背景项目中想要把flink做到平台化,只需要编辑sql便能把任务跑起来,开发过程中遇到一个问题,就是如何能够自动的加载自定义的函数包,因为项目中已经把main打包成一个通用的jar, 使用时只需要把sql信息用参数形式传入就可以. 但是如果sql中需要使用到udf,那么就需要实现flink的动态加载jar先说结论在通用的jar main中通过反射使用类加载器,加载对应的jar包通过反射设置Stre
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2024-06-07 19:42:22
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架构要了解一个系统，一般都是从架构开始。我们关心的问题是：系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务，各个服务之间又是怎么交互和协调的。下方是 Flink 集群启动后架构图。当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然
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2024-04-02 10:03:24
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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、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个。 客户端并不是处理系统的
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2023-12-06 19:55:47
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从集群任务中剖析：JobManager
负责整个
Flink
集群任务的调度以及资源的管理，从客户端中获取提交的应用，然后根据集群中 TaskManager
上
TaskSlot
的使用情况，为提交的应用分配相应的TaskSlot 资源并命令
TaskManager
启动从客户端中获取的应用。
JobManager
相当于整个集 群的 Ma
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2023-11-29 13:53:07
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Apache Flink是一个分布式流处理框架，可以用于实时大数据处理。在Flink中，JobManager负责任务调度和协调，而TaskManager负责执行具体的任务。在本文中，我将为你讲解如何实现flink jobmanager taskmanager的过程。
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-20 10:03:37
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一.Hadoop1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs的体系结构4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程 9.hadoop中combiner和partition的作用10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？11.shuf
文章目录FlinkFlink 核心特点Flink 应用核心抽象环境对象数据流元素Flink 异步IO数据分区窗口实现原理Watermark （水印）内存管理自主内存管理内存模型State（状态）分类状态存储重分布作业提交资源管理关系图Slot选择策略调度关键组件作业调度失败容错容错保证语义保存点恢复端到端严格一次图解Flink SQL关系图FLINK APIDataStrem JOINTumbl
Flink运行架构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，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个 作业提
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2023-10-17 19:32:13
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1. Flink Table API的整体实现流程主要操作流程如下：// 创建表的执行环境
val tableEnv = ...
// 创建一张表，用于读取数据
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable")
// 注册一张表，用于把计算结果输出
tableEnv.connect(...).createTemporar
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2023-10-15 09:24:41
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JobManager 是 Flink 集群的控制单元。它由三种不同的组件组成：ResourceManager
原创
2021-08-02 13:50:02
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Flink架构图 根据官网架构图所示，Flink集群在启动的时候会启动一个JobManager和多个TaskManager。用户的flink程序通过client提交给JobManager，JobManager会把不同用户提交过来的程序分发给不同的TaskManager去执行。而TaskManger里管理者多个task，真正的计算是在task中进行的。TaskManager 会将心跳和统计信息汇报给
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2024-03-12 17:12:09
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Time 与 WindowTime:在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本
虎猫一直在做一件事情，那就是对于程序的监控和管理；今天分享一下对于日志的处理。 需求：我现在需要做的事情是一个项目。其中有很多的问题需要监控；也就是项目部署上去之后，我会害怕别人的攻击所以我需要去记载别人对于我的网站的浏览的记录（也就是我们说的日志）；做成这样一件事情做好需要的知识点真的是很多；下面一一来处理 首先就是对于日
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2024-01-20 05:52:13
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文章目录容错机制检查点（Checkpoint）检查点的保存从检查点恢复状态检查点算法检查点配置保存点（Savepoint）状态一致性一致性的概念和级别端到端的状态一致性端到端精确一次（end-to-end exactly-once）输入端保证输出端保证Flink 和 Kafka 连接时的精确一次保证 容错机制流式数据连续不断地到来，无休无止；所以流处理程序也是持续运行的，并没有一个明确的结束退出
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2024-09-26 08:59:05
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flink为了保证线上作业的可用性，提供了ha机制，如果发现线上作业失败，则通过ha中存储的信息来实现作业的重新拉起。我们在flink的线上环境使用了zk为flink的ha提供服务，但在初期，由于资源紧张，只是对zk进行了standalone的部署，但是在后期的使用中，发现单节点的集群很难提供很高的可用性，所以就尝试将目前的standalone的zk服务扩展为cluster的zk服务，这其中，也踩
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2024-04-24 15:00:13
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都知道Flink中的角色分为Jobmanager,TaskManger在启动脚本里面已经找到了jobmanager的启动类org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint(local模式更简单直接在Driver端的env.exection()直接启动了，有兴趣可以研究一下)来看一下StandaloneSes
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2024-07-29 21:55:24
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在 Apache Flink 的生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为一种集群资源管理工具，为 Flink 的作业调度和资源管理提供了强大的支持。在使用 Flink on YARN 的时候，JobManager 的 REST API 是用户管理和监控 Flink 作业的重要工具。本文将详细介绍如何在 Flink on YARN 中调用 JobMa
概念：
Java RMI 指的是远程方法调用 (Remote Method Invocation)。它是一种机制，能够让在某个 Java 虚拟机上的对象调用另一个 Java 虚拟机中的对象上的方法。可以用此方法调用的任何对象必须实现该远程接口。
Java RMI不是什么新技术（在Java1.1的时代都有了），但却是是非常重要的底层技术。
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2024-01-29 11:39:17
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微软公司提出.Net概念后很快就被认为是以后网络服务的发展方向，其中的Web service概念更被认为是将来的工业标准（其中的SOAP、WSDL、UDDI已经是标准了）。而作为微软公司的老对手SUN公司自然不甘心落后，不久就开发了SUN-ONE（Sun[tm] Open Net Environment）用来开发Web Services，并提供了Java
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2023-09-21 12:58:55
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首先，本文假定读者对流计算思想已经有基本的认识、对Flink的API已经熟练使用、对Flink的设计思想已经有初步了解，本文着重介绍从api到flinkjob的详细过程。Streaming API通常情况下，如果想要使用flink进行并行计算，开发者会把自己的业务逻辑抽象成流式计算的模型，使用flink提供的api定义Job来实现该模型，因此一个flinkjob的生命是从api开始的。我们从一个官
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2024-03-31 19:29:45
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