# Flink提交SQL到YARN的参数替换指南
Apache Flink是一个强大的流处理框架，能够处理大量数据并进行实时分析。在生产环境中，通常需要将Flink作业提交到YARN（Yet Another Resource Negotiator）中运行，而在提交作业时，使用SQL语句并进行动态参数替换是常见的需求。本文将为你详细解析如何实现Flink提交SQL到YARN的参数替换，包括整体流程
文章目录一、Top-N1.1、No Ranking Output Optimization二、Window Top-N2.1、限制 一、Top-NTop-N 查询要求按列排序的最小或最大的 N 个值。最小值集和最大值集都被认为是 Top-N 查询。如果需要在某个条件上仅显示批处理/流表中最底部的N条记录或最顶部的 N 条记录，则 Top-N 查询非常有用。这个结果集可以用于进一步的分析。Flin
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2023-10-18 21:17:12
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目录1. 上文回顾2. flink命令自定义参数的解析2.1 CliFrontend的实例化2.2 flink命令自定义参数的解析3. flink run --help大致流程4. flink命令行客户端的选择 1. 上文回顾上篇我们讲解了flink-conf.yaml的解析和3种flink命令行客户端的添加，现在到了客户端提交application部分了，这里我们先看如何进行flink命令自定
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2023-09-16 16:59:10
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# 如何将 Flink SQL 提交到 YARN
Apache Flink 是一种用于实时数据流处理和批处理的框架，能够以 SQL 语句处理数据。而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，可以动态地分配计算资源给不同的应用程序。将 Flink SQL 提交到 YARN 的流程相对直观，接下来我将为你详细讲解。
## 流程概述
在将 Fli
原创
2024-10-12 03:12:56
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 API调用介绍一、基本的程序结构二、创建表环境三、在 Catalog中注册表1.表（ Table）的概念2.连接到文件系统（ Csv格式）3.连接到 Kafka四、表的查询1.Table API的调用2.SQL查询五、表的查询将 DataStream 转换成表1.代码实现2.数据类型与 Table schema的对应六、创建临时视图
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2023-10-12 20:41:53
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Flink 的提交流程，随着部署模式、资源管理平台的不同，会有不同的变化。首先我们从 一个高层级的视角，来做一下抽象提炼，看一看作业提交时宏观上各组件是怎样交互协作的。 具体步骤如下： （1） 一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的 REST 接口，将作业提交给JobManager。
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2023-08-18 16:48:25
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一、任务提交流程（Standalone)1）App程序通过rest接口提交给Dispatcher（rest接口是跨平台，并且可以直接穿过防火墙，不需考虑拦截）。 2）Dispatcher把JobManager进程启动，把应用交给JobManager。 3）JobManager拿到应用后，向ResourceManager申请资源（slots），ResouceManager会启动对应的TaskMana
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2023-07-26 10:53:20
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Flink任务提交流程一、任务提交流程上篇有简单提到Flink的运行方式有YARN、Mesos、K8s，以及standalone，所以老规矩先根据上篇的内容，先上一个运行图揭示一下当一个应用提交执行时，Flink的各个组件是如何交互协作的 组件交互流程如上，那么接下来会详细的跟大家聊聊Yarn上运行细节二、任务提交流程（YARN）先上图： 在Flink任务提交后：Client向HDFS上传Flin
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2023-07-26 11:06:14
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Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。1、Flink SQL基本原理Flink SQL建立在Apache Flink之上，利用Flink的强大处理能力，使得用户可以使用SQL语句进行流数据和批数据处理。Fli
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2024-06-03 21:40:24
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Flink参数配置
jobmanger.rpc.address jm的地址。
jobmanager.rpc.port jm的端口号。
jobmanager.heap.mb jm的堆内存大小。不建议配的太大，1-2G足够。
taskmanager.heap.mb tm的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值，网络缓存，用户数据等。
taskmanager.numberOfTask
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2023-08-13 14:31:03
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Flink的多种提交/运行方式Flink具有多种提交方式，比如：常用的local模式，stantalone模式，yarn模式，k8s等。这里主要对比local，stantalone，yarn三种提交方式。一、本地（local）模式，仅开发使用1.1 纯粹的local模式运行这就是直接运行项目中的代码的方式提交：public class TestLocal {
public static v
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2023-09-26 15:39:57
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# Flink如何提交SQL任务到Yarn
## 介绍
Apache Flink 是一个强大的实时流处理引擎，它提供了 SQL API 来执行流处理和批处理任务。在大多数情况下，我们可能会将 Flink 作为一个分布式应用程序运行在 Yarn 上。本文将介绍如何使用 Flink 提交 SQL 任务到 Yarn。
## 方案
### 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
-
原创
2023-11-29 14:36:16
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# Flink 本地提交 SQL 到 YARN 上
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，广泛用于大数据处理。Flink 提供了强大的 SQL 查询功能，可以在流和批处理环境中执行复杂的查询。本文将介绍如何在本地提交 SQL 查询到 YARN（Yet Another Resource Negotiator）上，以便进行大规模的数据处理，文中将包含代码示例、甘特图和类图。
##
在本文中，我们将要追踪“idea怎么提交Flink SQL到Yarn”的问题。Flink是一个流式数据处理框架，通常运行在Yarn等资源管理器上。很多开发者在使用IntelliJ IDEA开发Flink SQL时，常常会面临将代码提交到Yarn而产生的一系列问题。因此，记录下这个过程中遇到的问题及解决方案，将对后续开发过程大有裨益。
## 问题背景
在使用IntelliJ IDEA开发Flin
Scalar Function（标量函数）标量函数：一进一出。package day07;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
impor
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2023-10-11 09:17:15
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一、Flink 13版本前1、处理时间（Processing Time）基于时间的操作（比如 Table API 和 SQL 中窗口操作），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。 所以， Table 可以提供一个逻辑上的时间字段，用于在表处理程序中， 指示时间和访问相应的时间戳。（1） DataStream 转化成 Table 时指定// 定义DataStream，并map称样例类
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2023-10-24 07:28:22
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# Flink SQL 提交到 YARN
Apache Flink 是一款流式计算引擎，它支持使用 SQL 进行计算。当我们使用 Flink SQL 进行计算时，需要将作业提交到资源管理器上运行。本文将介绍如何使用 Flink SQL 提交作业到 YARN 集群上运行。
## 准备工作
在提交 Flink SQL 作业到 YARN 集群之前，我们需要先准备好以下工作：
1. 安装配置 Fl
原创
2024-03-28 07:46:00
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1、Flink Application ModeApplication Mode将在YARN上启动一个Flink集群，其中Application jar的main（）方法将在YARN中的JobManager上执行。应用程序完成后，群集将立即关闭。您可以使用yarn application-kill或取消Flink作业来手动停止集群。 由于所需的Flink jar和应用程序jar将由指定的远程位置接
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2023-08-18 16:59:29
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任务提交流程Yarn Per Job 模式PerJob模式下，job是直接提交给Yarn ResourceManager的 ;Session模式下，Job提交给JobManager，因为Yarn-session启动后，JobManager就已经申请好了具体流程： 1.flink任务提交后，Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置 其他TaskManager节点也需要这些资源，从HDFS
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2023-08-04 17:37:57
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DataSet/Stream API1.1 Environment1.1.1 getExecutionEnvironment1.2 Source1.2.1 基于本地集合的source1.2.2 基于本地文件的source1.2.3 基于HDFS的source1.2.4 基于 kafka 消息队列的source1.2.5 自定义 Source作为数据源1.3 Sink1.3.1基于本地内存集合的si
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2023-07-11 17:27:33
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