什么是Flink        Flink起源于Stratosphere项目,Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目,2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会,参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphe
继前文Flink 原理与实现:架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型,本文将主要介绍 Flink 是如何将 StreamGraph 转换成 JobGraph 的。根据用户Stream API编写的程序,构造出一个代表拓扑结构的StreamGraph的。以 WordCount 为例,转换图如下图所示:StreamGraph 和 JobGraph 都是在 Client 端生成的,也就是说我
客户端提交作业图作业图(JobGraph)是Flink的运行时所能理解的作业表示,无论程序通过是DataStream还是DataSet API编写的,它们的JobGraph提交给JobManager以及之后的处理都将得到统一。本篇我们将分析客户端如何提交JobGraph给JobManager。流处理程序提交作业图在前面讲解Flink的核心概念的时候我们谈到了Flink利用了“惰性求值”的概念,只有
文章目录一、 请求映射1. rest使用与原理**1.resut的使用**2. rest原理2. 请求映射原理二、普通参数与基本注解常用注解ServletAPI参数解析复杂参数解析目标方法执行完成后处理派发结果请求参数的解析原理1. HandlerAdapter2. 执行目标方法3. 方法参数解析器4. 获取参数当中的值4.1 挨个判断那个参数解析器能解析当前值4.2 再调用方法进行解析 一、
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概述Flink 中的执行图可以分成四层:StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。StreamGraph:即根据用户编写的Stream API而生成的最初的作业拓扑图,表示程序的拓扑结构。JobGraph:StreamGraph会经过作业链优化生成JobGraph,提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为,
1 引言2 处理SubmitJob请求3 构建ExecutionGraph4 总结1 引言前面两篇文章,我们介绍了StreamGraph 和JobGraph的生成,它们都是在Client客户端创建的。在生成JobGraph后,Client客户端会通过Rest / RPC向Dispatcher发送提交作业的请求,Dispatcher在收到SubmitJob请求后,会启动JobManager对其进行相
Flink执行计划第一层——StreamTransformation》 构造了列表+链表的结构;《Flink执行计划第二层——StreamGraph》 转化第一层为图结构;接下来,就该转化 StreamGraph 为 JobGraph 了。StreamGraph 继承了抽象类 StreamingPlan 并实现了 getJobGraph 方法:/** * Gets the assembled
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Flink 命令行提交参数:1 参数必选 : -n,--container <arg> 分配多少个yarn容器 (=taskmanager的数量) 2 参数可选 : -D <arg> 动态属性 -d,--detached 独立运行 -
flink on yarn提交任务的两种方式flink on yarn 有两种提交方式:(1)、启动一个YARN session(Start a long-running Flink cluster on YARN);(2)、直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)。        简单bb两句,其实
使用CDH6.3.2安装了hadoop集群,但是CDH不支持flink的安装,网上有CDH集成flink的文章,大都比较麻烦;但其实我们只需要把flink的作业提交到yarn集群即可,接下来以CDH yarn为基础,flink on yarn模式的配置步骤。一、部署flink1、下载解压官方下载地址:Downloads | Apache Flink注意:CDH6.3.2是使用的scala版本是2.
Flink 大并发任务(超过 500 并发)在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下,将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时,通过 NetworkBuffer来实现攒批,权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti
几乎所有的 Flink 应用程序,包括批处理和流处理,都依赖于外部配置参数,这些参数被用来指定输入和输出源(如路径或者地址),系统参数(并发数,运行时配置)和应用程序的可配参数(通常用在自定义函数中)。Flink 提供了一个简单的叫做 ParameterTool 的使用工具,提供了一些基础的工具来解决这些问题,当然你也可以不用这里所描述的ParameterTool,使用其他的框架,如:Common
这里写目录标题5. Flink流处理API5.1 Environment执行环境5.2 Source数据源env.fromCollection 从集合读取数据env.readTextFile 从文件读取数据从kafka读取数据自定义数据源5.3 Transform转换算子一 单数据流基本转换:mapflatMapfilter二 基于key的分组转换keyBy()指定key的三种方式聚合(Aggr
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Flink 流处理 API1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子Reducesplit 和 select
目录 界面方式 命令方式 任务取消 测试代码如下: package wordcount import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala._ /** * Created by leboop on 2020/5/19. */ object St
原创 2021-07-16 09:45:31
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JobGraph 生成过程StreamGraph 转变成 JobGraph 也是在 Client 完成,主要做了三件事:StreamNode 转成 JobVertexStreamEdge 转成 JobEdgeJobEdge 和 JobVertex 之间创建 IntermediateDataSet 来连接书接上回,execute 方法中通过 getJobGraph 将 Pipeline 转换为 Jo
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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
声明: 由于我集群搭建的问题, 并不能通过yarn提交flink任务, 所以第三部分的所有实现, 全是复制粘贴的尚学堂的教案. 如果之后集群弄好了, 会重新修改这部分的内容 侵权删一. Web UI提交任务提交查看是否接收到数据查看是哪个节点执行的访问执行的节点查看结果二. 命令提交执行命令./flink run -d -c com.hjf.ScalaStreamWordCount /root/D
参考学习阿里巴巴周凯波Flink客户端操作内容。概要Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互,包括 Flink 命令行,Scala Shell,SQL Client,Restful API 和 Web。Flink 首先提供的最重要的是命令行,其次是 SQL Client 用于提交 SQL 任务的运行,还有就是 Scala Shell 提交 Table API 的任务。同时,Fl
一:首先查看seatunnel提交任务flink集群的时候的shell脚本start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh,查看最后会调用一个类FlinkStarter,如下图所示这个类主要调用SeaTunnelFlink这个类,并且生成相应的shell脚本二:跟着相应的类走,最后会调用FlinkExecution,这个类的execute方法,其中这个方法里面会对
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