Flink与Yarn以及Kafka的整合操作
原创
2021-07-12 16:35:16
1081阅读
文章目录flink on yarnFlink on Yarn的两种运行方式第一种【yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务)】/bin/yarn-session.sh 命令分析：第二种【flink run -m yarn-cluster(开辟资源+提交任务)】/bin/flink run 命令分析：Flink在YARN上的恢复行为 flink on yarnFli
文章目录一、部署1.1、[参考Standalone部署]()1.2、由于虚拟机的内存有限，所以需要修改资源配置1.3、复制Hadoop的jar包到Flink的lib目录二、Flink On Yarn的运行架构2.1、Flink On Yarn 的内部实现原理: 任务提交流程2.2、任务调度原理三、Session-Cluster模式（yarn-session）3.1、启动yarn-session集
flink on yarn use kerberos.https://www.jianshu.com/p/c1eee60fd357
Flink的安装部署首先打开终端 ，在/home/xxx/ 下执行命令获取安装包：wget https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/3423/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tar
tar -xvf flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tar将其解压到该目录下。 如果你学习过 Spark 的话，那么你应该会觉得接
Flink支持三大部署模式：1. Local 本地部署Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是Java 1.7.x或更高版本，本地运行会启动Single JVM，主要用于测试调试代码。2. Standalone Cluster集群部署Flink自带了集群模式Standalone，这个模式对软件有些要求：1.安装Java1.8或者更高
目录1.写在前面2.三种在 yarn 上运行的模式2.1 会话模式2.1.1 简要介绍2.1.2 启动方式 2.1.3 提交作业2.2 单作业模式部署2.2.1 简要介绍2.2.2 启动方式2.2.3 提交执行任务2.2.4 取消作业2.3 应用模式部署2.3.1 简要介绍2.3.2 提交任务3.总结1.写在前面 &n
一、概述当程序出现问题需要恢复 State 数据的时候，只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制，这样才可以保证 Exactly-once 这种语义。但是注意的是，它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once，比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source和 Sink 组件，如果想要保证 Exactly-one 的话
Flink on Yarn -CDH5部署1.1 Flink模式Flink有开发模式，Local-cluster模式，Standalone模式，Yarn模式
这里我们搭建在CDH集群上，我们采Flink on Yarn，由Yarn统一管理集群资源1.2 Yarn模式部署 独立部署（Standalone）模式由Flink自身提供计算资源，无需其他框架提供资源，这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦
目录记录一次流处理引擎选择的过程1、Spark Streaming2、Kafka Streaming3、Flink最后 记录一次流处理引擎选择的过程先描述下项目需求，要处理的消息来源为RabbitMQ的队列A，队列A的数据是10万个点位（物联网采集点）数据每秒一次推送产生的，现在的需求是：要新增一些虚拟计算点位，点位建立规则是已有物理点位的计算表达式，比如V001为P001+2*P002。每个计
Kafka 数据管道是流计算系统中最常用的数据源（Source）和数据目的（Sink）。用户可以把流数据导入到 Kafka 的某个 Topic 中，通过 Flink 算子进行处理后，输出到相同或不同 Kafka 示例的另一个 Topic。Kafka 支持同一个 Topic 多分区读写，数据可以从多个分区读入，也可以写入到多个分区，以提供更
Flink 架构概览1、Flink 架构概览 —— Job 用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务，Client 端会生成一个 JobGraph。JobGraph 是由 source、map()、keyBy()/window()/apply() 和 Sink 等算子组成的。当 JobGraph 提交给 Flink 集群
架构图Job Managers, Task Managers, ClientsJobManager(Master)
用于协调分布式执行。它们用来调度task，协调检查点，协调失败时恢复等。Flink运行时至少存在一个JobManager。一个高可用的运行模式会存在多个JobManager，它们其中有一个是leader，而其他的都是standby。TaskManager(Worker)
用于执行一个
Flink on Yarn1. Session模式应用场景2. Per-Job模式应用场景3. application模式3.1. 背景3.2. 原理 1. Session模式这种模式会预先在yarn启动一个flink集群，然后将任务提交到这个集群上，这种模式，集群中的任务使用相同的资源，如果某一个任务出现了问题导致整个集群挂掉，那就得重启集群中的所有任务，这样就会给集群造成很大的负面影响。特点
文章目录概述模式1 Yarn Per Job实践模式2 Yarn On Session实践参考资料 概述FLink 如何执行在Yarn上面的呢？首先我们需要了解到Flink的底层执行流程，然后看哪一步与Yarn进行适配，执行。Flink底层执行流程：用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务，它会生成一个JobGraph
1- 容错机制Checkpoint检查点理解首先状态State与检查点Checkpoint之间关系：Checkpoint将某个时刻应用状态State进行快照Snapshot保存。 1）、State：维护/存储的是某一个Operator的运行的状态/历史值，是维护在内存中。2）、Checkpoint：某一时刻，Flink中所有的Operator的当前State的全局快照，一般存在磁盘上。Flink中
目录1、checkpoint2、StateBackend3、Restart Strategies3、SavePoint1、checkpoint默认情况下，checkpoint不会被保留，取消程序时即会删除它们，但是可以通过配置保留定期检查点。开启Checkpoint功能，有两种方式。其一是在conf/flink_conf.yaml中做系统设置；其二是针对任务再代码里灵活配置。推荐第二种方式，针对当
在Flink中一共有三种部署模式,分别为local，standalone和yarn模式，由于前两者主要是用于开发和测试，本文将不再赘述，企业中用的更多的是yarn模式，关于yarn模式下为什么比standalon模式要好主要有一下几个方面1.资源按需使用,不会因为各自内置的调度争抢资源,在者类似于像spark，flink等框架他们的主要强大之处在于是计算，调度的话还是yarn是强项，从而可以提高集
