问题描述我们的flink程序往往是7*24小时在运行的，当任务挂掉后，我们虽然可以通过监控报警等，第一时间知道程序挂掉，但是如果我们电脑不在旁边或者我们在休假，这种情况，往往不能够及时的重启任务。需求想实现一个脚本，能够在规定的时间范围内监测到任务已经停止，然后自动运行重启命令，重启任务；如果任务是存有中间状态的，那么还需要在自动重启时获取到任务的checkpoint路径实现思路关于监测任务是否挂
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2023-12-12 21:15:39
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Flink重启策略与广播变量1 重新启动和故障转移策略当任务失败时，Flink 需要重新启动失败的任务和其他受影响的任务，将作业恢复到正常状态。重新启动策略和故障转移策略用于控制任务重新启动。重新启动策略决定是否以及何时可以重新启动失败/受影响的任务。故障转移策略决定应该重新启动哪些任务以恢复作业。1.1 重新启动策略集群可以使用默认的重启策略来启动集群，在没有为作业指定特定的重启策略时，总是使用
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2023-10-09 10:24:27
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# Flink on YARN TaskManager 重启操作指南
## 一、整体流程
为了实现 Flink on YARN TaskManager 的重启操作，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
确认任务状态 --> 停止 TaskManager
停止 TaskManager --> 重启 TaskManager
重启 Tas
原创
2024-03-23 08:20:23
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Task 故障恢复当 Task 发生故障时，Flink 需要重启出错的 Task 以及其他受到影响的 Task ，以使得作业恢复到正常执行状态。Flink 通过重启策略和故障恢复策略来控制 Task 重启：重启策略决定是否可以重启以及重启的间隔；故障恢复策略决定哪些 Task 需要重启。重启策略
固定延时重启策略故障率重启策略不重启策略备用重启策略故障恢复策略
全图重启故障恢复策略基于
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2023-11-13 16:26:00
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在使用 Flink on YARN 进行大数据处理的过程中，TaskManager 挂掉重启的情况时有发生，这对业务的稳定性和实时性造成了严重影响。例如，在接收和处理实时数据时，TaskManager 的频繁挂掉意味着数据处理不及时，从而可能导致数据丢失或数据不一致性。
在某个业务使用场景中，我们的任务处理量达到 $N$，并且通过以下公式可以描述数据流转速率：
$$
\text{Data Fl
1、简单粗暴，flink-daemon.sh脚本可知taskmanager执行类为:org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager 2、main方法里面，最主要的就是启动taskmanagertry {
SecurityUtils.getInstalledContext.runSecured(new Callable[Unit] {
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2024-03-26 12:28:21
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Flink支持不同的重启策略，可以控制在发生故障时如何重启新启动作业。默认重启策略是通过Flink的配置文件设置的flink-conf.yaml。配置参数restart-strategy定义采用的策略。如果未启用检查点，则使用“无重启”策略。如果激活了检查点并且尚未配置重启策略，则固定延迟策略将用于 Integer.MAX_VALUE重启尝试。重启策略分为：固定延迟重启策略、故障率重启策略、无重启
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2024-08-28 16:38:48
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1 什么是FlinkXFlinkX是在是袋鼠云内部广泛使用的基于flink的分布式离线数据同步框架，实现了多种异构数据源之间高效的数据迁移。不同的数据源头被抽象成不同的Reader插件，不同的数据目标被抽象成不同的Writer插件。理论上，FlinkX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。作为一套生态系统，每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。 2 工作原理
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2024-08-13 15:17:45
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前言流式计算对稳定性敏感，所以我们在编写作业时一定会做好防御性编程，如各种判空、边界条件、安全的类型转换、格式判断、异常捕获等。但是墨菲定律说得好：Anything that can go wrong will go wrong.换言之，我们写再多的防御性代码，也无法覆盖所有非法数据的可能性，何况外部环境（网络、磁盘等）也会出现不可预知的波动，所以作业在遇到意外情况时最好能自己“复活”，而不是每次
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2024-02-26 21:49:25
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Apache Flink: 数据流上的有状态计算https://flink.apache.org/zh/#上面连接是flink的官网，里面有很详细的文档。这里对flink进行大体总结。原理：图片从官网拷的，主要描述了3者关系：FlinkProgram：调用发起方JobManager:任务调度方TaskManager：任务执行方举个栗子：客户提了个需求 给老大，老大说ok，让张三的团队去干。那么客户
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2024-02-28 12:32:04
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注意：如果task的任务数据也就是并行度大于> slot，那么程序无法运行。1、一个TaskManager里面默认只有一个slot2、在task运行的过程中会进行数据合并，比如说下图的KeyBy --> Map 会产生operator Chain的情况Operator Chain的条件：1、数据的传输策略是： forward strategy2、在同一个taskManager中运行3、
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2024-05-08 22:11:23
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Flink集群架构概念
Flink采用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task
架构模型Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作
作业管理器（JobManager）
资源管理器（ResourceManager）
任务管理器（TaskM
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2024-06-24 13:11:40
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文章目录Flink Checkpoint超时问题问题现象问题分析问题1：TaskManager进程挂掉问题2：任务长时间处于CANCELING问题3：Checkpoint超时问题4：数据无法正常同步解决思路总结参考文档 问题现象业务部门最近使用Flink来做数据实时同步，通过同步工具把CDC消息接入Kafka，其中上百张表同步到单个topic里，然后通过Flink来消费Kafka，做数据解析
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2024-02-22 12:42:34
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一、Flink概述Flink运行时主要角色有两个：JobManager和TaskManager。 JobManager主要是负责接受客户端的job，调度job，协调checkpoint等。 TaskManager执行具体的Task。TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了slot的概念，这个slot对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离，策略是均分，比如taskmanage
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2024-03-25 21:11:09
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Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。很显然，TaskManager的计算资源是有限的，并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。那一个TaskManager到底能并行处理多少个任务呢？为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slo
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2023-10-19 21:10:08
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一、Flink 中的角色Flink 也遵循主从原则，主节点为JobManager，从节点为TaskManager1.1. Client将任务提交到JobManager，并和JobManager进行任务交互获取任务执行状态。1.2. JobManager负责任务的调度和资源的管理。负责Checkpoint的协调过程。获取到客户端的任务后，会根据集群中 TaskManager 上 TaskSlot 的
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2024-02-03 10:41:53
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1.flink任务调度原理 Flink 运行时架构主要组成： Client、JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点)。 Client：Flink 作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program 代码，它会构
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2024-03-15 09:01:32
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flink整体构成作业管理器(JobManager):管理者 负责管理调度 不考虑高可用 只能有一个任务管理器(TaskManager):工作者 负责执行任务处理数据 可以有一个或者多个作业管理器(JobManager)任务管理和调度的核心 控制应用执行的主进程组件JobMaster作用是处理单独的作业(Job)每个Job都有一个自己独立的JobMasterJobMaster接收需要执行的应用1J
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2023-12-17 14:53:06
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Flink的运行架构一、Flink的架构二、Flink运行时的组件1.作业管理器（JobManager）2.任务管理器（TaskManager）3.资源管理器（ResourceManager）4.分发器（Dispatcher）三、Flink任务提交流程四、Flink任务调度原理一、Flink的架构Flink运行时由两种类型的进程组成：一个JobManager和一个或者多个TaskManager，采
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2024-01-14 19:44:19
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文章目录JobMangerTaskManagerTaskSlotsClient 上图，是我们Flink-WEB-UI 一部分截图Flink 系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构遵循了 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。
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2024-04-22 11:42:29
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