1.后台运行 nohup方式 2.后台运行+开机自启动 supervisor方式supervisor是一个守护进程，在这之前要安装好dotnet对应的SDK，另外也要将咱的服务部署文件夹放到服务器上并能够通过 dotnet **.dll命令正常启动（1）首先安装supervisor,使用yum -y install supervisor 然后回车即可安装路径/usr/bin/superv
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2024-10-04 11:40:48
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一、flink介绍Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。二、部署环境操作系统环境：flink支持Linux, Mac OS X, 和 Windows环境部署，本次部署选择Linux环境部署。JDK： 要求Java
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2024-03-12 13:45:01
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文章目录Flink高手之路2-Flink集群的搭建一、Flink的安装模式1.本地local模式2.独立集群模式standalone3.高可用的独立集群模式standalone HA4.基于yarn模式Flink on yarn二、基础环境三、Flink的local模式安装1. 下载安装包2. 上传服务器3.解压4. 配置环境变量5. 使环境变量起作用6.测试显示版本7.测试scala shel
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2024-01-22 13:42:49
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Flink学习01 - Flink部署学习资料Flink部署Flink部署 - Standalone模式启动flink停止flink配置文件并行度优先级命令行提交job命令行取消job查看Flink输出Flink部署 - Yarn模式Flink on Yarn1）Session-cluster模式：2）Per-Job-Cluster模式：Session ClusterPer Job Cluste
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2024-05-23 12:34:46
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Flink 常见的部署模式：本地模式、Standalone 模式和 Flink On Yarn 模式，然后分别讲解三种模式的使用场景和部署中常见的问题，最后将讲解在生产环境中 Flink 集群的高可用配置。Flink 常见的部署模式环境准备在绝大多数情况下，我们的 Flink 都是运行在 Unix 环境中的，推荐在 Mac OS 或者 Linux 环境下运行 Flink。如果是集群模式，那么可以在
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2023-11-17 21:16:29
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一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式：会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode）会话模式（Session Mode）首先需要启动一个集群，建立并保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。优势：只需要一个集群，所有作业提交之后都进集群处理，集
原创
2023-02-28 19:38:58
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Flink的下载地址Flink的部署StandAlone模式Flink on yarn模式Session-ClusterPer-Job-Cluster部署注意点在Flink 的下载界面我们可以看到大致有两种Flink的下载版本,俩者的区别就是一种是有hadoop支持的版本，如果需要和Hadoop来进行交互的化，就需要下载此版本上述只是针对于较低版本的Flink我们可以看到..
原创
2022-03-23 10:21:20
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Standalone 模式 解压缩 flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz，进入 conf 目录中。 1）修改 flink/conf/flink-conf.yaml 文件： 2）修改 /conf/slaves 文件： 可以写你的主机名字，比如我的机器是hadoop202,ha ...
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2021-10-26 09:53:00
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集群架构 环境机器环境java8SSH各模块版本
Flink： 1.8.xHadoop：2.8.xZookeeper：3.4.x部署流程Misc操作账号:user(教程中配置示例使用的是”root”)操作顺序
SSH免密登陆ZooKeeper部署/Hadoop部署(两者无先后顺序)Flink部署安装包
flink 1.8 包采用 flink-1.8.1-bin
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2024-07-24 13:08:47
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1 Flink的前世今生（生态很重要）很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词，其实早在 2008 年，Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目， 在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了 ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一。 Apache Flink is an open
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2024-05-27 23:07:03
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问题导读1.ssh安装需要注意什么问题？2.Flink集群配置文件是哪个？3.Flink常用配置参数的含义是什么？4.如何具体配置某个taskmanager的内存？5.如何指定taskmanager？6.如何指定nodemanager？7.如何启动集群？集群安装模式设置Flink集群也非常简单。 那些有安装Hadoop集群背景的人来说会非常容易。 为了规划集群，我们假设我们有三台Lin
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2024-01-31 21:55:53
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一、前言随着业务的发展，以往的离线批量计算方式，因为延迟太长已经不能满足需求，随着flink这种实时计算工具的出现，实时采集也成为大数据工作中非常重要的一环。现今企业的数据来源大体分为两种：存储在各种关系数据库中的业务数据、网站或APP产生的用户行为日志数据日志数据通过flume、kafka等工具已经可以实现实时采集，但关系数据库的同步仍然以批量为主。当关系数据库的表数据达到一定程度，批量同步耗时
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2023-07-11 17:45:04
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本篇主要讲述Flink Standalone模式下的运行时架构以及各个组件负责的功能，Flink的运行方式有很多，但都大同小异，本文基本可以满足对flink运行时架构的学习。正文Flink系统是主从模式，主要有两个组件构成分别是JobManager（Master）和TaskManager（Slave）。组件之间的通信借助于Akka。下图是standalone模式下的运行时架构图JobManager
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2023-12-01 06:28:45
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一、Flink运行部署模式和流程部署模式：1、Local 本地部署，直接启动进程，适合调试使用2、Standalone Cluster集群部署，flink自带集群模式3、On Yarn 计算资源统一由Hadoop YARN管理资源进行调度，按需使用提高集群的资源利用率，生产环境 运行流程1、用户提交Flink程序到JobClient，2、JobClient的 解析、优化任务，然后提交任务
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2023-07-06 16:05:14
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# Flink On YARN 与 Flink On Standalone 部署指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，提供了多种部署方式，其中包括 YARN 和 Standalone 模式。本文将介绍如何配置和部署 Flink 到这两种环境。首先，我们需要理解整个流程。
## 整体流程
### 步骤表格
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 04:16:37
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LightGBM算法梳理1.LightGBM2.LightGBM的起源XGBoost与LightGBM对比3.Histogram VS pre-sorted4.leaf-wise VS level-wise5.特征并行和数据并行6.顺序访问梯度7.支持类别特征8.sklearn参数 1.LightGBMLightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架. 可用于排序，分类
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2024-08-04 15:55:18
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背景：独立（Standalone）模式由 Flink 自身提供资源，无需其他框架，这种方式降低了和其他 第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但我们知道，Flink 是大数据计算框架，不是资源 调度框架，这并不是它的强项；所以还是应该让专业的框架做专业的事，和其他资源调度框架 集成更靠谱。而在目前大数据生态中，国内应用最为广泛的资源管理平台就是 YARN 了。所 以接下来我们就将学习，在强大的 Y
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2023-09-04 13:04:12
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文章目录Flink 部署本地启动集群启动提交作业部署模式独立模式（Standalone）YARN 模式环境准备会话模式部署单作业模式部署应用模式部署高可用K8S 模式 Flink 部署Flink 中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。我们的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger 的。所以 Jo
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2023-11-07 00:59:29
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集群角色Flik提交作业和执行任务，需要几个关键组件：客户端(Client)：代码由客户端获取并做转换，之后提交给JobMangerJobManager：就是Fink集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；而它获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的TaskManager。TaskManager：就是真正“干活的人”，数据的处理操作都是它们来做的。Flink 运行时由两种类
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2024-07-20 15:47:46
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streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。一、Window可以分为两类：CountWindow：按照指定的数据
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2024-04-23 21:22:10
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