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看作
摘要：本文整理自阿里巴巴高级开发工程师郭旸泽 (天凌) 在 Flink Forward Asia 2021 核心技术专场的演讲。主要内容包括：细粒度资源管理与适用场景Flink 资源调度框架基于 SlotSharinGroup 的资源配置接口动态资源切割机制资源申请策略总结与未来展望一、细粒度资源管理与适用场景在 Flink1.14 之前，使用的是一种粗粒度的资源管理方式，每个算子 slot re
文章目录从架构的角度来看看Flink是什么处理无界流数据和有界流数据什么是无界流？什么是有界流？你可以在任何地方部署你的APP！你可以运行任意规模的程序！充分地利用内存性能 从架构的角度来看看Flink是什么Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over un
Slot 是 Flink 集群管理资源的最小单位，也是 Flink 作业申请和释放资源的单位。本文主要介绍字节跳动 Flink 基于 Slot 的资源管理、作业资源申请以及释放流程。作者｜字节跳动基础架构研发工程师-方勇总体介绍众所周知，Flink 在提交和运行 Flink 作业时，需要配置 Flink 资源信息，包括 TaskManager 的数量，每个 TaskManager 的 CPU 数、
集群现状hadoop集群yarn内存资源节点节点内存node manager 分配内存预留内存hadoop0264GB52GB12GBhadoop0364GB52GB12GBhadoop0464GB52GB12GByarn计算资源总共可以内存：156GB排除集群常驻任务占用内存12GB，计算任务可用内存：144GByarn container 最小内存：1GB，最多可用container：144个
目录1、Flink是什么2、Flink的特性、优点2.1、流式模型，高吞吐、低延时2.2、丰富的时间语义，支持 Event Time2.3、良好的乱序数据处理能力2.4、高度灵活的窗口2.5、exactly-once 语义2.6、带反压的连续流模型3、标题常用参数 1、Flink是什么Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布
1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 查询配置默认情况下，Table 和 SQL API 已经配置好了可以接受的性能对应的配置。取决于 table 程序的需要，可能还需要配置一些必要的参数给优化器。比如，无界流程序可能需要确定必要的状态大小上限。2.1. 概述在实例化一个 TableEnvironment 对象时，
Flink部署 完整使用一、认识1)、快速启动一个Flink集群1、环境配置2、本地启动1. 下载安装包2. 解压3. 启动4. 访问Web UI5. 关闭集群2)、集群启动1. 下载并解压安装包2. 修改集群配置3. 分发安装目录4. 启动集群5. 访问Web UI3)、向集群提交作业1、程序打包2. 在Web UI上提交作业3. 命令行提交作业二、部署模式1)、会话模式（Session Mo
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
在 Flink 中提交作业到 Flink 集群后， Flink 集群是如何为作业分配资源，以及如何管理集群资源的呢？今天我们就来聊一聊 Flink 资源管理相关的内容。资源管理资源抽象Flink 涉及的资源分为两级：集群资源和Flink自身资源。集群资源管理的是硬件资源，包括 CPU、内存、GPU等，由资源管理框架（Yarn、K8s、Mesos）来管理，Flink 从资源管理框架中申请和释放资源。
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2023-07-11 17:45:59
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文章目录适用场景它是如何运作的用法实现细粒度资源管理指定插槽共享组的资源要求局限性通知深入探讨它如何提高资源效率资源分配策略 Apache Flink 努力为所有应用程序自动推导出合理的默认资源要求。对于希望根据对特定场景的了解来微调资源消耗的用户，Flink提供了细粒度的资源管理。 本页介绍细粒度资源管理的用法、适用场景及其工作原理。注意：此功能目前是 MVP（“最小可行产品”）功能，仅适用
# 如何配置flink java任务
作为一名经验丰富的开发者，帮助新手入门是我们的责任之一。在这篇文章中，我将教你如何配置flink java任务，让你快速上手。
## 整体流程
```mermaid
journey
title Flink配置Java任务流程
section 步骤
Configure -> Code -> Build -> Run
```
StreamGraph 构建和提交源码解析StreamGraph：根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。Flink 把每一个算子 transform 成一个对流的转换（比如 SingleOutputStreamOperator， 它就是一个 DataStream 的子类），并且 注册到执行环境中，用于生成 StreamGraph 它包含的主要抽象概念有 1、StreamNo
文章目录说明角色分工flink on yarn执行流程DataFlow执行过程独立OperatorOperator合并OperatorChainOperator算子间传递模式One TO One模式Redistributing模式执行原理StreamGraphJobGraphExecutionGrap物理执行图总结 说明本博客每周五更新一次，上周五有事，推迟到今天更新。本博文主要分享flink的
# 如何实现“hive任务配置资源”
## 概述：
在Hive中配置资源是为了方便任务执行时调用外部资源，例如UDF函数、jar包等。下面我将详细介绍如何配置资源。
## 流程图：
```mermaid
pie
title 配置资源流程
"编写Hive脚本" : 30
"上传资源文件" : 20
"配置资源路径" : 20
"执行Hive任务" : 30
Flink的安装部署local本地模式1 原理以多线程的方式模拟flink的各个角色2、步骤1.下载安装包
https://archive.apache.org/dist/flink/
2.上传flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz到node1的指定目录
3.解压
tar -zxvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
4.如果出现权限问
目录前言一、resourceManagerLeaderRetriever的启动1.1、启动监听服务1.2、TaskExecutor对ResourceManager注册1.2.1、注册对象的初始化1.2.2 开始向ResourceManager注册1.2.2.1、连接ResourceManager，获取ResourceManager的引用，并进行注册1.2.2.1.1 正式开始注册1.2.2.1.
资源配置调优1. 内存设置1.TaskManager内存模型（1）特定内存（2）框架内存（3）Task内存（4）网络内存（5）托管内存2. 实战分析各块内存大小3. 如何配置内存资源2. CPU资源的合理使用1 使用DefaultResourceCalculator策略2 使用DominantResourceCalculator策略3 使用DominantResourceCalculator策略
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2023-09-25 11:43:52
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任务和转换链 (tasks andtransformations chains)Job Managers, Task Managers, Clients任务槽和资源(Task Slots and Resources)State Backends保存点(savepoint)任务和转换链 (tasks andtransformations chains)对于分布式执行，flink的转换链会将任务进行切
shell的正则匹配IP[root@master ~]# cat test.txt
2014-08-17
20140907
14 03 22
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121.168.2.3
0987238349
999.999.99.999
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原创
2018-01-12 17:36:46
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