官网链接：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/zh/dev/table/common.html#register-a-datastream-or-dataset-as-tableTable API & SQL概念和通用APIApache Flink具有两个关系API-Table API和SQL-用于统一流和
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2023-07-25 23:20:11
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# 使用Yarn提交Flink任务的详细指南
如果你是一名刚入行的小白，想要了解如何通过Yarn REST API提交Apache Flink任务，那么本文将为你提供一驾轻舟，带你领略这整个流程。我们将逐步解析每一个环节，并给出示例代码，帮助你理解每一处的实现。
## 提交流程概览
在了解具体实现之前，先看看整个提交任务的流程。以下是实现过程的概览表：
| 步骤 | 描述
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
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2023-10-31 07:09:34
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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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官方Flink Rest API文档REST API | Apache FlinkFlink接口调用地址 用户可以通过flink提供的Rest API管理应用。Rest API可供用户或脚本直接访问，它可以对外公开有关Flink集群和应用的信息。flink使用Web服务器来同时支持Rest API和Web UI，该服务器会作为Dispatcher
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2023-12-22 12:30:30
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Flink流处理APIEnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。Exec
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2023-11-13 06:34:25
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概述Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。StreamGraph：即根据用户编写的Stream API而生成的最初的作业拓扑图，表示程序的拓扑结构。JobGraph：StreamGraph会经过作业链优化生成JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，
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2024-01-28 07:11:35
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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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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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一、Yarn的简介ResourceManagerResourceManager 负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统。 NodeManager 以心跳的方式向 ResourceManager 汇报资源使用情况(目前主要是 CPU 和内存的使用情况)。RM 只接受 NM 的资源回报信息，对于具体的资源处理则交给 NM 自己处理。NodeManagerNodeManager 是每个节
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2023-07-21 22:55:11
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在使用 Apache Flink 提交任务到 YARN 上的过程中，面对各种挑战和问题，我决定对这一过程进行详细记录，以帮助其他开发者更好地理解其背后的逻辑和技巧。
## 协议背景
Apache Flink 脚本执行的背景可以追溯到大数据处理需求的上升。随着企业级应用的复杂性增加，对实时数据流处理的需求愈发强烈。从最初的 MapReduce 到现今的分布式流处理，Apache Flink 的出
# Flink on YARN 提交作业的科普文章
Apache Flink 是一个分布式大数据处理框架，以高吞吐量和低延迟的特点而受到广泛关注。而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个资源管理器，为 Flink 提供了一个良好的集成环境。本文将介绍如何将 Flink 作业提交到 YARN 上运行，并提供相应的代码示例。
原创
2024-09-18 03:12:44
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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、
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2023-12-15 10:20:47
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如图所示：1、
Flink on
Yarn 的两种使用方式第一种【
yarn-session.sh(开辟资源)+
flink run(
提交任务)】（1）修改etc/hadoop/
yarn-site.xml//添加参数
<property>
<name>
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<
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2023-09-25 13:36:15
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目录1. 介绍2. Flink on yarn 任务提交流程3. 作业提交方式3.1 session 模式3.2 Per-Job 模式4. 提交任务的准备工作4.1 配置 hadoop classpath4.2 上传 Flink 安装包到服务器上5.使用 yarn-session 模式提交任务5.1 yarn-session 命令参数说明5.2 启动 yarn-session5.3 提交测试任务
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2023-11-22 17:13:37
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# Flink 提交到 YARN 的指南
Apache Flink 是一种用于大规模数据处理的开源框架，特别适合于流处理。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中资源管理的核心组件，它帮助分配资源并管理多个计算框架（如 Spark 和 Flink）的调度与资源利用。本文将介绍如何将 Flink 作业提交到 YARN，并提供相应的代码示
原创
2024-09-12 06:05:54
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1、前言 Flink作业提交到Yarn上之后，后续的AM的生成、Job的处理过程和Flink基本没什么关系了，但是为大致了解Flink on yarn的Per-Job模式的整体过程，这里还是将这系列博客归到Flink源码阅读系列了，本系列博客计划三篇。 本文着重分析submitApplication之后，Yarn的ResourceManager为任务的ApplicationMater分配con
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2023-07-26 23:13:52
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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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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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一、Flink的状态简介在流处理中，数据是连续不断到来和处理的，每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据，这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作任务的状态。状态算子分类在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况无状态算子 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果。可以将一个字符串类型的数据
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2023-10-21 18:47:12
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