JobManager协调每个flink应用的部署，它负责执行定时任务和资源管理。 每一个Flink集群都有一个jobManager, 如果jobManager出现问题之后，将不能提交新的任务和运行新任务失败，这样会造成单点失败，所以需要构建高可用的JobMangager。 类似zookeeper一样，构建好了高可用的jobManager之后，如果其中一个出现问题之后，其他可用的jobMan
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2024-04-04 15:43:26
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最近将Flink集群从1.6升级到1.8，主要是为了使用1.8的两个特性：一个是universal kafka ，另外一个是rocksdb ttl, 然后注意到1.8 提供了Influxdb 的reporter, 在最开始1.6使用的rest api方式主动请求对应的metric, 使用这种方式目前有两个弊端：前期使用metric比较少，自己通过开发图表展示，但是后期需要新的metric 都需要开
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2021-02-05 20:54:17
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声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习
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2021-09-01 16:24:39
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在一些应用场景中， 对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。 Flink 为各 种场景提供了
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2022-06-18 01:24:36
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1. Task的划分 在flink中，划分task的依据是发生shuffle（也叫redistrubute），或者是并行度发生变化1. wordcount为例package cn._51doit.flink.day03;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.fl
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2023-12-27 20:51:28
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flink源码分析1-4–yarnPerJob任务提交流程–部署集群前的准备&提交任务1、创建flink的ResourceManager//往yarn集群提交完了任务之后，启动入口类的main方法：YarnJobClusterEntryPoint.java的main方法
public static void main(String[] args) {
// startup check
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2024-01-26 07:20:00
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink on YARN Per-Job模式首先将之前在 yarn 上运行的应用和相关进程给kill掉：[root@hadoop01 ~]# yarn application -kill application_1601372571363_0001[root@hadoop01 ~]# jps6995 SecondaryNameNode7204 ResourceManag
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2021-06-10 21:38:30
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink on YARN Per-Job模式首先将之前在 yarn 上运行的应用和相关进程给kill掉：[root@hadoop01 ~]# yarn application -kill application_1601372571363_0001[root@hadoop01 ~]# jps6995 SecondaryNameNode7204 ResourceManag
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2021-06-10 20:17:09
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Flink on YARN Per-Job模式 首先将之前在 yarn 上运行的应用和相关进程给kill掉： [root@hadoop01 ~]# yarn application -kill application_1601372571363_0001 [root@hadoop01 ~]# jps
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2020-10-12 21:21:00
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Per-Job 新老版本启动方法老版本（<=1.10）flink run -m yarn-cluster -c xxx xxx.jar新版本（>=1.11）flink run -t yarn-per-job -c xxx xxx.jarPer-Job 启动的三个进程CliFrontend参数解析封装CommandLine封装配置执行用户代码 execute（）生成StreamGra
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2022-08-01 19:46:20
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Flink On Yarn模式原理为什么使用Flink On Yarn?在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：-1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业 -3.基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错) ○ JobManager 进程和 TaskMana
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2023-09-10 16:35:06
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Per-Job 新老版本启动方法老版本（<=1.10）flink run -m yarn-cluster -
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2021-08-02 13:52:59
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一、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework，包括任务的状态以及 Checkpo
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2023-08-22 10:24:41
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程序入口类main方法1）flink-1.12.0\flink-clients\...\CliFronten
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2021-08-02 13:51:55
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启动AMYarnClusterDescriptorprivate ClusterClientProvider<ApplicationId> deployInternal( ClusterSpecification clusterSpecification, String applicationName, String yarnClusterEntrypoint,
原创
2022-08-02 19:27:37
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# 实现“flink on yarn per job启动流程”教程
## 流程图
```mermaid
classDiagram
class 小白 {
- 创建Flink Job
- 编写代码
- 打包jar包
- 提交任务到YARN
}
```
## 步骤
| 步骤 | 操作
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2024-03-23 08:20:54
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YarnClusterDescriptorprivate ApplicationReport startAp
原创
2021-08-02 13:50:03
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## Flink Yarn Per-job classpath实现流程
### 1. 概述
在使用Flink的Yarn部署模式时，可以通过配置Per-job classpath来控制每个作业的依赖库。Per-job classpath允许将作业所需的所有依赖项打包到一个自定义的目录中，并将该目录作为作业的类路径。这样可以避免与其他作业共享依赖项，提高作业的隔离性和可靠性。
本文将详细介绍Fl
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2023-08-25 14:54:16
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程序入口类main方法1）flink-1.12.0\flink-clients\...\CliFrontend.java/** * Submits the job based on the arguments. */public static void main(final String[] args) { EnvironmentInformation.logEnvironmentInfo(LO
原创
2022-08-01 19:49:48
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YarnClusterDescriptorprivate ApplicationReport startAppMaster( Configuration configuration, String applicationName, String yarnClusterEntrypoint, JobGraph jobGraph, YarnClient yarnClien
原创
2022-08-02 19:25:20
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