Flink 重要概念梳理与解析1 运行时程序1.1 Client1.2 JobManager1.3 TaskManager2 Task Slot2.1 task slot2.2 subtask的优化3 作业运行模式3.1 Flink Session集群3.2 Flink Job集群3.3 Flink Application集群4 Exactly Once 语义5 状态流处理5.1 keyed s
转载
2024-09-25 17:11:15
42阅读
文章目录Standalone模式1 免密登录2 Standalone集群1. flink-conf.yaml文件配置2. slaves文件配置3. 分发Flink目录4. 启动一个Flink集群5. 集群节点重启与扩容JobManager节点重启或扩容TaskManager节点重启或扩容 Standalone模式Apache Flink集群可以部署在Linux, Mac OS和Windows系统
先看最简单的例子， final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Tuple2<Long, Long>> stream = env.addSource(...);
stream
.map(ne
转载
2024-03-21 14:45:30
20阅读
Apache Flink是什么？在当代数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但是随着数据的不断增长，新技术的不断发
转载
2024-03-01 13:24:47
32阅读
flink是近来比较热门的实时流计算引擎，相信大家对于其使用并不陌生。但是使用怎么能是我们追求的重点，本着打破砂锅问到底的态度（其实就是上班划水，不要找借口了）我们一起从头开始，研究flink源码，在这之中无形的拓宽知识面。既然开始，就从最前面开始，首先从sh脚本开始分析1、我们在本地集群运行时，首先使用到的命令就是start-cluster.sh脚本启动，查看脚本内容我们不难发现，不管是启动HA
文章目录一. Standalone模式1.1 Standalone模式概述1.2 standalone模式任务提交1.2.1 Web UI提交Job1.2.2 命令行提交job二.yarn模式2.1 Flink on yarn2.1.1 Session-Cluster模式2.1.2 Per-Job-Cluster模式2.2 Session Cluster2.3 Per-Job-Cluster三.
转载
2024-03-17 10:42:52
120阅读
这一篇博文是【大数据技术●降龙十八掌】系列文章的其中一篇 1、 NM的职能NM是单个节点上的代理，功能包括与ResourceManager保持通讯、管理Container的生命周期、监控Container的资源使用、追踪节点健康状态、管理日志。2、 NM内部结构模块说明NodeStatusUpdaterNodeStatusUpdater是NM和RM通讯的唯一通道。NM启动时，该组件负责向RM注册、
转载
2024-10-14 07:50:56
85阅读
文章目录三、Flink运行架构1、JobManager和TaskManager2、并发度与Slots3、开发环境搭建4、提交到集群执行5、并行度分析6、Flink整体运行流程 Flink流式计算实战专题二 ==楼兰 三、Flink运行架构这一章重点是分析清楚运行架构以及并行度与slot的分配1、JobManager和TaskManager 从之前的环境搭建过程中，也能够看到， Flink中的
转载
2024-02-01 21:45:26
72阅读
一， 1.JDK,JRE,JVM分别是什么? 答：他们的大小关系是JDK>JRE>JVM,从小到大说起。 JVM:名字叫做虚拟机，它是Java程序所必需的运行环境，所有编写好的Java代码都必须在JVM上运行。 JRE：它也是Java所必需的运行环境，不过它里面包括了JVM和Java程序运行时所需要的核心内库，如果我们要运行一个已有的Java程序，那么只需要JER就可以做到。 JDK:
转载
2023-12-22 22:02:08
135阅读
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
转载
2024-02-28 12:32:04
352阅读
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、
转载
2024-05-08 22:11:23
0阅读
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
转载
2024-06-24 13:11:40
108阅读
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] {
转载
2024-03-26 12:28:21
402阅读
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
转载
2024-02-22 12:42:34
305阅读
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
转载
2024-03-25 21:11:09
171阅读
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
转载
2023-10-19 21:10:08
354阅读
.一 .前言二 .代码浅析2.1. 属性2.2. 构造方法2.3. startTaskThread2.4. doRun2.5. Checkpoint 相关2.5.1. triggerCheckpointBarrier2.5.2. confirmCheckpoint2.5.3. notifyCheckpointAborted2.6. deliverOperatorEvent 一 .前言Task 表
转载
2024-03-20 10:32:13
65阅读
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
转载
2024-02-03 10:41:53
727阅读
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
转载
2024-03-15 09:01:32
201阅读
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
转载
2023-12-12 21:15:39
228阅读
