# Flink on YARN 清理用户数据指南
在大数据处理工作中，Flink在YARN上的使用非常普遍。而当您完成了某些作业或任务后，清理用户数据是保持资源整洁的重要过程。本文将逐步教您如何在Flink on YARN环境中进行用户数据的清理。
## 整体流程概述
以下是清理用户数据的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|
调研从网上的调研来看，其实整个百度有清洗流程的只有[1]其他都是抄的[1]中的内容。 实验流程这个流程的话,不要去研究redis的Flink SQL Client的操作方法,因为在mvn repository中没有看到flink-sql-connector-redis之类 的jar所以该流程适可而止吧############################################
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2023-10-20 11:01:24
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在本文中，我们将讨论引入状态生存时间特性的动机并讨论其相关用例。此外，我们还将演示如何使用和配置该特性。
对于许多状态流式计算程序来说，一个常见的需求是自动清理应用程序的状态(state)，以便有效地控制状态大小，或者控制程序访问状态的有效时间(例如受限于诸如 GDPR 等法律条规)。Apache Flink 自 1.6.0 版本引入了状态的生存时间(time-to-li
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2024-03-05 09:09:11
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## 如何实现“yarn user”
### 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化
初始化 --> 安装yarn
安装yarn --> 配置yarn
配置yarn --> 完成
```
### 整体流程表格
| 步骤 | 操作 |
|------------|------------
原创
2024-04-17 03:31:27
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flink学习笔记（一）——数据流编程模型flink官方文档学习笔记，本文主要是flink一些基础概念数据流编程模型（Dataflow Programming Model）抽象等级(Levels of Abstraction)Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。Statefule Stream Processing:是最低级别（底层）的抽象，只提供有状态的流。它通过Process
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2024-05-23 11:44:37
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项目说明实现功能模拟实时推荐系统中，数据实时采集与数据预处理，并用Kafka进行数据实时消费功能。实现场景用户对商品进行评分，后台实时对其进行获取与分析，并经过计算后，生成实时推荐结果。项目架构图流程说明1、用户在浏览器点击商品对商品进行评分时，调用商品服务的接口。2、评分接口将用户、商品、评分等信息通过logger输出到文件。3、Flume监听log文件，将日志信息通过log主题发送到Kafka
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2024-01-29 10:51:23
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# 如何清理Hadoop YARN数据
在大数据领域，Hadoop生态系统扮演着至关重要的角色，尤其是Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）。YARN是Hadoop的资源管理层，负责调度和管理计算和存储资源。随着数据的积累，YARN会生成大量的数据和日志文件，可能会占用大量空间。如果不及时清理，可能会影响系统性能，甚至导致存储空间耗尽。本文将介绍
原创
2024-10-19 07:03:22
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flink on yarn use kerberos.https://www.jianshu.com/p/c1eee60fd357
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2023-06-21 16:44:42
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一、问题分析概览流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。本文会对Flink 常见的问题进行现象展示，从原理上说明成因和解决方案，并给出线上问题排查的工具技巧，帮助大
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2024-03-15 16:01:17
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文章目录一、部署1.1、[参考Standalone部署]()1.2、由于虚拟机的内存有限，所以需要修改资源配置1.3、复制Hadoop的jar包到Flink的lib目录二、Flink On Yarn的运行架构2.1、Flink On Yarn 的内部实现原理: 任务提交流程2.2、任务调度原理三、Session-Cluster模式（yarn-session）3.1、启动yarn-session集
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2023-07-26 10:57:43
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什么是状态在流处理中，我们需要处理的数据是源源不断的，那我们面对以下几种情况时该怎么办？从kakfa里面处理数据，但是kafak里的数据有些是重复的，需要在流处理系统里面进行去重，所以需要知道已经有的数据的id，那我们怎么知道呢需要与以前的历史数据进行比较等操作，但是又不想每次都到数据库里面去查(考虑到性能)，那我们上哪里去读呢强大的Flink提供了状态管理这么一个东西，可以让我们保存一些状态我们
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2024-03-04 04:56:35
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目录Flink中的状态管理状态的原因Flink的状态分类Managed State和Raw StateOperator StateKeyed State状态一致性 Flink中的状态由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于
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2023-10-27 16:34:13
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该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译，无论Table API和SQL查询的输入是有界批处理输入还是无界流输入，其语义都相同。在许多情况下，对流输入的连续查询能够计算与脱机计算的结果相同的准确结果。但是，这在一般情况下是不可能的，因为连续查询必须限制它们所维护的状态的大小，以避免存储空间用完并能够长时间处理无限制的流数据。结果，根据输入数据和查询本身的特征，连续查询可能只能提供近似结果。Fl
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2024-02-21 13:01:55
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Kratos 是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架，由 bilibili 开发并开源。Kratos 框架提供了一套完整的解决方案，包括服务治理、RPC、配置管理、日志、链路追踪等功能。以下是对 Kratos 技术的详细总结。概述 Kratos：是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架。 由 bilibili 开发并开源，旨在提供高效、可靠的微服务架构。 提供服务治理、RPC
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2024-06-28 09:56:34
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Flink 状态管理有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。 检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感
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2023-12-16 20:17:06
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目录1.写在前面2.三种在 yarn 上运行的模式2.1 会话模式2.1.1 简要介绍2.1.2 启动方式 2.1.3 提交作业2.2 单作业模式部署2.2.1 简要介绍2.2.2 启动方式2.2.3 提交执行任务2.2.4 取消作业2.3 应用模式部署2.3.1 简要介绍2.3.2 提交任务3.总结1.写在前面 &n
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2023-07-26 10:58:00
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Flink on Yarn -CDH5部署1.1 Flink模式Flink有开发模式，Local-cluster模式，Standalone模式，Yarn模式
这里我们搭建在CDH集群上，我们采Flink on Yarn，由Yarn统一管理集群资源1.2 Yarn模式部署 独立部署（Standalone）模式由Flink自身提供计算资源，无需其他框架提供资源，这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦
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2023-08-29 16:57:04
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一、概述当程序出现问题需要恢复 State 数据的时候，只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制，这样才可以保证 Exactly-once 这种语义。但是注意的是，它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once，比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source和 Sink 组件，如果想要保证 Exactly-one 的话
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2023-07-11 17:25:18
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Flink支持三大部署模式：1. Local 本地部署Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是Java 1.7.x或更高版本，本地运行会启动Single JVM，主要用于测试调试代码。2. Standalone Cluster集群部署Flink自带了集群模式Standalone，这个模式对软件有些要求：1.安装Java1.8或者更高
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2023-09-04 12:35:30
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Windows是无限数据流（infinite streams）处理的核心，Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶（buckets）"，可以在这些桶上做计算操作。窗口化的Flink程序的一般结构如下，第一个代码段中是分组的流，第二段是非分组的流。区别是分组的stream调用keyBy(...)和window(...)，非分组的stream中window(...)换成了windowAll
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2024-03-29 20:48:41
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