一、flink运行时组件、工作流程1、flink运行时四大组件介绍 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（TaskManager）分发器（Dispatcher） 因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。1.1【JobMa
分发模式描述了消费者任务如何连接到生产者任务。目前，Flink 中有两种分布模式：pointwise 和 all-to-all。当分布模式在两个顶点之间是逐点分布时，遍历所有边的计算复杂度为 O(n)。当分布模式为 all-to-all 时，遍历所有边的复杂度为 O(n 2 )，这意味着随着规模的增加，复杂度会迅速增加。 在 Flink 1.12 中，ExecutionEdge类用于存储
Flink是什么核心目标：数据流上的有状态计算Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据进行有状态计算 Flink和Streaming对比
FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活状态有无流式SQL有无Dataset批处理已过时，使用Datastream流处理Datastream最后执行env.execute
Yarn的资源调度策略 理想情况下,我们对Yarn的资源申请应该立即得到满足,但实际情况下整个集群的资源总量是有限的,这时就依赖资源调度器对资源进行调度了. 但在实际过程中,资源的调度策略本身就是一个难题,很难有一个完美的调度策略可以适用与所有的情况,为此Yarn提供了三种调度器让我们自行选择适用FIFO调度器 这种调度会把所有资源申请放入一个队列先进先出.这是最简单的调度,也不需要
YARN总共提供了三种调度策略：CapacityScheduler，FIFO Scheduler,FairScheduler一 FIFOScheduler-先进先出调度策略即所有的应用程序将按照提交顺序来执行，这些应用程序都放在一个队列里，只有在执行完了一个之后，在执行顺序执行下一个 缺点：耗时长的任务会导致后提交的一直处于等待状态，资源利用率不高；如果集群多人共享，显然不太合理&nbs
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2023-09-13 19:31:51
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理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO
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2023-08-20 21:40:05
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yarn有一下三种资源调度策略1.FIFO 先进先出策略，某一时间段只有有一个job占用资源，后面的job要等待前面的job结束才可以获取资源2.capacity scheduler 把资源按队列划分，在job执行的时候，指定资源队列，队列之间是隔离的，但是队列内部是FIFO机制3.fair scheduler 当job1在执行的时候，job2进来后，可以从job1的资源队
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2023-05-24 16:19:49
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当同时向Yarn集群多个Job任务时，Yarn如何对资源进行系统的管理，这种管理策略就是Yarn的调度策略。
原创
2023-02-19 09:34:20
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集群资源是非常有限的，在多用户、多任务环境下，需要有一个协调者，来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务，YARN资源调度器就是这个协调者。目前在很多大数据平台，例如hadoop，都是用YARN来协调资源使用。 1. FIFO Scheduler FIFO Scheduler就是将应用按照提交的顺序排成一个队列，在资源分配时，先给队列中对头分配资源，等到对头上的应用资源使用完后，在分配给队列
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2023-08-06 13:11:48
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yarn 调度器类型FIFO 先进先出调度器Capacity 容量调度器Fair 公平调度器FIFO 先进先出调度器特点：小任务容易阻塞，大任务会占用所有资源，不适合共享集群。Capacity 容量调度器特点：单独预留容量，保证小任务一提交就能马上启动，整体资源利用率不高，大作业执行时间要更长。容量调度器允许多个组织共享hadoop集群，每个组织被分配专门的队列，每个队列可使用集群部分资源，在一个
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2023-08-21 09:35:47
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FIFO 调度:此方式是 Hadoop 最早的调度方式, 实现方式简单, 同一时刻只允许一个作业运行, 按照作业的提交顺序来运行, 让其享有集群的全部资源, 优势是实现简单, 劣势是让当运行某些大作业时, 小作业难以得到及时的处理. Capacity 调度(2.X的默认调度策略):官方介绍:The CapacityScheduler is designed to allow sharing a l
KafkaSource调优动态发现分区当 FlinkKafkaConsumer 初始化时，每个 subtask 会订阅一批 partition，但是当 Flink 任务运行过程中，如果被订阅的 topic 创建了新的 partition，FlinkKafkaConsumer 如何实现动态发现新创建的 partition 并消费呢？在使用 FlinkKafkaConsumer 时，可以开启 part
# Yarn配置公平调度策略
## 引言
Hadoop生态系统中的YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，用于在集群中管理计算资源。为了有效利用这些资源，YARN引入了多种调度策略。其中，公平调度策略（Fair Scheduler）是最受欢迎的一种，它的特点是为不同的用户和应用程序公平地分配资源。本文将详细介绍如何配置YARN的公平调度策略，
调度器是 Flink 作业执行的核心组件，管理作业执行的所有相关过程，包括 JobGraph 到 ExecutionGraph 的转换、作业生命周期管理（作业的发布、取消、停止）、作业的 Task 生命 周期管理（Task 的发布、取消、停止）、资源申请与释放、作业和 Task 的 Failover 等。 调度有几个重要的组件： ⚫ 调度器： SchedulerNG 及其子类、实现类 ⚫ 调度策略
理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。 在Yarn中有三种调度器可以选择：F
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2023-08-30 21:38:35
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目录前言1. 资源调度与隔离1.2 Memory资源1.2 CPU资源2. 资源调度器2.1 概述2.2 FIFO Scheduler（先进先出调度器）2.3 Capacity Scheduler（容量调度器）2.3.1 什么是Capacity Scheduler2.3.2 调度器特性2.3.3 调度器配置2.3.3.1 开启调度器2.3.3.2 配置队列2.3.3.3 队列属性2.3.3.4
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2023-09-05 14:18:38
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调度器的分类FIFO Scheduler先进先出，优先满足提交时间更早的job的资源需求不太适合用于大型的共享集群（大job会占用所有资源很长时间，导致其他job只能等待）Capacity Scheduler (默认)预分配资源（用定义队列的方式）大job可以放在大队列中运行，不耽误小job在别的队列中运行在同一个队列中，多个job遵循FIFO的策略Scheduler可以预分配队列，但是队列和队列
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2023-06-29 17:54:53
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# 了解Yarn调度策略
Yarn是Apache Hadoop生态系统中的一个资源管理器，负责集群中各个任务的调度和资源管理。Yarn调度策略是指如何在集群中合理地分配资源和调度任务。
## Yarn调度策略实现步骤
下面是实现Yarn调度策略的一般步骤，我们将使用Java语言和Hadoop API来演示。
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :---: |
| 步骤一 | 创建一
Yarn资源调度工作原理 由于Yarn良好的兼容性和扩展性，目前可以支持大部分数据引擎，所以了解Yarn的资源调度原理很有必要，Yarn主要由四个重要角色组成1 ResourceManager：顾名思义资源管理器，主要负责资源管理和调度，ResourceManager主要由两个组件构成：ApplicationManager,主要负责两类工作：1.管理监控各个系统的应用，包括启动Appli
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2023-06-02 13:54:29
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总览Flink运行时的组件任务提交流程任务调度原理Flink脑图总结Flink运行时的组件作业管理器（JobManager）控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括:作业图 (JobGraph)、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了所有
