目录Flink 基本概念1、Job Manager2、Task Manager任务提交流程1、独立集群(Standalone) 2、Yarn集群 程序与数据流执行图数据传输形式 任务链（Operator Chains） 参考Flink 基本概念目前在实时的框架当中，Flink可以说是具有一席之地的。Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计
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2023-11-29 04:53:15
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翻译Flink官网文档，Flink在YARN集群提交job，调试，以及命令行提交格式。最后，是Flink与YARN的交互分析。 文中会夹杂一些实践经验，读者可以参考或者进行实践，完善。快速开始在YARN上启动一个长期的Flink集群启动一个拥有4个Task Manager的yarn会话，每个Task Manager有4gb的堆内存:# 从flink下载页获取haddoop2包# htt
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2024-06-26 07:13:30
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1.环境准备1.1 介绍在使用 Flink&Spark 时发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方, 目前streampark提供了一个flink一站式的流处理作业开发管理平台, 从流处理作业开发到上线全生命周期都做了支持, 是一个一站式的流出来计算平台。 未来spark开发也在规划范围内，目前还不支持1.2 下载StreamPark安装包下载：https://str
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2024-07-23 11:16:38
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flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖必须的软件JAVA_HOME配置flink安装配置flink启动flink添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群个人真实环境实践安装步骤 必须依赖必须的软件flink运行在所有类unix环境中，例如：linux、mac、或者cygwin，并且集群由一个master节点和一个或者多个wo
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2023-12-14 18:49:45
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https://www.bilibili.com/video/av54523954?p=1 （原理和简介看第一个视频即可）Flink（二）CentOS7.5搭建Flink1.6.1分布式集群 一. Flink的下载安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html ，选择对应Hadoop的Flink版本下载[adm
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2024-05-07 19:43:35
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1.下载Flink压缩包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html。我集群环境是hadoop2.6，Scala2.11版本的，所以下载的是：flink-1.3.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz。2.解压上传至五个节点的相同目录，执行如下命令解压：tar xzf flink-1.3.1-bin-hadoop26-scala_2.1
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2024-05-26 18:59:51
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一、Flink的特点作为一个高性能的主流中间件，flink有以下特点。批流一体：统一批处理、流处理：flink处理数据是多样化的，既可以处理批数据，就是把数据攒起来处理，也可以处理流式的数据。分布式：Flink程序可以运行在多台机器上，搭建flink集群，可以把一个任务分散开，数据分布到不同的机器中去运行，多个机器分散运行一部分，最后汇总结果。高性能：处理性能比较高，性能很高，处理速度快。高可用：
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2023-11-12 12:28:08
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Per-job Cluster该模式下，一个作业一个集群，作业之间相互隔离。在Per-Job模式下，集群管理器框架用于为每个提交的Job启动一个 Flink 集群。Job完成后，集群将关闭，所有残留的资源也将被清除。此模式可以更好地隔离资源，因为行为异常的Job不会影响任何其他Job。另外，由于每个应用程序都有其自己的JobManager，因此它将记录的负载分散到多个实体中。场景：Per-Job模
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2023-07-11 17:18:48
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文章目录一、环境配置二、安装flink三、向集群提交作业报错处理finishConnect(..) failed: No route to host四、终端提交任务五、部署模式5.1 独立模式standalone5.2 yarn模式 一、环境配置centos7.5java8hadoopssh、关闭防火墙node00、node01、node02二、安装flinkhttps://www.apache
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2023-10-29 10:02:30
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文章目录Flink集群架构图1. JobManager2. TaskManagerTask和Operator ChainsTask slot和资源Flink Application Execution1. Flink Session集群2. Flink Job集群3. Flink Application集群三种集群模式优劣Flink Session集群优劣Flink Job集群Flink App
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2023-12-25 11:48:58
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整理了在学习flink的过程中的各项知识的入口，以便查阅、回顾以及一些查漏补缺。持续更新。 文章目录一. flink概述：二. flink部署模式与集群搭建三. flink的编程模型、相关原理四. flink dataStream五. flink sql和table api的操作六. flink的状态管理七. flink监控与性能优化八. 其他经验1. 源码改造2. 排错经验3. 面试问答 ing
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2023-11-22 15:56:40
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文章目录1. 简介2. 基于Yarn的集群部署2.1 第1种模式2.2 第2种模式3. Flink on Yarn内部实现 1. 简介Flink on Yarn模式的原理是依靠Yarn来调度Flink任务，这种模式可以充分的利用集群资源，提高集群机器的利用率。Flink on Yarn模式主要分为如下两种：第1种模式：在Yarn中提前初始化一个Flink集群（称为Flink yarn-sessi
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2023-11-11 13:24:59
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flink-之各种集群模式的运行时架构NOTE : flink的运行时架构是以flink application或者job为单位的，比如每个flink application都会有自己独立的运行时架构，但是不同的运行时架构可能可以共用公共集群资源。本文参考文献如下。flink客户端操作flink开发环境搭建和应用的配置、部署及运行flink on yarn\k8s原理剖析与实践本文呢，主要讲解st
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2024-05-04 15:18:27
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文章目录前言一、会话模式（Session Mode）二、单作业模式（Per-Job Mode）三、应用模式（Application Mode） 前言Flink支持多种集群部署模式，以满足不同场景和需求。以下是Flink的主要集群部署模式：会话模式（Session Mode）：在会话模式下，用户首先启动一个长期运行的Flink集群，然后在这个会话中提交多个作业。集群资源在启动时就已经确定，提交的作
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2024-06-06 01:02:15
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Flink（一）：Flink集群部署&运行时架构一、Standlone模式任务调度原理JobManager：作业管理器，负责协调资源分配和作业执行。资源分配完成后，将任务提交给TaskManager。 TaskManager：执行任务的工作节点。会定期想JobManager汇报状态。 Client：提交Flink程序JobManager是Standlone模式中整个系统最有可能导致整个系统
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2024-02-14 13:34:49
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使用mvn构建项目使用mvn命令，输入如下命令mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.6.1 \
-DgroupId=my-flink-projec
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2023-08-24 20:08:10
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1.基本组件 Flink架构分为三层，由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 API&Libraries层 API层包括构建流计算应用的DataStream API和批计算应用的DataSet API（基本弃用），两者都提供给用户
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2024-01-02 13:42:11
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flink集群HA高可用配置解析flink-conf.yamljobmanager.rpc.address: hadoop01【注意。HA的需要按照机器分配】
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.heap.mb: 1024
taskmanager.heap.mb: 1024
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
taskmanage
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2024-02-12 22:03:54
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谈一下Flink的部署模式和常用的集群资源管理器 部署模式规定了集群下各成员的启动逻辑、生命周期，资源的隔离性和可拓展性，而集群资源管理器为这些部署模式提供了资源。 部署模式有：session、per-job、Application以及Native模式，常用的集群资源管理器有：Flink standalone、Hadoop Yarn、K8s等。 文章目录一、部署模式：浅聊资源管理和Client端的
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2023-10-05 16:10:39
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阿里超大规模 Flink 集群运维体系介绍一、演进历史和运维挑战二、集群运维 Flink Cluster三、应用运维 Flink Job 一、演进历史和运维挑战 阿里的实时计算经历了近 10 年的快速发展，总体来说可以分成三大时代：1.0 时代：2013 年到 2017 年，三大实时计算引擎并存。大家熟悉的 Jstorm 和 Blink 当时都还叫做流式计算。2.0 时代：2017 年集团合并了
