警等，第一时间知道程序挂掉，但是如果我们电脑不在旁边或者我们在休假，这种情况，往往不能够及时的重启任务。需求想实现一个脚本，能够在规定的时间范围内监测到任务已经停止，然后自动运行重启命令，重启任务；如果任务是存有中间状态的，那么还需要在自动重启时获取到任务的checkpoint路径实现思路关于监测任务是否挂
flink源码分析1-4–yarnPerJob任务提交流程–部署集群前的准备&提交任务1、创建flink的ResourceManager//往yarn集群提交完了任务之后，启动入口类的main方法：YarnJobClusterEntryPoint.java的main方法
public static void main(String[] args) {
// startup check
程序入口类main方法1）flink-1.12.0\flink-clients\...\CliFrontend.java/** * Submits the job based on the arguments. */public static void main(final String[] args) { EnvironmentInformation.logEnvironmentInfo(LO
原创
2022-08-01 19:49:48
314阅读
程序入口类main方法1）flink-1.12.0\flink-clients\...\CliFronten
原创
2021-08-02 13:51:55
882阅读
一、前言 个人感觉学习Flink其实最不应该错过的博文是Flink社区的博文系列，里面的文章是不会让人失望的。强烈安利：https://ververica.cn/developers-resources/。 本文是自己第一次尝试写源码阅读的文章，会努力将原理和源码实现流程结合起来。文中有几个点目前也是没有弄清楚，若是写在一篇博客里，时间跨度太大，但又怕后期遗忘，所以先记下来，后期进一步阅读
转载
2023-09-15 21:20:26
97阅读
一、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework，包括任务的状态以及 Checkpo
转载
2023-08-22 10:24:41
156阅读
文章目录系列文章目录前言一、偷懒，百度方案二、优雅高效方案总结 前言提交一个flink作业，希望获取这个作业的jobId,以便后续程序监控，例如获取checkpoint路径，从checkpoint点重启一、偷懒，百度方案查回来的是，通过jobname去查，或者从提交的日志文件中解析出jobId，这种方案，实在看不上！二、优雅高效方案方法1.直接从env中获取：JobClient jobClien
文章目录1. Flink 的时间语义2. Timestamp 和 Watermark2.1 Timestamp 分配和 Watermark 生成2.2 Watermark 的传播2.3 ProcessFuction2.4 Watermark 的处理逻辑3. Table API 中的时间3.1 Table 中指定时间列3.2 时间列和 Table 操作4. 对于时间的思考4.1 时间是数据 or
Per-Job 新老版本启动方法老版本（<=1.10）flink run -m yarn-cluster -
转载
2021-08-02 13:52:59
1360阅读
# 使用Flink在YARN上运行作业的步骤
## 1. 确保环境配置
在开始之前，确保你已经完成了以下步骤：
1. 安装和配置Flink集群和YARN集群。
2. 确保你有一个可用的Flink作业Jar文件。
## 2. 将作业提交到YARN
接下来，我们将具体说明如何提交Flink作业到YARN上。
1. 打开终端并登录到你的Flink集群的主节点。
2. 使用以下命令运行作业：
原创
2023-09-06 12:32:37
245阅读
目录1. 上文回顾2. flink命令自定义参数的解析2.1 CliFrontend的实例化2.2 flink命令自定义参数的解析3. flink run --help大致流程4. flink命令行客户端的选择 1. 上文回顾上篇我们讲解了flink-conf.yaml的解析和3种flink命令行客户端的添加，现在到了客户端提交application部分了，这里我们先看如何进行flink命令自定
转载
2023-09-16 16:59:10
135阅读
Flink On Yarn模式原理为什么使用Flink On Yarn?在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：-1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业 -3.基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错) ○ JobManager 进程和 TaskMana
转载
2023-09-10 16:35:06
139阅读
Per-Job 新老版本启动方法老版本（<=1.10）flink run -m yarn-cluster -c xxx xxx.jar新版本（>=1.11）flink run -t yarn-per-job -c xxx xxx.jarPer-Job 启动的三个进程CliFrontend参数解析封装CommandLine封装配置执行用户代码 execute（）生成StreamGra
原创
2022-08-01 19:46:20
371阅读
目录一.wordcount代码逻辑分析1.1 StreamExecutionEnvironment 运行环境1.2 DataStreamSource 流数据源1.3 流处理过程和Sink输出---flatMap,keyBy,sum,printflatMap的逻辑keyBy的逻辑Sum的逻辑Print的逻辑小结1.4 env.execute启动job二. flink 四层图结构2.1 Wo
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
shell的if判断对空格要求比较严格，同时要以fi结尾，否则会报错。 例如：#中括号和判断条件需要空格隔开
if [ $(ps -ef | grep -c "sh") -gt 1 ]; then echo "true"; fi对比 在C语言等高级语言中，不管是对比字符串、还是对比整型、浮点数等等数据类型，都是使用==、<=等等对比运算符就可以完成。但是在shell中对比字符串和对比数字，却
1.1 初识FlinkFlink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Apache软件基
一般来说我们知道武功分为内功和外功。外功其实是很好练的，而且很实用，练完就可以打人。而我们实战同样也是，看完就可以干活。这就是我们的外功。但是如果你想把事情做得更好，遇到问题能够更好地解决，那就需要练内功，这就是我们系统学习所要学习的Flink的一些概念机制等。下面我们开始修炼内功，看下Flink的分布式执行。Flink的分布式执行包括两个重要的进程，master和worker。 执行Flink程
YarnClusterDescriptorprivate ApplicationReport startAppMaster( Configuration configuration, String applicationName, String yarnClusterEntrypoint, JobGraph jobGraph, YarnClient yarnClien
原创
2022-08-02 19:25:20
169阅读
