Flink on YARN 指定启动类问题解析
在大数据处理的背景下，Apache Flink 是一个流行的框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则常用于集群的资源管理。将 Flink 部署在 YARN 上时，我们常常需要指定具体的启动类，来控制 Flink 作业的执行行为。但是，对于一些新手开发者来说，这个过程可能会有些模糊和复杂。为了帮助大家更清
Flink on YARN 启动指定队列
在使用 Apache Flink 进行大数据处理时，依赖于 YARN（Yet Another Resource Negotiator）来动态管理资源是一个常见的做法。随着业务的发展，往往会碰到需要将 Flink 作业分配到特定队列的问题。本文将详细介绍如何在 Flink on YARN 中启动指定队列的解决方案，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析
TaskManager启动后，JobManager会与它建立连接，并将作业图（JobGraph）转换成可执行的执行图（ExecutionGraph）分发给可用的TaskManager，然后由TaskManager具体执行任务。作业管理器（JobManager）对于一个提交执行的作业，Jobmanager是管理者（Master），负责管理调度，在不考虑高可用的情况下只能有一个。JobManager是
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2024-02-20 21:15:16
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目录 简述checkpoint的使用步骤1： 修改 flink-conf.yaml步骤2： 修改代码svaepoint 的使用 SavePoint 剖析1： 配置flink-conf.yaml2： 触发 Savepoint3：从 Savepoint 恢复简述 Flink 的 Savepoint 与 Checkpoint 的不同之处类似于传
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2023-12-07 06:40:13
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作者简介：马阳阳 达达集团数据平台高级开发工程师，负责达达集团计算引擎相关的维护和开发工作本文主要介绍了达达集团使用基于开源的Flink Stream SQL开发的Dada Flink SQL进行实时计算任务SQL化过程中的实践经验01背景时间回到2018年，在数据平台和数据团队的共同努力下，我们已经有了完整的离线计算流程，完善的离线数仓模型，也上线了很多的数据产品和大量的数据报表。随着业务的发展
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2024-08-04 11:40:01
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# Flink on Yarn启动Session指定队列教程
## 一、整体流程
下面是启动Flink on Yarn Session并指定队列的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------------- |
| 1 | 准备Flink程序jar包和配置文件 |
| 2 | 启动Yarn
原创
2024-06-28 04:31:01
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文章目录一、checkpoint1.1、Spark Streaming 的 checkpoint1.1.1、元数据检查点1.1.2、数据检查点1.2、Flink 的 checkpoint二、Exactly-Once Semantics三、checkpoint的内容 一、checkpoint流式应用程序必须 24/7 全天候运行，因此必须能够应对与应用程序逻辑无关的故障（例如，系统故障、JVM 崩溃
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2023-12-30 15:38:38
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Flink内置触发器及自定义窗口触发器flink: 1.10.1Github: https://github.com/shirukai/flink-examples-trigger.git前段时间同事开发遇到一个需求，要求按照事件时间10分钟窗口计数，同时需要有新数据时每分钟输出一次结果。窗口计数非常简单，设置一个窗口，然后运用一个聚合函数就可以解决了。但是有新数据时每分钟输出一次结果，好像实现起
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2023-11-07 06:19:46
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文章目录CheckPoint概述Checkpoint BarrierCheckpoint执行过程不对齐的Checkpoint参考 CheckPoint概述我们知道Flink是通过数据流的重放和Checkpoint机制来实现容错的。一个Checkpoint记录着数据流中某个时刻所有operators对应的状态。Flink的容错机制会对分布式的数据流连续的绘制快照，并将状态进行存储，当因为机器、网络
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2023-12-07 11:32:59
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Flink On Yarn 架构前提条件
首先需要配置YARN_CONF_DIR, HADOOP_CONF_DIR ，HADOOP_CONF_PATH其中一个用来确保Flink能够访问HDFS和Yarn的RM。主要启动流程1. 启动进程首先我们通过下面的命令行启动flink on yarn的集群bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st这里将产生总
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2024-06-01 18:18:30
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概述Checkpoint通过允许从状态和相应流的位置进行恢复，从而使Flink中的状态具备容错能力，从而使应用程序具有与无故障执行相同的语义。为你的程序如何开启和配置checkpoint见 Checkpointing for how to enable and configure checkpoints for your program.Externalized Checkpoints默
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2023-09-25 16:38:55
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Flink事件时间处理和水印1、Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。Processing Time：是每一个
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2024-04-28 10:36:11
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# 使用 Flink 在 YARN 上启动集群并指定节点
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，适用于大规模数据处理。在云环境下，Flint 通常与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）结合使用，以便更好地管理资源及任务的调度。在本文章中，我们将详细介绍如何通过 YARN 启动一个 Flink 会话集群，并指定运行节点。
## 一、Flink
Flink任务启动指定哪台Yarn
在进行Flink任务时，许多用户可能会面临如何指定某一台Yarn集群节点来启动任务的问题。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为一种资源管理器，能够提供强大的资源调度能力，而Flink与Yarn的结合也赋予了Flink更加强大的分布式计算能力。特别是在多租户环境中，能够灵活地选择Yarn节点进行任务启动显得尤为重要。
# Flink on YARN 启动指南
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，常常用于大规模数据处理任务。利用 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理和作业调度能够帮助我们实现 Flink 作业的分布式执行。本文将为新手开发者详细介绍如何在 YARN 上启动 Flink 作业的步骤及所需代码。
## 流程概述
启动 Flink 作
状态概念由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink会进行状态管理，包括状态一致性、 故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑状态的分类在Flink中，状态始终与特定算子相关联为了使运行时的Flink了解算子的状态，算子需要预先注册其状态总的说来，有两种类型的状态:算子状态(Operat
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2023-11-10 13:23:59
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Flink-checkpoint配置及重启策略
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2022-09-20 21:21:00
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在进行Flink on YARN的指定依赖处理时，我们面对的不仅仅是版本管理和依赖功能的组合，还需要在各个环节上做出精准的规划与调整。接下来，我将通过多个方面为您呈现这个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及版本管理。
## 环境预检
首先，我们需要对当前环境进行一次全面的检验，以确保所有组件之间的兼容性。以下是对应的兼容性分析与四象限图。
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# Flink on YARN指定队列
在使用Flink on YARN时，我们可能需要将任务指定到特定的队列中，以实现资源的隔离和管理。本文将介绍如何在Flink on YARN中指定队列，以及如何实现这一功能的代码示例。
## 什么是Flink on YARN？
Flink on YARN是指在使用Apache Flink时，将Flink应用程序提交到运行在YARN集群上的Flink集群
原创
2024-02-28 05:44:57
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# Apache Flink 与 YARN 的资源管理
Apache Flink 是一个开源流处理框架，广泛应用于大数据实时处理。通过与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）集成，Flink 可以在集群环境中动态管理资源，使得数据处理任务能够高效、稳定地运行。本文将介绍如何在 Flink 中指定 YARN 资源，并将通过代码示例来展示这一过程。我们还将通过一
原创
2024-09-05 06:19:47
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