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
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、
1.概述先来给介绍一下目前 StreamTask 中基于 MailBox 实现的线程模型，这个模型从 1.9 开始实现，在目前发布的 1.10 版本中，基本上已经改造完成，具体 issue 见 FLINK-12477: Change threading-model in StreamTask to a mailbox-based approach，其设计文档见 Change threading-m
作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
Flink 运行时架构 文章目录Flink 运行时架构一、系统架构1. 作业管理器（JobManager）2. 任务管理器（TaskManager）二、作业提交流程1. 高层级抽象2. 独立模式（Standalone）3. YARN 集群三、一些重要概念1. 数据流图（Dataflow Graph）2. 并行度（Parallelism）3. 算子链（Operator Chain）4. 作业图（Jo
1、首先我使用的Flink版本Flink1.12.02、出现错误场景在进行Flink和Hive（3.1.2）版本进行集成，通过sql-client.sh embedded来执行（select * from emp）语句时出现此错误信息---> 报错信息---> 分析org.apache.flink.util.FlinkException: Could not upload job fi
准备final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.registerJobListener(new JobListener() {
@Override
public void onJobSubmitted(@Nullable JobCli
1.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别?Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。1. 架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager
flink源码阅读之JobGraph的生成过程本文flink版本为flink1.11flink job在最初会生成一个StreamGraph，然而StreamGraph只是程序初步得到的一个数据链路，根据算子的并行度等因素还能优化成为JobGraph。JobGraph的存在主要是为了兼容batch process，Streaming process最初产生的是StreamGraph，而batch
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
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2023-08-22 10:24:41
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这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态。调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并行度为
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
Flink集群架构概念
Flink采用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task
架构模型Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作
作业管理器（JobManager）
资源管理器（ResourceManager）
任务管理器（TaskM
记录Flink1.9线上checkpoint失败的问题 最新在线上更新了代码之后导致了任务在消费kafka数据的时候,突然就不消费数据了,发现原因在公司的可视化界面中,看不到数据的更新,进入flink监控页面中看到任务没有failover过的记录任务界面虽然任务在正常的运行中,但实际情况是已经不消费数据了,最开始以为代码有问题,经过检查发现代码没有问题,然后查看checkpoint的情况
文章目录1 两阶段提交核心设计2 大数据去重普适架构3 Flink 整合 Redis HBase exactly once4 Kafka exactly once5 SQL on Stream 平台架构通过幂等性实现仅一次语义两阶段提交 预提交 提交 精选面试题 Flink 相比 SparkStreaming 有什么区别？ 多角度问答架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括
1.概述Flink不管是流处理还是批处理都是将我们的程序编译成JobGraph进行提交的，之前我们分析过流处理模式下的JobGraph创建，现在我们来分析一下批处理模式下的JobGraph创建。本文以本地模式为例，分析JobGraph的创建我们仍然以WordCount为例子来分析JobGraph的创建过程，WordCount代码val env = ExecutionEnvironment.getE
整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口JobManager转化成executionGraph.deploy()，然后生成TDD发给TaskManager，然后整个Job就启动起来了这里来看一下Driv
Flink资源下载地址 Flink安装包下载地址一、本地模式安装Flink1、在Linux服务上，创建flink文件夹 mkdir flink2、上传文件并解压tar -zxvf flink-1.14.6-bin-scala_2.11.tgz解压完成后，如图：3、启动Flink 进入到解压目录下，执行以下脚本：./bin/start-cluster.sh启动成功，通过jps查
1.概述转载：添Zookeeper connection loss leads to Flink job restart看这个之前可以先看看：【Flink】Flink 报错 ResourceManager leader changed to new address nullFlink可以使用zookeeper来进行ha，而一般我们都会使用zookeeper的高级api架构curator来对zk进行
1、Flink Local模式部署Ⅰ、依赖环境： linux机器 jdk1.8及以上【配置JAVA_HOME环境变量】Ⅱ、下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgzⅢ、local模式快速安装启动 (1)解压：tar -zx
