1. 任务提交流程 Flink任务提交后，Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置，之后向Yarn ResourceManager提交任务，ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster，ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境，然后启动JobManager，之后A
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2024-06-21 09:40:34
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简介： 本文基于FLIP-6重构后的资源调度模型介绍Flink on YARN应用启动全流程，解答客户端和Flink Cluster的常见问题，分享相关问题的排查思路。作者：杨弢（搏远）Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN、Kubernetes、Mesos 等集群部署模式，其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛。Flink 社区将推出 Flink on YARN
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2024-03-12 22:06:45
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2023-07-11 17:19:16
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JobManager高可用(HA)JobManager协调每一个Flink集群环境，它负责作业调度和资源管理。默认情况下，一个Flink集群中只有一个JobManager实例，这很容易造成单点故障（SPOF）。如果JobManager奔溃了，那么将没有新的程序被提交，同时运行的程序将失败。 对于JobManager高可用来说，我们可以从失败的JobManager中恢复，因此可以消除单点故
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2024-05-11 23:27:55
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flink on yarn两种方式第一种方式：yarn session 模式，在yarn上启动一个长期运行的flink集群使用 yarn session 模式，我们需要先启动一个 yarn-session 会话，相当于启动了一个 yarn 任务，这个任务所占用的资源不会变化，并且一直运行。我们在使用 flink run 向这个 session 任务提交作业时，如果 session 的资
目录0. 相关文章链接1. 原理2. 操作3. 测试1. 原理 从之前的架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF，single point of failure)。JobManager 肩负着任务调度以及资源分配，一旦 JobManager 出现意外，其后果可想而知。&
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2024-05-08 16:29:20
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flink-conf.yaml########基础配置##########
# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: localhost
# JobManager 的端口号
jobmanager.rpc.port: 6123
# JobManager JVM heap 内存大小
jobmanager.heap.size: 1024m
# TaskMa
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2024-04-22 11:01:41
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Flink集群搭建Flink集群搭建集群规划下载并解压安装包修改集群配置分发安装目录启动集群访问Web UIFlink集群HA高可用概述集群规划配置flink配置master、workers配置ZK分发安装目录启动HA集群测试Flink参数配置配置历史服务器概述配置启动、停止历史服务器提交一个Job任务查看历史Job信息 Flink集群搭建集群规划节点node01node02node03角色Jo
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2024-06-07 21:18:50
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上篇文章简单叙述了Flink standalone集群的基础部署，在生产环境中假如只有1个jobmanager的话，那么这个节点一旦挂掉，所有运行的task都会中断，带来的影响比较大，因此在生产环境至少要保证jobmanager的高可用，至少2个节点，也可以将jobmanager和taskmanager两个实例运行到1个物理节点上，多个taskmanager和多个job
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2024-06-01 19:36:30
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Flink的HA搭建并不复杂，本质来说就是配置2个jobmanager。本文作为Flink集群部署的补充篇。这篇文章来自网络，向作者尼小摩致敬，概述JobManager 协调每个 Flink 部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个 Flink 集群只有一个 JobManager 实例。 这会产生单点故障(SPOF)：如果 JobManager 崩溃，则无法提交新作业并且导致运行中的作业运行失
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2024-01-17 21:20:59
307阅读
介绍Flink on Yarn的HA高可用模式，首先依赖于Yarn自身的高可用机制（ResourceManager高可用），并通过Yarn对JobManager进行管理，当JobManager失效时，Yarn将重新启动JobManager。其次Flink Job在恢复时，需要依赖Checkpoint进行恢复，而Checkpoint的快照依赖于远端的存储：HDFS，所以HDFS也必须是高可用，同时J
原创
精选
2022-05-12 09:28:16
1593阅读
# Flink on YARN 高可用实现流程
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个条件已满足：
- 安装好 Flink 和 YARN，并配置好环境变量。
- 确保 Hadoop 的 YARN 集群已经正常运行。
## 2. Flink on YARN 高可用实现步骤
下面是实现 Flink on YARN 高可用的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2024-01-03 10:59:17
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NetworkEnvironment 是一个TaskManager对应一个，而不是一个task对应一个其中最关键的是networkBufferPool， operator产生的中间结果，ResultPartition，或是input数据，InputGate 都是需要memory来暂存的，这就需要networkBufferPool来管理这部分内存 /**
* Network I/O compon
1.背景介绍一致性保证与容错策略是Apache Flink的核心特性之一，它能够确保Flink流处理作业在分布式环境中的一致性和容错性。在本文中，我们将深入探讨Flink的一致性保证与容错策略，并提供一些高级优化建议。1. 背景介绍Flink是一个流处理框架，用于处理大规模实时数据。它的核心特性包括一致性保证、容错策略和高性能。Flink通过一致性哈希算法、检查点机制和故障恢复策略来实现这些特性。
Centos7下安装Flink1.10(Standalone模式)1、配置ssh、root免密及关闭防火墙关闭虚拟机，更改虚拟机名字为Hadoop01，创建完整克隆，分别命名为Hadoop02 Hadoop03。网络配置问题记录：重启网络服务：service network restart失败Restarting network (via systemctl): Job for network.
大数据技术原理与应用学习笔记（十二）FlinkFlink简介为什么选择Flink传统数据处理架构大数据lambda架构流处理架构Flink是理想的流处理框架Flink的优势应用场景事件驱动型应用数据分析应用数据流水线应用Flink技术栈物理部署层Runtime核心层APIs & LIBRARIES层Flink体系结构Flink编程模型Flink编程实践 FlinkFlink简介Flink
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2024-05-09 11:23:36
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1.ProcessFunction是flink中的大杀器（个人认为）Process Function 用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的业务逻辑(使用之前的 window 函数和转换算子无法实现) Flink 提供了 8 个 Process Function： ProcessFunction KeyedProcessFunction CoProcessFunction Proc
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2024-04-12 08:28:59
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一、产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱
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2024-03-24 13:36:16
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Flink支持完全分布式模式，这时它由一个master节点和多个worker节点构成。在本节，我们将搭建一个如下的三个节点的Flink集群。一、Flink集群安装、配置和运行Flink完全分布式集群搭建步骤如下：1、配置从master到worker节点的SSH无密登录，并保持保节点上相同的目录结构。2、Flink要求在主节点和所有工作节点上设置JAVA_HOME环境变量，并指向Java安装的目录。
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2024-06-11 15:56:52
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本篇是基于Flink1.16对老版本(Flink1.12以下)高可用原理、以Standalone模式下的WebMonitorEndpoint为例的一篇更新 本篇聚焦于Zookeeper的高可用原理。1. leader的选取分布式任务调度系统往往是一个服务集群，但是为了防止任务重复执行，通常只有一个leader去任务池里取任务，leaderLatch和leaderSelector 就是Curator
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2023-11-03 10:25:45
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