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
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2023-07-26 10:57:43
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flink on yarn use kerberos.https://www.jianshu.com/p/c1eee60fd357
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2023-06-21 16:44:42
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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
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2023-09-04 12:35:30
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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
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2023-07-26 10:58:00
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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
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2023-07-11 17:25:18
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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
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2023-08-29 16:57:04
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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
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2023-09-06 18:46:14
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Flink On Yarn模式配置Flink On Yarn模式配置引言一、安装JDK二、安装Zookeeper三、安装Hadoop四、安装Flink Flink On Yarn模式配置引言 Flink依靠Yarn来实现高可用，由于Yarn依赖于Hadoop，而Hadoop又依赖于Jdk。 准备三台机器 1.1.1.1 node1 1.1.1.2 node2 1.1.1.3 node3一、安装J
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2023-09-24 16:50:28
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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
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2023-07-26 11:05:44
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一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式：会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode）会话模式（Session Mode）首先需要启动一个集群，建立并保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。优势：只需要一个集群，所有作业提交之后都进集群处理，集
原创
2023-02-28 19:38:58
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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
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2023-10-27 05:37:34
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1.下载安装包Index of /dist/flink2.上传flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz到node01的指定目录3.解压：tar -zxvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz4、修改名称 mv flink-1.12.0-bin-scala_2.12 flink5、添加系统环境变量 并source生
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2024-05-23 15:42:17
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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
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2023-07-11 17:12:10
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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
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2023-10-31 19:30:44
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1. 两种模式1. 共用一个 yarn-session在 YARN 中初始化一个 Flink 集群，初始化好资源，提交的任务都在这个集群执行，共用集群的资源。这个 Flink集群常驻在 YARN 集群中，要关闭可以手动停止。2. 每个Job启动一个集群每次提交都会创建一个新的 Flink 集群，Job之间是互相独立的。任务执行完之后集群会注销。2. yarn-s...
原创
2021-08-31 13:49:07
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原创
2021-12-04 15:49:27
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1评论
# 使用 Flink on YARN
## 介绍
Flink 是一个开源的分布式流处理框架，可以用于处理大规模的实时数据。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，可以帮助我们有效地管理集群资源。在本文中，我将向你介绍如何在 YARN 上部署和运行 Flink 作业。
## 概述
下面是实现 "Flink on YARN" 的
原创
2023-08-17 08:09:20
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Flink的yarn模式的部署 文章目录***Flink的yarn模式的部署***1.相关准备和配置1.1、配置环境变量2、启动hadoop集群3、修改 flink-conf.yaml 文件4、会话模式部署 1.相关准备和配置在 Flink1.8.0 之前的版本，想要以 YARN 模式部署 Flink 任务时，需要 Flink 是有hadoop支持的。从 Flink 1.8 版本开始，不再提供基于
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2024-08-12 12:03:08
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答案写在最前面：Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。问题在Flink 1.5 Release Notes中，有这样一段话，直接上截图。
这说明从1.5版本开始，Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算，也就是说flink run脚本的-yn/--yarn
flink on yarnClient提交App到RM上面去运行，然后RM分配第一个container去运行AM，然后由AM去负责资源的监督和管理。
需要说明的是，Flink的yarn模式更加类似spark on yarn的cluster模式，在cluster模式中，dirver将作为AM中的一个线程去运行
在Flink on yarn模式也是会将JobManager启动在container里面，
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2023-07-04 09:14:35
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