文章目录1. 背景1.1 结论2. 问题分析2.1 实验设计2.2 源码分析3. 解决方法 1. 背景用prometheus+pushgateway+grafana监控体系对flink的各项metrics进行监控，出现如下图所示状况： 可以发现，指标每过一些时间就会消失，然后又出现。1.1 结论先说结论，方便大家知道问题的来龙去脉。 Flink中既有关于JobManager的Metrics，又有
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2024-03-26 08:38:09
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每个Flink程序都依赖于一组Flink库。1.Flink核心和应用程序依赖项Flink本身由一组类和运行需要的依赖组成。所有类和依赖的组合形成了Flink运行时的核心，并且当一个Flink程序运行时必须存在。这些核心类和依赖被打包成flink-dist.jar。为了在默认情况下避免过多的依赖关系和类在classpath中，Flink核心依赖不包含任何连接器或库(CEP, SQL, ML, etc
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2023-06-30 15:29:36
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Flink依赖,1.13版本在项目的 pom 文件中，增加标签设置属性，然后增加标签引 入需要的依赖。我们需要添加的依赖最重要的就是 Flink 的相关组件，包括 flink-java、 flink-streaming-java，以及 flink-clients（客户端，也可以省略）。另外，为了方便查看运行日志， 我们引入 slf4j 和 log4j 进行日志管理。这里做一点解释： 在属性中，我们
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2024-03-20 20:26:42
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Flink on YARN 依赖 JAR
## 引言
Flink 是一个分布式流处理和批处理框架，可以在大规模数据集上高效地进行数据处理和分析。它提供了许多内置的算子和函数，可以轻松地实现各种数据处理任务。Flink 可以在不同的运行环境中运行，包括本地模式、Standalone 模式和 YARN 模式。本文将重点介绍在 YARN 上运行 Flink 时如何使用依赖 JAR。
## 什么是
原创
2023-08-21 08:17:35
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Flink技术解析：依赖库未正确安装或更新引发的问题及解决方案 一、引言 Apache Flink，作为一款开源的流处理框架，以其强大的实时计算能力与高可扩展性在大数据领域广受欢迎。然而，在实际做开发和运维的时候，如果Flink或者它所依赖的一些库没有装好，或者更新得不恰当，就很可能在运行过程中冒出各种各样的错误，这样一来，系统的稳定性和性能自然就会大受影响啦。本文将深入探
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2024-09-22 14:46:56
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配置依赖，连接器，类库每个Flink应用程序依赖于一组Flink库。在最低限度,应用程序只依赖Flink api。许多应用程序依赖特定的连接器库(如kafka,cassandra,等等)。Flink运行应用程序时(在分布式部署,或在IDE中测试),Flink运行时库必须是可用的。 Flink核心依赖和应用依赖与大多数系统运行的用户自定义程序一样，flink有两大类依赖和库。 F
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2023-08-21 14:30:04
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1、背景Flink流计算任务迁移到B3集群，在代码迁移中出现了各种类型的报错以及jar包冲突2、问题及解决步骤1）问题初排与解决根据以上报错信息，可以报错信息初步怀疑httpClient相关jar冲突。故在依赖中排除掉可能存在冲突的jar（httpClient,httpCore），运行失败，冲突未解决2）简化项目代码，精准定位问题简化项目代码，仅留下从kafka读取数据及打印控制台部分，任务运行正
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2023-10-10 19:34:22
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最近在做 Flink SQL 任务方面的开发，有这样一种情况，用户自己上传自定义的 UDF Jar 包，这里你可以理解为是用户自己定义的函数 Jar包，然后在写的 Flink SQL 任务的时候，需要能够用到 Jar 包中定义的 UDF。最开始想的是将 UDF Jar 包放到 HDFS 上面，每次用的时候，下载下来，直接配置一下 Flink 提交作业时的相关参数就可以了，但这中间也走了一些弯路，这
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2024-03-11 16:04:21
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在使用 Flink 的生产实践中，我们发现采用 Flink on YARN 的部署方式时，将大量用户依赖的 JAR 包和其他文件上传到对应的容器中是从用户发送部署请求到应用实际运行起来的重要耗时操作。其中，不少文件例如 Flink 框架本身的依赖对于每个应用来说都是一样的，如果能采用一个统一的缓存将会显著减少所需上传的文件大小；此外，许多用户依赖的 JAR 包只在运行时需要，而这些依赖可能本身是存
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2023-11-01 17:48:37
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Flink仅用于（近）实时处理用例吗Flink是一个非常通用的系统，用于数据处理和数据驱动的应用程序，数据流作为核心构建块。这些数据流可以是实时数据流或存储的历史数据流。例如，在Flink的视图中，文件是存储的字节流。因此，Flink支持实时数据处理和应用程序，以及批处理应用程序。使用Flink有哪些先决条件1.您需要Java 8来运行Flink作业/应用程序2.Scala API（可选）取决于S
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2024-06-06 19:18:48
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Spring框架jar包作用、依赖分析 jar包 作用 依赖包 spring.jar 是包含有完整发布模块的单个jar包 不包括mock.jar、 aspects.jar、spring-portlet.jar、 spring-hibernate2.jar spring-core.jar Spring 框架基本的核心工具类。Spring 其它组件要都要使用到这个包里的类，
原创
2021-07-14 10:08:52
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目录安装前的准备环境安装包集群部署规划部署安装解压配置分发至其他两台机器相同路径启动和关闭集群取消任务补充 安装前的准备环境操作系统：Linux（CentOS、SUSE）JDK：1.8.0 并设置好环境变量开放 Flink 相关端口（如：6123、8081）或关闭系统防火墙集群机器之间相互 SSH 免密已配置如果是采用高可用集群，需要安装 Hadoop 集群以及 Zookeeper安装 Apac
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2024-03-18 20:15:53
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通常我们在编写一个flink的作业的时候，肯定会有依赖的jar包。flink官方希望你将所有的依赖和业务逻辑打成一个fat jar，这样方便提交，因为flink认为你应该对自己的业务逻辑做好单元测试，而不应该把这部分测试工作频繁提交到集群去做。但事实是我们往往不愿意打一个fat jar，我们希望将业
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2019-01-21 17:36:00
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GitHub地址：https://github.com/DTStack/flinkx.git
1 什么是FlinkXFlinkX是在是袋鼠云内部广泛使用的基于flink的分布式离线数据同步框架，实现了多种异构数据源之间高效的数据迁移。不同的数据源头被抽象成不同的Reader插件，不同的数据目标被抽象成不同的Writer插件。理论上，FlinkX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。作为一套生态
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2024-05-11 19:36:03
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上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成
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2024-06-07 05:01:13
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运行环境介绍Flink执行环境主要分为本地环境和集群环境，本地环境主要为了方便用户编写和调试代码使用，而集群环境则被用于正式环境中，可以借助Hadoop Yarn或Mesos等不同的资源管理器部署自己的应用。环境依赖 （1）JDK环境 Flink核心模块均使用Java开发，所以运行环境需要依赖JDK，本书暂不详细介绍JDK安装过程，用户可以根据官方教程自行安装，其中包括Windows和Linux环
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2023-07-26 11:03:52
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一、Flink核心依赖和用户的应用程序依赖一、Flink核心依赖Flink本身包含系统运行所需的类和依赖项，如协调、网络、检查点、故障转移、操作、资源管理等。这些类和依赖项构成执行引擎的核心，并且在启动Flink应用程序时必须存在<!-- Flink核心依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</group
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2023-07-11 16:58:44
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依赖管理、连接器、库每个Flink应用程序都依赖于一组Flink库。至少，应用程序依赖于Flink API。许多应用程序还依赖于某些连接器库（如Kafka，Cassandra等）。运行Flink应用程序时（无论是在分布式部署中，还是在IDE中进行测试），Flink运行时库也必须可用。Flink核心依赖和应用程序依赖与运行用户定义的应用程序的大多数系统一样，Flink中有两大类依赖项和库：Flink
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2023-08-18 17:01:41
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1.生成jar包：sh hello.jar jar.sh
[chenquan@hostuser tartest]$ cat jar.sh
jar -cvf0m ${1} ./META-INF/MANIFEST.MF .
[chenquan@hostuser tartest]$ ls META-INF/
MANIFEST.MF
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2023-06-22 23:58:41
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每个Flink应用程序依赖于一组Flink库。在最低限度,应用程序只依赖Flink api。许多应用程序依赖特定的连接器库(如kafka,cassandra,等等)。Flink运行应用程序时(在分布式部署,或在IDE中测试),Flink运行时库必须是可用的。Flink核心依赖和应用依赖与大多数系统运行的用户自定义程序一样，flink有两大类依赖和库。Flink核心依赖：flink本身由一组类和运行
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2023-06-30 14:34:39
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