flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes，也可以运行在独立集群中。当然，它还提供了本地运行模式，可以供我们开发测试。架构组成flink集群中最重要的两个进程组件是：JobManager 和 TaskManager。 这是典型的主从架构：一个集群中只能有一个JobManager（HA部署的除外，它会有
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2023-12-21 13:46:32
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Flink作业调度1.如何进行作业调度实际上作业调度可以看作是对资源和任务进行匹配的过程。在Flink中，资源是通过slot来表示的，每个slot可以用来执行不同的Task。调度的主要目的就是为了给Task找到匹配的slot。该图表示的就是flink的作业调度过程，从图中我们可以清晰的看出来一个作业的整个提交调度过程。 master-slave: AM（AppMaster）:master，负责管理
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2023-09-16 12:15:14
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最近在学习了尚硅谷的Flink内核源码解析，内容很多，因此想要整理学习一下。Flink的版本是1.12.0。第三章就来从源码层面学习一下Flink的任务调度机制。主要分为两部分，一部分是图的详细转换过程，另一部分是任务调度执行。问题整理： 1. Flink的任务是怎么调度的？ 2. Flink内部的执行图是怎么转换的？ 3. Flink的任务调度策略都有哪些？首先看一下Task调度中执行图的转换：
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2024-02-09 23:05:07
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一.调度Flink通过Task Slots来定义执行资源。每个TaskManager有一到task slot，每个task slot可以运行一条由多个并行task组成的流水线。这样一条流水线由多个连续的task组成，比如并行度n的MapFunction和并行度为n的ReduceFunction。需要注意的是Flink经常并发执行连续task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。一个由数据源、MapFunction和ReduceFunction组成的Flink作业，其中数据源和MapFunct
原创
2021-08-31 09:13:11
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导读：Flink是目前流式处理领域的热门引擎，在实时数仓、实时风控、实时推荐等多个场景有着广泛的应用。京东于2018年开始基于Flink+k8s深入打造高性能、稳定、可靠、易用的实时计算平台，支撑了京东内部多条业务线平稳度过618、双11多次大促。本文将分享京东Flink在应用过程中遇到的问题、挑战和解决方案，在性能、稳定性、易用性等方面对社区版Flink所做的深入的定制和优化，以及未来的展望和规
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2024-05-04 23:11:46
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一.调度Flink通过Task Slots来定义执行资源。每个TaskManager有一到task slot，每个task slot可以运行一条由多个并行task组成的流水线。这样一条流水线由多个连续的task组成，比如并行度n的MapFunction和并行度为n的ReduceFunction。需要注意的是Flink经常并发执行连续task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。一个由数据源、MapFunction和ReduceFunction组成的Flink作业，其中数据源和MapFunct
原创
2022-01-27 15:15:14
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文章目录1.前言2.测试3.配置启用4.其他配置参数4.1.主要配置4.2.其他可能相关的配置5.调用流程6.配置Adaptive调度器7.DefaultDeclarativeSlotPool7.1.NewSlotsListener7.2.offerSlots7.3.freeReservedSlot7.4.缩容触发8.AdaptiveScheduler8.1.使用条件8.2.计算并行度信息8.2
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2024-06-04 19:11:46
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本文主要从以下几个方面介绍Flink的任务调度原理一、Flink运行时的组件二、TaskManger与Slots三、程序与数据流四、Flink的执行图五、Flink程序执行的并行度六、Flink程序任务链一、Flink运行时的组件Flink的运行组件Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（Resource
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2023-10-04 20:14:00
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1、Flink架构Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构，如下图所示： Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流
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2023-07-21 07:25:22
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版本：Flink 1.13.2 - 2021-08-02Flink 运行时集群的基本结构及调度过程图解
Flink 运行时集群的基本结构针对不同集群环境（YARN，Mesos，Kubernetes，standalone等），结构会有略微不同，但是基本结构中包含了运行时的调度原理。 Flink Runtime 集群的基本结构，采用了标准 master-slave 的结构。中间 AM 中的部分
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2023-11-20 14:08:39
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本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，也有利于我们更透彻
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2024-03-20 11:59:57
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流处理说明有边界的流bounded stream:批数据无边界的流unbounded stream:真正的流数据Source基于集合package com.pzb.source;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.Dat
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2023-10-27 11:01:39
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## Flink 任务调度指南
欢迎来到本篇文章，本文将带领你了解如何在Kubernetes上实现Flink任务调度。Flink是一个流式计算框架，可以处理大规模的数据流，并且能够提供高性能和容错性。通过Kubernetes，我们可以实现对Flink任务的自动化调度和资源管理。
### 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个Flink任务调度的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-28 09:50:23
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一、flink运行时组件、工作流程1、flink运行时四大组件介绍 Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作：作业管理器（JobManager）资源管理器（ResourceManager）任务管理器（TaskManager）分发器（Dispatcher） 因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。1.1【JobMa
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2024-06-17 10:23:33
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https://flink.apache.org/Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。01 Flink架构Flink运行时由一个JobManager和一个或者多个TaskManager组成，Client不是运行时和程序执行的一部分，用于准备数据流并将其提交给 Job
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2024-04-18 13:26:16
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总览Flink运行时的组件任务提交流程任务调度原理Flink脑图总结Flink运行时的组件作业管理器（JobManager）控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括:作业图 (JobGraph)、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了所有
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2024-01-27 20:48:38
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优化flink反压说明1 flink反压介绍1.1 介绍1.2 大数据系统反压现状1.4 flink task与task之间的反压1.5 netty水位机制作用分析2 反压优化算法3 重点！ 但是 可但是 flink1.5以后的反压过程。4 flink反压问题的查找瓶颈办法 说明首先说明，偶然看了个论文，发现 flink优化原来比我想象中的更简单，得到了一些启发，所以写下这篇帖子，供大家共同学习
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2024-06-06 10:09:33
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1- allowedLateness的应用场景简介: 延迟数据是指：在当前窗口【假设窗口范围为10-15】已经计算之后，又来了一个属于该窗口 的数据【假设事件时间为13】，这时候仍会触发window操作，这种数据就称为延迟数据。针对基于事件时间EventTime窗口分析，如何解决乱序数据和延迟数据的呢？？？某个窗口已经被触发计算，但是不会立即销毁，等待Time（允许数据迟到的时间），如果此时间内有
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2024-03-25 13:42:05
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# Java实现Flink任务调度算法
Flink是一个强大的开源流处理框架，广泛用于实时数据处理。在构建一个Flink应用时，任务调度是一个关键概念。本文将介绍如何使用Java实现Flink任务调度算法，并为您提供一些示例代码。
## 什么是任务调度？
任务调度是指在分布式环境中管理并优化多个任务的执行顺序和资源分配。这对于确保资源的高效使用、提高系统吞吐量和降低延迟至关重要。
## F
原创
2024-09-23 03:55:18
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本文首先详细介绍了Flink运行时架构，包括TaskManager、JobManager，通过画图给出相关实例。最后介绍了Flink的部署模式。
原创
2023-01-30 23:11:33
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