文章目录从架构的角度来看看Flink是什么处理无界流数据和有界流数据什么是无界流？什么是有界流？你可以在任何地方部署你的APP！你可以运行任意规模的程序！充分地利用内存性能 从架构的角度来看看Flink是什么Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over un
文章目录说明角色分工flink on yarn执行流程DataFlow执行过程独立OperatorOperator合并OperatorChainOperator算子间传递模式One TO One模式Redistributing模式执行原理StreamGraphJobGraphExecutionGrap物理执行图总结 说明本博客每周五更新一次，上周五有事，推迟到今天更新。本博文主要分享flink的
概述为了实现并行执行，Flink应用会将算子划分为不同任务，然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样，Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配（处理槽共享组）来提高应用的性能。其实这两个概念我们可以看作
Slot 是 Flink 集群管理资源的最小单位，也是 Flink 作业申请和释放资源的单位。本文主要介绍字节跳动 Flink 基于 Slot 的资源管理、作业资源申请以及释放流程。作者｜字节跳动基础架构研发工程师-方勇总体介绍众所周知，Flink 在提交和运行 Flink 作业时，需要配置 Flink 资源信息，包括 TaskManager 的数量，每个 TaskManager 的 CPU 数、
——wirte by 橙心橙意橙续缘，前言白话系列 ————————————————————————————也就是我在写作时完全不考虑写作方面的约束，完全把自己学到的东西、以及理由和所思考的东西等等都用大白话诉说出来，这样能够让信息最大化的从自己脑子里输出并且输入到有需要的同学的脑中。PS：较为专业的地方还是会用专业口语诉说，大家放心！白话Flink系列 —————————————————————
摘要：本文整理自阿里巴巴高级开发工程师郭旸泽 (天凌) 在 Flink Forward Asia 2021 核心技术专场的演讲。主要内容包括：细粒度资源管理与适用场景Flink 资源调度框架基于 SlotSharinGroup 的资源配置接口动态资源切割机制资源申请策略总结与未来展望一、细粒度资源管理与适用场景在 Flink1.14 之前，使用的是一种粗粒度的资源管理方式，每个算子 slot re
文章目录1.状态定义1.1 有状态算子1.2 状态管理1.3状态分类2. 算子状态&按键分区状态2.1 算子状态2.2 按键分区状态（最常见）2.2.3 结构类型 分布式集群，分布式状态如何处理。 1.状态定义每个任务进行中，可以只依赖当前的数据；但也可以依赖已经到来的数据（聚合操作），需要将已经到来的数据保存下来。这些用来计算输出结果的所有数据，或者由它们计算出的某个结果，叫做这个任
Flink on Yarn1. Flink on Yarn 简介2.Flink on Yarn的两种模式说明2.1 Session-cluster 模式（1）session模式特点（2）session模式下的flink集群运行时四个组件（3）Session模式的适用场景2.2 Per-Job-Cluster 模式2.3 Application Mode3.Flink on Yarn 两种模式演示
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2023-09-23 11:39:57
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Flink状态管理详解上几篇我们讲完了Flink窗口的相关内容，那么问题来了，我们如果在一个开窗的流处理上做求和操作，突然处理凉了，怎么办呢？那我们需要去重头计算吗？所以接下来也就需要去介绍我们的Flink状态管理了。在介绍前先放一句话在这里，Flink的状态管理首先需要区分两个概念，state与checkpoint,state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoin
前面在 【Flink源码】从StreamExecutionEnvironment.execute看Flink提交过程 一文中，我们着重探讨了 StreamExecutionEnvironment 的 execute 方法是如何提交一个任务的，当时为了省事，我们是以本地运行环境为例 但是在实际的运行环境中，Flink 往往是架设在 Yarn 架构下以 per-job 模式运行的 因此，为了还原真实场
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2023-07-26 10:55:03
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Flink是一个用于处理大规模实时和批处理数据的开源流式处理框架。它可以在不同的资源管理器上运行，如YARN、Kubernetes和Mesos。本文将重点介绍如何在YARN上使用Flink进行资源分配的方案。
在YARN上运行Flink需要配置Flink的资源管理器为YARN，并设置相应的资源参数。具体的配置可以通过flink-conf.yaml文件来完成。以下是一个示例配置：
```yaml
Flink 学习七 Flink 状态(flink state)1.状态简介流式计算逻辑中,比如sum,max; 需要记录和后面计算使用到一些历史的累计数据,状态就是:用户在程序逻辑中用于记录信息的变量在Flink 中 ,状态state 不仅仅是要记录状态;在程序运行中如果失败,是需要重新恢复,所以这个状态也是需要持久化;一遍后续程序继续运行1.1 row state我们自定义变量来保存数据publ
Flink部署 完整使用一、认识1)、快速启动一个Flink集群1、环境配置2、本地启动1. 下载安装包2. 解压3. 启动4. 访问Web UI5. 关闭集群2)、集群启动1. 下载并解压安装包2. 修改集群配置3. 分发安装目录4. 启动集群5. 访问Web UI3)、向集群提交作业1、程序打包2. 在Web UI上提交作业3. 命令行提交作业二、部署模式1)、会话模式（Session Mo
文章目录1、窗口2、分类3、窗口API概览4、窗口分配器 在批处理统计中，可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在无界流的实时处理统计中，是来一条就得处理一条，那么如何统计最近一段时间内的数据呢？ ⇒ 窗口的概念：将无限数据切割成一个个的"数据块" 1、窗口Flink的窗口，可以理解为一个桶，水龙头下面的水桶的桶，窗口把无限流切割成一个个存储桶，流中数据被分发到对应的桶，再按需对每个桶中收集
摘要：本文整理自美团数据平台计算引擎组工程师冯斐，在 Flink Forward Asia 2022 生产实践专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：相关背景和问题解决思路分析资源调度优化实践后续规划点击查看原文视频 & 演讲PPT一、相关背景和问题在计算规模方面，目前我们有 7w 多作业，部署在 1.7w 台机器上，高峰期流量达到每秒 9 亿条。在部署方式上，目前我们主要还是在 Yarn
文章目录有状态算子状态的分类 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符
Flink分布式运行时环境Tasks and Operator Chains 任务和操作链Job Managers, Task Managers, Clients 作业管理器，任务管理器，客户端Task Slots and Resources 任务执行槽和资源State Backends 转态后端Savepoints 保存点Tasks and Operator Chains 任务和操作链Flink
目录一、Flink运行时架构1.1 系统架构1.1.1 整体构成1.1.2 作业管理器（JobManager）1.1.3 任务管理器（TaskManager）1.2 作业提交流程1.2.1 高层级抽象视角1.2.2 独立模式（Standalone）1.2.3 YARN集群1.3 一些重要概念1.3.1 数据流图（Dataflow Graph）1.3.2 并行
一、提高调度器性能所做的优化在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 3
摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由阿里巴巴高级开发工程师宋辛童分享。文章主要从基本概念、当前机制与策略、未来发展方向等三个方面帮助开发者深入理解 Flink 的资源管理机制。基本概念当前机制与策略未来发展方向1. 基本概念1.1 相关组件我们今天介绍的主要是与 Flink 资源管理相关的组件，我们知道一个 Flink Cluster 是由一个 Flink M
