Flink重要的角色JobManager负责任务调度执行和分发任务称之为Master，用于协调分布式执行，用来调度task，协调检查点CheckPoint，协调失败时候恢复等，Flink运行时至少存在一个master处理器，如果配置高可用模式会存在多个master处理器，他们其中有一个是leader，而其他的都是standbyTaskManager负责任务的进行 称之为worker，用于执行一个d
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2024-03-15 09:58:18
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一、架构设计架构设计 各层及相关术语说明物理层 解决flink的部署模式的问题支持多种部署模式:本地,集群,云及k8s用户可以根据不同的场景选择不同的部署模式核心层 是flink的核心实现层,负责为上层的接口提供服务Runtime flink的核心计算Optimizer 负责任务的优化Stream Buider 负责对任务进行DAG优化API层
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2024-04-05 11:41:59
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（1）执行命令提交作业。
原创
2023-09-02 11:00:25
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YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容
Runtime层总体架构图作业提交和任务调度流程1.用户提交编写的应用程序时，Client端会对提交作业进行一系列编译和优化，最终将作业的DataFlow转化成JobGraph。 然后作业准备提交了，根据集群类型分为SessionCluster和Per-JobCluster，分开说明。 Session Cluster： 2.此时AM 和TM都已通过脚本事先启动，Client直接向AM的Dispat
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2023-08-02 10:39:57
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文章目录6、DataStream API 开发6.1 入门案例6.1.1 Flink 流处理程序的一般流程6.1.2 示例6.1.3 步骤6.1.4 参考代码6.2 输入数据集Data Sources6.2.1 Flink 在流处理上常见的Source6.2.2 基于集合的source6.2.3 基于文件的source（File-based-source）6.2.4 基于网络套接字的source
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2024-06-11 08:10:11
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# 判断 Flink on Yarn 单作业部署模式的方案
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，它提供了多种部署模式，包括独立部署、YARN 部署等。在 YARN 部署模式下，Flink 作业可以以单作业部署模式运行，也可以以多作业部署模式运行。单作业部署模式指的是一个 Flink 集群只运行一个作业，而多作业部署模式允许一个 Flink 集群运行多个作业。本文将介绍如何判断
原创
2024-07-29 09:31:19
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1.33.Flink CDC案例 1.33.1.官方介绍 1.33.1.1.Table/SQL API的语法 1.33.1.2.DataStream API的用法 1.33.1.3.Building from source 1.33.2.Flink CDC案例 1.33.2.1.pom.xml定义 1.33.2.2.案例1 1.33.2.3.案例2 1.33.2.4.案例31.33.Flink C
The world beyond batch: Streaming 102.简介欢迎回来！如果你错过了前一篇博文，The world beyond batch: Streaming 101，我强烈建议先花一点时间阅读第一篇博文。第一篇博文介绍了我接下来讲述的这篇博文的一些必要的基础，我假设本篇博文的读者已经熟悉了前一篇博文内介绍的名词与概念。同时，请注意本篇博文里包含了许多动画，所以如果读者直接打
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2024-08-21 11:00:53
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逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。
原创
2023-09-29 21:49:26
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# Flink应用模式不适用YARN模式
Apache Flink是一种开源流处理框架，可用于实时数据处理。Flink可以在多种环境下运行，其中包括Standalone模式、YARN模式和Kubernetes模式。在众多模式中，我们会发现某些场景下，Flink的应用模式并不适合YARN。这篇文章将探讨Flink模式不适用YARN的原因，并提供代码示例及状态图。
## 为什么Flink应用模式不
JobManager协调每个flink应用的部署，它负责执行定时任务和资源管理。 每一个Flink集群都有一个jobManager, 如果jobManager出现问题之后，将不能提交新的任务和运行新任务失败，这样会造成单点失败，所以需要构建高可用的JobMangager。 类似zookeeper一样，构建好了高可用的jobManager之后，如果其中一个出现问题之后，其他可用的jobMan
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2024-04-04 15:43:26
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一、Flink简介Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams上面是官网的介绍，翻译过来是流数据上的有状态的计算。-Flink执行模型：1.流计算：数据不断产生，一致处于计算状态2.批处理：完成一定时间段的计算任务官网给的有中文网站链接，github上面也有很多开源的翻译~https://flink.apache.org/
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2024-02-02 22:58:40
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文章目录1.集群配置2.修改集群配置3. 访问Web UI4. 提交作业方式5.Yarn部署模式配置5.1 会话模式部署（Session Mode）5.2 单作业模式(Per-job Mode)5.3 应用模式部署（推荐）5.3.1 上传HDFS提交（推荐）5.4 历史服务器 1.集群配置节点服务器s1s2s3s4gracal角色JobManager TaskManagerTaskManager
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2024-07-23 10:01:55
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你好，欢迎来到第 01 课时，本课时我们主要介绍 Flink 的应用场景和架构模型。实时计算最好的时代在过去的十年里，面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm，再到 Spark 的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。直到 2019 年 1 月底，阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源！一石激起千层浪，Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以来由 Sp
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2024-07-24 12:10:24
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1. Flink on YARN两种方式 Flink on YARN 有两种模式：Session模式和Per-Job模式。在Session模式中多个 JobManager 共享 Dispatcher 和 YarnResourceManager。在这种模式下，需要先向 YARN 申请资源，初始化一个常
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2020-10-12 21:15:00
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Local模式、Standalone模式和FlinkonYARN模式是Flink的三种常见部署模式。
原创
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2023-09-22 17:13:04
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Local模式、Standalone模式和Flink on YARN模式是Flink的三种常见部署模式。
原创
2023-10-19 08:41:00
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策略模式和工厂模式区别
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2022-12-03 00:23:59
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和装饰做法是一样的。 只是对同一种做法的不同侧重点进行定义。 装饰一般用于继承的解耦，会增加一些新的方法，作为装饰方法。 则不增加新方法，会在被对象的行为前后加点料。上网就是一个典型，在上网前后加了点操作 个人见解仅供
原创
2022-02-24 11:58:38
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