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
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通过本文你能 get 到以下点：Flink 内使用大状态时，该如何配置。常见的负载均衡策略Flink 源码中在选择 RocksDB 状态磁盘时，存在的问题。给出一些解决方案，并分析了每种方案利弊一、为什么要优化？（优化背景）Flink 支持多种 StateBackend，当状态比较大时目前只有 RocksDBStateBackend 可供选择。RocksDB 是基于 LSM 树原理实现的 KV 数
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2024-05-04 22:52:08
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目录修改xml配置conf启动HA修改xml配置conf启动HA
原创
2022-01-16 11:00:48
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目录修改xml配置conf启动HA修改xml配置conf启动HA
原创
2021-09-10 18:04:32
437阅读
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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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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2023-07-11 17:19:16
330阅读
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
目录修改配置yaml配置master配置ZK启动HA修改配置yaml配置master配置ZK启动HA扩展Flink系列：flink on yarn高可用配置https://xdoctorx.blog.csdn.net/article/details/118864534
原创
2021-09-10 18:04:47
142阅读
目录修改配置yaml配置master配置ZK启动HA修改配置yaml配置master配置ZK启动HA扩展Flink系列：flink on yarn高可用配置
原创
2022-01-16 11:01:45
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flink集群HA高可用配置解析flink-conf.yamljobmanager.rpc.address: hadoop01【注意。HA的需要按照机器分配】
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.heap.mb: 1024
taskmanager.heap.mb: 1024
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
taskmanage
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2024-02-12 22:03:54
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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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基于 YARN 模式配置 Flink 高可用
在大数据处理领域，Apache Flink 作为流式处理的重要框架，其高可用性是确保业务连续性的重要一环。将 Flink 部署在 YARN 模式下，可以借助 YARN 的资源管理功能，实现对任务的高可用性。接下来，我们将详细介绍如何实现“基于 YARN 模式配置 Flink 高可用”的过程。
### 环境准备
#### 软硬件要求
在开始之前，
# Flink on Yarn高可用安装配置
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，可以处理大规模的数据流。在生产环境中，通常需要将Flink部署在YARN集群上以实现高可用性。本文将介绍如何安装和配置Flink在YARN上实现高可用的部署。
## 系统环境准备
在开始之前，请确保您的集群上安装了以下软件：
- Java 8 或更高版本
- Hadoop 2.7 或更高版本（包
分布式系统总要面对天然的失败场景，这可能是网络分区、节点故障或者线程死亡等等五花八门的问题。在失败场景下保证服务整体对外的可用性（Availability）是分布式系统质量的一个重要衡量标准。FLINK 使用的高可用服务提供了在 Master 失败的情况下已提交的作业会重新运行，并且重新运行的进度不早于最后一次 checkpoint 的保证。本文从拆解 FLINK 使用的高可用服务的框架和职责入手
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2024-05-25 14:05:46
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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
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2022-05-12 09:28:16
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# 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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