submitJob方法分析 JobClientActor通过向JobManager的Actor发送SubmitJob消息来提交Job，JobManager接收到消息对象之后，构建一个JobInfo对象以封装Job的基本信息，然后将这两个对象传递给submitJob方法：我们会以submitJob的关键方法调用来串讲其主要逻辑。首先判断jobGraph参数，如果为空则直接回应JobResultFai
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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文章目录系列文章目录前言一、偷懒，百度方案二、优雅高效方案总结 前言提交一个flink作业，希望获取这个作业的jobId,以便后续程序监控，例如获取checkpoint路径，从checkpoint点重启一、偷懒，百度方案查回来的是，通过jobname去查，或者从提交的日志文件中解析出jobId，这种方案，实在看不上！二、优雅高效方案方法1.直接从env中获取：JobClient jobClien
flink源码分析1-4–yarnPerJob任务提交流程–部署集群前的准备&提交任务1、创建flink的ResourceManager//往yarn集群提交完了任务之后，启动入口类的main方法：YarnJobClusterEntryPoint.java的main方法
public static void main(String[] args) {
// startup check
YarnClusterDescriptorprivate ApplicationReport startAp
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2021-08-02 13:50:03
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YarnClusterDescriptorprivate ApplicationReport startAppMaster( Configuration configuration, String applicationName, String yarnClusterEntrypoint, JobGraph jobGraph, YarnClient yarnClien
原创
2022-08-02 19:25:20
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一般来说我们知道武功分为内功和外功。外功其实是很好练的，而且很实用，练完就可以打人。而我们实战同样也是，看完就可以干活。这就是我们的外功。但是如果你想把事情做得更好，遇到问题能够更好地解决，那就需要练内功，这就是我们系统学习所要学习的Flink的一些概念机制等。下面我们开始修炼内功，看下Flink的分布式执行。Flink的分布式执行包括两个重要的进程，master和worker。 执行Flink程
Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、执行环境（Execution Environment）1、创建执行环境1.1、getExecutionEnvironment1.2、createLocalEnvironment1.3、createRemoteEnvironment2、执行模式(Execution Mode)2.1、
提交流程调用的关键方法链 用户编写的程序逻辑需要提交给Flink才能得到执行。本文来探讨一下客户程序如何提交给Flink。鉴于用户将自己利用Flink的API编写的逻辑打成相应的应用程序包（比如Jar）然后提交到一个目标Flink集群上去运行是比较主流的使用场景，因此我们的分析也基于这一场景进行。Environment对象，这里我们主要基于常用的RemoteStreamEnvironment和R
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2023-08-30 22:49:05
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AbstractJobClusterExecutor.java@Overridepublic CompletableFuture<JobClient> execute(@Nonnull final Pipeline pipeline, @Nonnull final Configuration configuration, @Nonnull final ClassLoader userC
原创
2022-08-01 19:51:18
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AbstractJobClusterExecutor.java@Overridepublic Complet
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2021-08-02 13:51:09
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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
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink on YARN Per-Job模式首先将之前在 yarn 上运行的应用和相关进程给kill掉：[root@hadoop01 ~]# yarn application -kill application_1601372571363_0001[root@hadoop01 ~]# jps6995 SecondaryNameNode7204 ResourceManag
原创
2021-06-10 21:38:30
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink on YARN Per-Job模式首先将之前在 yarn 上运行的应用和相关进程给kill掉：[root@hadoop01 ~]# yarn application -kill application_1601372571363_0001[root@hadoop01 ~]# jps6995 SecondaryNameNode7204 ResourceManag
原创
2021-06-10 20:17:09
439阅读
Flink安装与Job部署组件介绍安装方式Standalone模式YarnSession ModelPer-Job ModeApplication Mode 学习版本：1.13.2组件介绍参考文档必须组件组件介绍实现Flink Client编译batch或者streaming应用为数据流图，然后提交给JobManagerCommand Line InterfaceREST EndpointSQL
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2023-09-03 19:07:36
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Flink on YARN Per-Job模式 首先将之前在 yarn 上运行的应用和相关进程给kill掉： [root@hadoop01 ~]# yarn application -kill application_1601372571363_0001 [root@hadoop01 ~]# jps
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2020-10-12 21:21:00
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文章目录前言Standalone模式yarn模式 前言本文介绍flink的任务提交模式。Standalone模式Web UI提交job 打开flink的Web UI，在Web UI的Submit New Job提交jar包。 Job参数：Entry Class：程序的入口，指定入口类（类的全限制名） Parallelism：任务的并行度 Program Arguments：程序启动参数，例如–h
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2023-07-24 15:54:38
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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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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
