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
                            
                                88阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Flink on YARN 高可用性启动指南
在这个教程中,我们将详细介绍如何实现 Flink 在 YARN 上的高可用性启动。Flint 是一个强大的流处理框架,而 YARN 是一个流行的资源管理器。将 Flink 与 YARN 结合使用,能够实现更高效的资源分配和管理,从而实现高可用性。请跟随我逐步学习。
## 整体流程
为了确保我们能够顺利实现 Flink on YARN 的高可用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-28 03:36:19
                            
                                94阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、核心特点1.1、流批一体1、无界数据        无界数据是持续产生的数据,所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的,没有终止时间。处理无界数据通常要求以特定顺序获取,以便判断事件是否完整、有无遗漏。2、有界数据        有界数据就是在一个确定的时间范围内的数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-09 21:28:27
                            
                                72阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            戳更多文章:1-Flink入门2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用3-DataSet API4-DataSteam API5-集群部署6-分布式缓存7-重启策略8-Flink中的窗口9-Flink中的TimeFlink时间戳和水印Broadcast广播变量FlinkTable&SQLFlink实战项目实时热销排行Flink写入RedisSink17-Flink消费Kafka写            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-11 17:19:16
                            
                                330阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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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            MiniCluster的启动流程:       首先来看最简单的本地模式MiniCluster的启动流程,以此来分析Flink的具体启动流程以及内部各组件之间的交互形式。MiniCluster可以看做是内嵌的Flink运行时环境,所有的组件都在独立的本地线程中运行。MiniCluster的启动入口在LocalStreamEnvironment#execute            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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                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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            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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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
                                                                                            精选
                                                        
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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
                                                                                    
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            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。            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            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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            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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            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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