一、架构设计架构设计 各层及相关术语说明物理层 解决flink的部署模式的问题支持多种部署模式:本地,集群,云及k8s用户可以根据不同的场景选择不同的部署模式核心层 是flink的核心实现层,负责为上层的接口提供服务Runtime flink的核心计算Optimizer 负责任务的优化Stream Buider 负责对任务进行DAG优化API层
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2024-04-05 11:41:59
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Runtime层总体架构图作业提交和任务调度流程1.用户提交编写的应用程序时，Client端会对提交作业进行一系列编译和优化，最终将作业的DataFlow转化成JobGraph。 然后作业准备提交了，根据集群类型分为SessionCluster和Per-JobCluster，分开说明。 Session Cluster： 2.此时AM 和TM都已通过脚本事先启动，Client直接向AM的Dispat
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2023-08-02 10:39:57
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Flink重要的角色JobManager负责任务调度执行和分发任务称之为Master，用于协调分布式执行，用来调度task，协调检查点CheckPoint，协调失败时候恢复等，Flink运行时至少存在一个master处理器，如果配置高可用模式会存在多个master处理器，他们其中有一个是leader，而其他的都是standbyTaskManager负责任务的进行 称之为worker，用于执行一个d
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2024-03-15 09:58:18
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文章目录6、DataStream API 开发6.1 入门案例6.1.1 Flink 流处理程序的一般流程6.1.2 示例6.1.3 步骤6.1.4 参考代码6.2 输入数据集Data Sources6.2.1 Flink 在流处理上常见的Source6.2.2 基于集合的source6.2.3 基于文件的source（File-based-source）6.2.4 基于网络套接字的source
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2024-06-11 08:10:11
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# 判断 Flink on Yarn 单作业部署模式的方案
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，它提供了多种部署模式，包括独立部署、YARN 部署等。在 YARN 部署模式下，Flink 作业可以以单作业部署模式运行，也可以以多作业部署模式运行。单作业部署模式指的是一个 Flink 集群只运行一个作业，而多作业部署模式允许一个 Flink 集群运行多个作业。本文将介绍如何判断
原创
2024-07-29 09:31:19
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（1）执行命令提交作业。
原创
2023-09-02 11:00:25
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YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容
作业1：print ( " \n\n\n" "英雄商城登录界面" )
print("\t\t\t " )
print ( "英雄商城登录届面")
print("-*" *25)
print(" 1：用户登录")
print(" 2：新用户注册")
print(" 3:退出系统")
print("-*
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2023-11-06 21:32:01
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html5表单作业的描述
在现代网页开发中，HTML5表单是构建用户交互的重要基础。随着技术的演进，HTML5引入了许多新特性，使得表单更加灵活和功能丰富。然而，尽管它们提供了更好的用户体验，某些特性对于旧版本的支持却存在兼容性问题。在这篇博文中，我们将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例和性能优化来深入探讨HTML5表单的使用和最佳实践。
## 版本对比
HTML5表单相比之前的版
文章目录1. 部署模式（抽象的概念）1.1 会话模式（Session Mode）1.2 单作业模式（Per-Job Mode）1.3 应用模式（Application Mode）1.4 总结2. 系统架构2.1 整体构成2.1.1 作业管理器（JobManager）2.1.2 任务管理器（TaskManager）2.2 高层级抽象视角3. 独立模式（Standalone）3.1 概念3.2 会话
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2024-03-15 08:53:43
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文章目录一、前言二、前提工作三、打包四、提交作业五、总结 一、前言前面已经编写了Flink第一个代码程序，并且也运行了，但是你会发现只是在IDEA上运行的，这种只适合开发，真正工作中我们更多的是要将写好的程序部署到集群上去跑，所以接下来说说如何将作业提交到集群上。二、前提工作我们这里以上一篇的StreamWorldCount来进行说明，仔细点的同学会发现有些变量都是在代码中写死的，这在实际的生产
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2024-03-16 08:44:15
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当前数据平台的作业提交过程，一直是一个两阶段的提交过程，任务状态的汇报，两阶段通信，造成了任务队列多提交，状态更新过慢，状态不一致等问题。从flink1.11开始，flinkcli改进了flink run 的启动模式，新增了run-application模式。所以，我们就从flink1.11的源码探索一下flinkcli的启动流程，和run-application的启动模式，看有什么新东西，可以优
什么能被转化成流？Flink 的 Java 和 Scala DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。Flink 自带的序列化器有基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array 复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala case classes 而且 Flink 会交给 Kryo 序列化其他类型。也可以将其他序列化器和 Flink
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2024-07-28 11:48:55
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1. Flink on YARN两种方式 Flink on YARN 有两种模式：Session模式和Per-Job模式。在Session模式中多个 JobManager 共享 Dispatcher 和 YarnResourceManager。在这种模式下，需要先向 YARN 申请资源，初始化一个常
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2020-10-12 21:15:00
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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》1. Flink on YARN两种方式 Flink on YARN 有两种模式：Session模式和Per-Job模式。在Session模式中多个 JobManager 共享 Dispatcher 和 YarnResourceManager。在这种模式下，需要先向 YARN 申请资源，初始化一个常驻服务在 YARN 上，后续提交的Job都将运行在这个Session上：..
原创
2021-06-10 20:17:10
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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》1. Flink on YARN两种方式 Flink on YARN 有两种模式：Session模式和Per-Job模式。在Session模式中多个 JobManager 共享 Dispatcher 和 YarnResourceManager。在这种模式下，需要先向 YARN 申请资源，初始化一个常驻服务在 YARN 上，后续提交的Job都将运行在这个Session上：..
原创
2021-06-10 20:17:11
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Flink流处理APIEnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。Exec
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2023-11-13 06:34:25
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1、Flink DataStreamAPI 获取执行环境-Environment getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行
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2023-10-27 00:16:22
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Flink中流处理流程创建执行环境Flink Data SourceFlink Data TransformationFlink Data Sink创建执行环境getExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecuti
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2024-03-18 15:09:19
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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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