# 指导新手：如何在 YARN 上安装 Flink 客户端
Apache Flink 是一款强大的流处理框架，而其部署在 YARN 上是分布式计算非常流行的选择。对于刚入行的小白，理解如何安装和配置 Flink 客户端是很重要的。本文将为你详细讲解整个流程，并提供必要的代码和注释。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程。以下是 Flink 在 YARN 上安装客户端的步骤：
| 步骤
1.Flink的特性支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理支持带有事件时间的窗口（Window）操作支持有状态计算的 Exactly-once 语义支持高度灵活的窗口（time/count/session）Window 操作，以及 data-driven 驱动支持具有 BackPressure 功能的持续流模型支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错同时支持处理流批一体Flink 在 J
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2023-11-03 11:30:42
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Flink 本地安装 & 构建Flink应用环境要求Flink 本地模式安装下载解压与启动退出构建 Java 应用完整pom.xml静态计算实时计算提交 Flink Job打包项目运行任务 环境要求Maven 3.0.4 (or higher) Java 11Flink 本地模式安装下载进入flink下载页面https://flink.apache.org/zh/downloads.ht
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2023-12-20 16:43:48
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# Flink on YARN 客户端详解
Apache Flink 是一个分布式大数据处理框架，广泛应用于流处理与批处理场景。而 YARN 是 Apache Hadoop 的资源管理平台，为应用程序提供资源管理与调度服务。将 Flink 与 YARN 结合使用，可以充分利用 Hadoop 生态系统的资源管理能力，提升工作效率。
## Flink on YARN 客户端架构
Flink on
函数(Functions)转换算子接受用户定义的函数作为输入,以定义转换的功能。本节将描述Python DataStream API中定义Python用户定义函数的不同方式。1、实现函数接口Python DataStream API中针对不同的转换算子提供了不同的函数接口。例如,map 转换提供了MapFunction接口,filter转换提供了FilterFunction接口等。用户可以根据转换
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2024-09-29 14:15:59
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Flink 架构概览Flink 架构概览–Job用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务，它会生成一个JobGraph。JobGraph 是由 source、map()、keyBy()/window()/apply() 和 Sink 等算子组成的。当 JobGraph 提交给 Flink 集群后，能够以 Local、St
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2024-04-21 16:02:56
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启动模式优点缺点yarn-session模式在yarn集群提前开辟一块固定资源空间,flink job 共享一个jm,jm web ui固定,适合细粒度job的添加和停止,和运行时间短的,频繁添加修改的flink job资源不释放,申请的yarn资源始终被占用per job模式每个flink job单独申请yarn资源,jobs之间相互隔离,适合job长时间运行的任务程序启动申请yarn资源,程序
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2023-09-17 09:06:27
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下面有些命令由于Kafka版本原因可能会报下面这种错误，请注意：Apache Kafka: bootstrap-server is not a recognized option2.5.0之前的版本使用 broker-list2.5.0之后的版本使用 bootstrap-server# Kafka启动服务安装配置好zookeeper，添加好环境变量，打开cmd，输
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2024-05-22 10:17:25
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Flink SQL 客户端运行在 YARN 中是一项非常重要的功能，能够帮助企业进行实时数据处理和分析。但是，由于配置和环境的多样性，常常会在实际应用中遇到一些问题。本文将详细介绍如何解决这些问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
## 背景定位
对于使用 Flink SQL 客户端在 YARN 上运行的企业来说，如果出现故障，那么会影响业务的及时性和决策能力
# 从本地 Flink 客户端向远程 YARN 集群提交任务
Apache Flink 是一个强大而灵活的流处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个普遍应用的资源管理器。将 Flink 作业提交到远程 YARN 集群是一个常见的操作，特别适用于大规模数据处理场景。本文将详细描述如何从本地 Flink 客户端向远程 YARN 集群提交任务的流
flinkjob 提交流程任务启动流程图1客户端的工作内容1.1解析命令1.2 执行用户代码2集群工作内容2.2启动JobManager和 ResourceManager2.3 申请资源 启动 taskmanager3分配任务3.1 资源计算3.2 分发任务4 Task 任务调度执行图5 任务提交过程总结 任务启动流程图 可以先简单看下流程图，对比下面详细说明，再回来看会更加清晰1客户端的工作内
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2023-07-26 10:53:32
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系统架构 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
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2023-11-09 11:06:20
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文章目录前沿入口启动flink集群开始执行用户job集群接收用户job 前沿flink on yarn 主要有两种部署方式1.on session 2.单独任务我们主要讲一些第二种单独提交到yarn的任务，这种方式下提交任务的流程。具体的可参考https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/ops/deployment/yar
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2023-08-30 17:05:58
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flink on yarn 模式支持两种部署方式：1. 多作业但集群2. 单作业但集群本文主要介绍单作业单集群下作业提交流程：核心组件：Job CLI: 即flink run，非 detatched 模式下的客户端进程，用以获取 yarn Application Master 的运行状态并将日志输出掉终端Job Manager[JM]: 负责作业的运行计划ExecutionGraph的生成，物理计
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2023-08-18 10:13:16
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本篇文章讲述 Flink Application On Yarn 提交模式下，从命令提交到 AM 容器创建1、脚本入口flink run-application -t yarn-application hdfs:///TopSpeedWindowing.jar以上是flink application 模式的 任务提交命令，可以发现，任务提交入口在 FLINK_HOME/bin 目录中的flink
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2023-05-27 15:14:28
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2.Spark Streaming架构及特性分析2.1 基本架构基于是spark core的spark streaming架构。Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理引擎是Spark，也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据（Discretized Stream），每一段数据都转换成Spark
分享下flink源码学习1、命令行执行shell脚本flink -h调用的shell脚本位于flink bin目录下的flink脚本执行。去到脚本最后一行，可以看到实际是启用了一个java程序# Add HADOOP_CLASSPATH to allow the usage of Hadoop file systems
exec "${JAVA_RUN}" $JVM_ARGS $FLINK_ENV
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2024-03-18 20:04:35
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文章目录一. Local模式1. 应用场景2. 操作二. Standalone 模式1. 应用场景2. 部署模式2.1 会话模式2.1.1 安装规划2.1.2 修改配置2.1.3 分发安装目录2.1.4 启动集群2.1.5 访问 Web UI2.2 单作业模式2.3 应用模式三. yarn模式（未实操） 一. Local模式1. 应用场景在local模式下，不需要启动任何的进程，仅仅是使用本地线
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2023-10-19 13:30:35
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# 如何实现 Yarn 客户端端口的配置
在现代前端开发中，使用 Yarn 来管理项目的依赖是非常普遍的。所有的项目通常会使用一个开发服务器来运行项目，并且可以自定义开发服务器的端口。本文将带你理解如何在 Yarn 中设置客户端的端口。
## 1. 整体流程
在设置 Yarn 客户端端口之前，我们首先概览一下具体的流程。以下是实现的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
YARN HA 架构分析规划YARN HA hadoop001：zk rm(zkfc) nm hadoop002：zk rm(zkfc) nm hadoop003：zk nmZKFC: 线程 只作为RM进程的一个线程而非独立的进程存在架构 图1 YARN-HARM：: 1.启动时候会向ZK的/rmstore目录写lock文件，写成功就为active，否则standby. rm节点zkfc会一直监控
