# 如何在 Docker 中默认提交 Flink 任务
在大数据处理领域，Apache Flink 是一种强大的流处理框架。结合 Docker，我们可以轻松部署 Flink 集群并提交任务。本文旨在指导新手如何在 Docker 中实现默认提交 Flink 任务的流程。
### 总体流程
我们可以将整个流程分为几个主要步骤，表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
由于本文图片比较多,所有都缩小了不少,点击图片就可以放大看到原始图片使用镜像cmd打开终端,贴上以下代码,以加入到环境变量中,如果添加失败,可以手动添加export PUB_HOSTED_URL=https://pub.flutter-io.cn
export FLUTTER_STORAGE_BASE_URL=https://storage.flutter-io.cn手动添加如下:我的电脑->
前言这篇博客主要就是总结了各种flink部署方法及部署中出现的一些问题首先我进行了flink单机部署，个人建议不管是学习还是开发尽量不使用然后开始了flink自带集群部署，部署在三台服务器上，资源管理由flink集群自己管理，然后为了解决集群的单点故障问题，使用zookeeper监听事件，实现独立高可用集群，防止集群的单点故障，推荐这种集群可以部署在开发环境中测试使用最后一种就是flink on
引入
flink依赖//stream api和table api
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
<version>1.14
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2023-08-11 15:23:22
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这里写目录标题5. Flink流处理API5.1 Environment执行环境5.2 Source数据源env.fromCollection 从集合读取数据env.readTextFile 从文件读取数据从kafka读取数据自定义数据源5.3 Transform转换算子一 单数据流基本转换：mapflatMapfilter二 基于key的分组转换keyBy()指定key的三种方式聚合（Aggr
Flink 大并发任务（超过 500 并发）在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下，将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时，通过 NetworkBuffer来实现攒批，权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti
几乎所有的 Flink 应用程序，包括批处理和流处理，都依赖于外部配置参数，这些参数被用来指定输入和输出源(如路径或者地址)，系统参数(并发数，运行时配置)和应用程序的可配参数(通常用在自定义函数中)。Flink 提供了一个简单的叫做 ParameterTool 的使用工具，提供了一些基础的工具来解决这些问题，当然你也可以不用这里所描述的ParameterTool，使用其他的框架，如：Common
flink on yarn提交任务的两种方式flink on yarn 有两种提交方式：(1)、启动一个YARN session(Start a long-running Flink cluster on YARN)；(2)、直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)。 简单bb两句，其实
使用CDH6.3.2安装了hadoop集群，但是CDH不支持flink的安装，网上有CDH集成flink的文章，大都比较麻烦；但其实我们只需要把flink的作业提交到yarn集群即可，接下来以CDH yarn为基础，flink on yarn模式的配置步骤。一、部署flink1、下载解压官方下载地址：Downloads | Apache Flink注意：CDH6.3.2是使用的scala版本是2.
Flink 命令行
提交参数：1 参数必选 ：
-n,--container <arg> 分配多少个yarn容器 (=taskmanager的数量)
2 参数可选 ：
-D <arg> 动态属性
-d,--detached 独立运行
-
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2023-08-19 19:23:41
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Flink 流处理 API1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子Reducesplit 和 select
声明: 由于我集群搭建的问题, 并不能通过yarn提交flink任务, 所以第三部分的所有实现, 全是复制粘贴的尚学堂的教案. 如果之后集群弄好了, 会重新修改这部分的内容 侵权删一. Web UI提交任务提交查看是否接收到数据查看是哪个节点执行的访问执行的节点查看结果二. 命令提交执行命令./flink run -d -c com.hjf.ScalaStreamWordCount /root/D
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2023-08-03 19:56:27
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Flink分布式运行时环境Tasks and Operator Chains 任务和操作链Job Managers, Task Managers, Clients 作业管理器，任务管理器，客户端Task Slots and Resources 任务执行槽和资源State Backends 转态后端Savepoints 保存点Tasks and Operator Chains 任务和操作链Flink
目录
界面方式
命令方式
任务取消
测试代码如下：
package wordcount
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
/**
* Created by leboop on 2020/5/19.
*/
object St
原创
2021-07-16 09:45:31
3642阅读
参考学习阿里巴巴周凯波Flink客户端操作内容。概要Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互，包括 Flink 命令行，Scala Shell，SQL Client，Restful API 和 Web。Flink 首先提供的最重要的是命令行，其次是 SQL Client 用于提交 SQL 任务的运行，还有就是 Scala Shell 提交 Table API 的任务。同时，Fl
一：首先查看seatunnel提交任务到flink集群的时候的shell脚本start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh，查看最后会调用一个类FlinkStarter，如下图所示这个类主要调用SeaTunnelFlink这个类，并且生成相应的shell脚本二：跟着相应的类走，最后会调用FlinkExecution，这个类的execute方法，其中这个方法里面会对
环境信息：CDH : 6.2.0 含Kerberos认证 Hadoop: Hadoop 3.0.0-cdh6.2.0 Flink: Version: 1.11.2, Commit ID: fe36135 Flink 1.11 开始提供三种方式用以提交任务，分别如下：Session模式：所有作业共享集群资源，隔离性差，JM 负载瓶颈，main 方法在客户端执行。 Per-Job模
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2023-09-04 23:10:37
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009FlinkFlink基本架构概述Client 客户端JobManagerTaskManager Flink基本架构standalone模式：主从式的架构 yarn模式在yarn上提交任务时，第一步运行flink脚本，自动将程序、配置文件、jar包上传到hdfs，第二步向ResourceManager申请资源，申请到第一个资源会启动一个AppMaster，启动一个JobManager，它们两
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2023-07-28 00:24:43
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本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的终篇，先简单回顾前面的内容：《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》：准备好机器、脚本、安装包；《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》：完成CDH和Flink部署，并在管理页面做好相关的设置；现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；两种Flink on YARN模式实践之前，对F
一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换和缓冲的开销，提高整体的吞吐量和延迟。下面以官网中的例子进行说明，如下图1所示： 图中，source、map、[keyBy|window|apply]、si
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2023-07-11 17:44:37
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