Flink 尚硅谷 总结一Flink介绍Fink是什么为什么选择Flink数据处理框架历史Flink的特点Flink vs Spark Streaming快速上手批处理实现WordCount流处理实现流式数据源测试Flink 部署task slot 多线程Web UI提交命令行提交jobYarn模式Sesstion Cluster模式Per Job Cluster 模式Flink运行框架运行时的
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2024-04-01 22:48:10
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1. 原理思想Flink自带的TwoPhaseCommitSinkFunction可以实现2pc提交方式保证数据一致性，我们先来看下实现这个类的方法： 2pc提交主要实现beginTransaction(开启事务准备工作)、preCommit(准备提交)、commit(正式提交)、abort(丢弃)四个方法举个例子解释下实现原理：比如checkpoint每10s进行一次，此时
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2023-12-21 10:02:46
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文章目录时间语义Flink 中的时间语义?哪种时间语义更重要?1. 水位线（Watermark）1.1 什么是水位线?1.2 如何生成水位线?1.3 水位线的传递1.4 水位线的计算 时间语义在理解水位线概念之前我们应该先了解时间语义的内容Flink 中的时间语义?1.处理时间（Processing Time）处理时间的概念非常简单，就是指执行处理操作的机器的系统时间。2.事件时间（Event T
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2024-05-25 17:16:17
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EnvironmentFlink 可以在各种上下文环境中执行，不同的环境，代码提交的过程有所不同。这就要求在提交作业执行计算时，首先必须获取当前Flink的运行环境，从而建立起与Flink框架之间的联系，只有获取了上下文环境信息，才能将具体的任务调度到不同的TaskManager上执行。1、创建执行环境编写Flink程序的第一步，就是创建执行环境。要获取的执行环境，是StreamExecution
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2024-08-19 14:32:10
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远程管理与个人计算机不同，服务器一般都是运行IDC机房中，所以我们通常不会接触到服务器硬件，而是通过各种远程管理方式对服务器进行控制。常见的远程管理工具方式：-RDP（remote desktop protocol）协议，Windows远程桌面管理（我本人使用过RDC remote desktop control,不知道是不是一样的）；-telnet CLI界面下的远程管理，几乎所有操作系统都有（
1. spark运行在standAlone模式:1.1 standAlone的client模式:(driver运行在sparkSubmit进程中)1.2 运行的流程:1. 客户端向master提交任务2. master根据客户端提交的任务,计算那些worker符合执行任务的条件,找到符合执行条件的worker然后和worker 进行RPC通信,通知worker启动executor,并且会将一些dr
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2024-04-15 10:02:26
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文章目录1、Flink简介2、Flink部署2.1 Standalone模式部署2.2 Standalone模式下的高可用2.3 Yarn模式Yarn模式的高可用配置：yarn模式中三种子模式的区别：3、并行度4、提交命令执行指定任务5、注意事项 1、Flink简介 Spark 和 Flink 一开始都都希望能够用同一个技术把流处理和批处理统一起来，但他们走了完全不一样的两条路。前者是以批处理的
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2023-12-01 11:22:36
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Local模式、Standalone模式和FlinkonYARN模式是Flink的三种常见部署模式。
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2023-09-22 17:13:04
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Local模式、Standalone模式和Flink on YARN模式是Flink的三种常见部署模式。
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2023-10-19 08:41:00
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目录4.1 系统架构4.1.1 整体构成4.1.2 作业管理器（JobManager）4.1.3 任务管理器（TaskManager）4.2 作业提交流程4.2.1 高层级抽象视角4.2.2 独立模式（Standalone）4.2.3 YARN 集群 4.3 一些重要概念4.3.1 数据流图（ Dataflow Graph）4.3.2 并行度（ Parallelism）4.3.3 算子
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2024-05-06 20:42:58
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集群角色Flink提交作业和执行任务，需要几个关键组件：客户端：代码由客户端获取并作转换，之后提交给JobmanagerJobmanager就是Flink集群的管事人，对作业进行中央调度管理；当从客户端获取到转换过的作业后会进一步进行处理，然后分发给众多的taskmanagerTaskmanager:真正干活的人，数据的处理操作都是它们来做部署模式在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可
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2024-08-19 13:31:43
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一、实验环境1.软件版本：apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz、mysql-community-server-5.7.192.mysql JDBC驱动包：mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz3.mysql已经安装在hadoop5上4..主机规划hadoop3Remote：clienthadoop5Remote：server；mysql二、基础配置
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2017-09-21 21:53:49
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算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。
1、CREATE INDEX indexName ON table_name (column_name)
show INDEX from table_name; drop index index_name on table_name;
2、sql slow 最后发现是使用 #{xxx} 去注入参数时查询很慢，在使用${xx
文章目录会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode）flink 主要分为三种部署模式:⚫ 会话模式（Session Mode
原创
2022-05-10 11:27:42
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### Flink的部署模式
#### 概述
Apache Flink是一个流式数据处理引擎，可以用于实时数据流处理。在部署Flink应用程序时，有多种方式可供选择，包括Standalone、YARN、Mesos和Kubernetes等模式。本文将重点介绍使用Kubernetes进行Flink部署的方式。
#### 步骤
以下是部署Flink应用程序到Kubernetes的一般步骤：
| 步
原创
2024-05-27 11:37:15
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本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》已将所需的机器和文件准备完毕，可以部署CDH和Flink了；全文链接《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》《 Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置 》《Flink on Yarn三部曲之三：提交Flink任务》执行ansible脚本部署CDH和Flink(ansi
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2024-06-17 16:02:54
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Flink流式计算模型 图中的stream为传输通道中的数据，operator为flink中的算子，Source为数据源，sink是最终处理的数据去向。流式计算模型中由计算节点的多个并行实例组成，其中并行实例的含义是：在分布式环境中，同一计算节点有多个功能相同的的物理部署实例，。其并行模式图可参考下图。在并行任务时候，每个operator的实例数为并行度，任意两个operator的并行度
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2024-02-23 09:39:40
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1 Flink的前世今生（生态很重要）很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词，其实早在 2008 年，Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目， 在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了 ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一。 Apache Flink is an open
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2024-05-27 23:07:03
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Flink on Yarn模式部署始末：Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用Flink on Yarn模式者居多。 那么使用on yarn模式到底好在哪呢？ 首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、
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2024-06-10 05:33:03
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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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