目录概览事件时间接下来去哪儿水印生成水印策略简介使用水印策略处理空闲源写水印生成代码写周期WatermarkGenerator代码写符号形式的WatermarkGenerator代码水印策略和Kafka连接器操作符如何处理水印废弃的AssignerWithPeriodicWatermarks 和AssignerWithPunctuatedWatermarks内置的水印生成器单调递增时间戳(元素)固
# Apache Flink 与 YARN 的资源管理
Apache Flink 是一个开源流处理框架，广泛应用于大数据实时处理。通过与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）集成，Flink 可以在集群环境中动态管理资源，使得数据处理任务能够高效、稳定地运行。本文将介绍如何在 Flink 中指定 YARN 资源，并将通过代码示例来展示这一过程。我们还将通过一
原创
2024-09-05 06:19:47
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一个问题我们使用如下的参数提交了Flink on YARN作业（per-job模式）。 1. /opt/flink-1.9.0/bin/flink run \
2. --detached \
3. --jobmanager yarn-cluster \
4. --yarnname "x.y.z" \
5. --yarnjobManagerMemory 2048 \
6. --yarntaskMa
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2024-08-06 14:47:38
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# Flink On YARN：使用命令指定资源
Apache Flink 是一个大规模数据处理引擎，广泛用于流处理和批处理任务。Flink 提供了良好的集成能力，可以与 Apache Hadoop YARN 结合使用，以管理资源并执行作业。本文将探讨如何在 YARN 集群中使用 Flink，并详细介绍命令行工具中如何指定资源。
## 什么是 YARN？
YARN（Yet Another R
# Flink 在 YARN Session 模式下指定资源
Apache Flink 是一个开源流处理和批处理框架，广泛应用于实时数据处理。在部署 Flink 作业时，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一种流行且强大的资源管理器。使用 YARN 的 Session 模式，我们可以灵活地管理 Flink 任务的资源配置。本文将介绍如何在 YARN Ses
原创
2024-09-25 05:02:04
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Flink之Task解析 对Flink的Task进行解析前,我们首先要清楚几个角色TaskManager、Slot、Task、Subtask、TaskChain分别是什么角色注释TaskManager在Flink中TaskManager就是一个管理task的进程,每个节点只有一个TaskManagerSlotSlot就是TaskManager中的槽位,一个TaskManager中可以存在多个槽位
目录资源抽象ResourceManager（资源管理器）SlotManagerSlotSelectionStrategy（Slot选择策略）SlotPool（Slot资源池）Slot共享组1.SlotSharingGroup2.CoLocationGroup资源抽象Flink涉及的资源分为两级：集群资源和Flink自身资源。集群资源管理的是硬件资源，包括CPU、内存、GPU等，由资源管理框架(ya
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2023-12-07 15:00:44
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目录核心依赖和应用程序依赖项目配置基础Maven依赖添加Connector和库 依赖Scala版本Hadoop依赖附录：用于构建具有依赖项的Jar的模板使用Flink所需要的基础maven依赖包，还有一些数据来源的驱动，如Kafka Connector，还有保证Flink应用程序运行的Flink运行库。核心依赖和应用程序依赖Flink Core DependenciesFlink本身包含一组运行系
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2023-09-27 13:45:02
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Flink 第1章 Flink资源与内存模型资源配置调优开发了一些程序，那么怎么评估这些程序所需要的资源配比这些呢？ 比如使用标准的Flink任务提交脚本 Generic CLI模式（通用客户端模型）从1.11开始，增加了通用的客户端模型 使用-D指定kv变量（这里演示以1.13.2为准）。bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5\ # 执行并
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2023-10-04 22:19:32
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目录一、内存设置1. TaskManager 内存模型2. 生产资源配置示例二、合理利用 cpu 资源1. 使用 DefaultResourceCalculator 策略2. 使用 DominantResourceCalculator 策略3 使用 DominantResourceCalculator 策略并指定容器 vcore 数三、并行度设置1. 全局并行度计算2. Source 端并行度的
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2023-11-07 10:58:26
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Flink调优法则一. 性能定位性能定位口诀:一压 二查 三指标，延迟吞吐是关键
时刻关注资源量，排查首先看GC口诀分析1. 看背压通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一2. 看checkoint时长checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐3. 查看关键指标通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能进行精准的判断4. 资源利用率我们进行优化的最终目的是提供
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2024-01-03 13:17:52
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Scheduling：Flink中的执行资源通过任务槽(Task Slots)定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个槽都可以运行一个并行任务管道(pipeline)。管道由多个连续的任务组成，例如第n个MapFunction并行实例和第n个ReduceFunction并行实例。Flink经常并发地执行连续的任务：对于流程序，这在任何情况下都会发生，对于批处理程序，它也经常发生。
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2024-01-09 21:13:23
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1. 先savepoint 之后过一段时间再cancel job是否会丢失数据这个不一定的，要看你的source是什么，比如你的source是kafka就不会丢失，他可以重复提取数据，但如果数据源是串口比如端口之类的，就会丢失2. 是否真的能extaclty once（数据恰好处理一次）这个要取决于从哪个角度来说比如光看过程，数据如果丢失肯定要多读几次，但是光看结果肯定是ex once水印的出现就
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2024-01-27 23:23:44
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前言从半年现在从0开始搭建Flink实时计算平台，部分存储层用到了Elasticsearch，从零开始接触Flink，这半年来遇到了好多坑，由传统的开发转变成了大数据开发，Elasticsearch内含有多种熔断器，为了防止OOM。由于目前业务查询的方式会造成成本很高，（可以看一下allow_expensive_querys），某次查询可能会引起服务的熔断，这时候有可能引起实时任务 sink El
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2024-01-21 05:40:45
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成本估算在基于成本的优化器中，成本估算非常重要，它直接影响着候选计划的生成。在Flink中成本估算依赖于每个不同的运算符所提供的自己的“预算”，本篇我们将分析什么是成本、运算符如何提供自己的预算以及如何基于预算估算成本。什么是成本Flink以类Costs来定义成本，它封装了一些成本估算的因素同时提供了一些针对成本对象的计算方法（加、减、乘、除）以及对这些因素未知值的认定与校验。“cost”一词也有
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2023-10-18 19:50:40
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# Flink on YARN 资源分配详解
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的流式处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理平台，常与 Hadoop 生态系统一起使用。本文将探讨在 YARN 上部署 Flink 的资源分配机制，包括如何配置、调优及其相关的代码示例。
## Flink on YARN 概述
当我
集群现状hadoop集群yarn内存资源节点节点内存node manager 分配内存预留内存hadoop0264GB52GB12GBhadoop0364GB52GB12GBhadoop0464GB52GB12GByarn计算资源总共可以内存：156GB排除集群常驻任务占用内存12GB，计算任务可用内存：144GByarn container 最小内存：1GB，最多可用container：144个
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2023-12-16 18:25:27
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在大数据处理和流处理的领域，Apache Flink 提供了强大的实时数据处理能力。而在集群资源管理方面，YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个应用广泛的框架。在大规模数据处理场景中，我们经常会遇到“Flink on YARN 增加资源”的问题。如何高效地调整资源配置以满足处理需求，将是我们今天讨论的核心内容。
### 背景定位
在数据处理过程中，资
# 如何在Yarn环境中分配Flink资源
在大数据处理领域，Apache Flink是一种流处理和批处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理器，用于管理集群中的计算资源。在YARN上部署Flink应用程序时，我们需要合理地分配资源，以确保应用程序能够顺利运行。接下来，我将向你详细介绍如何在YARN中分配Flink资源，分为几个步骤：
参考博客1.TaskManager通过solt个数划分资源，但是这里的资源仅仅是内存资源不包括CPU 2.Flink Job任务时会对算子进行chain优化，目的是共享线程减少线程切换的开销并提升执行性能。chain后的算子对外而言就是一个算子，内部算子之间的数据流通，不会经过序列化/反序列化、网络传输，而是直接将消息对象传递给下游的 ChainOperator 处理 。chain是有条
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2023-12-13 22:52:34
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