一、Flink运行时组件总览二、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）和打包了所有的类、库和其
转载
2024-03-25 05:04:44
69阅读
一、什么是FlinkApache Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。 分布式：表示flink程序可以运行在很多台机器上， 高性能：表示Flink处理性能比较高 高可用：表示flink的稳定性和可用性是比较好的。 准确的：表示flink可以保证处理数据的准确性。 Flink支持流处理和批处理，虽然我们刚才说了flink是一个流处理框架，但是它也支持批处理。 其实对于f
转载
2024-03-24 16:16:26
23阅读
文章目录大数据组件之Flink一.Flink简介Flink是什么？Flink的特点Flink框架处理流程Flink发展时间线Flink在企业中的应用Flink的应用场景为什么选择Flink？传统数据处理架构有状态的流式处理（第一代流式处理架构）流处理的演变（第二代流式处理架构）新一代流处理器——Flink（第三代分布式流处理器）流处理的应用场景Flink的分层 APIFlink vs Spark
转载
2024-05-07 18:54:01
43阅读
背景flink不论运行在哪种环境，例如Yarn，Mesos，Kebernute以及独立集群，每个应用都会包含重要的几个组件，本文就来讲述下flink的主要组件以及如何实现flink的高可用配置flink主要组件 如图所示，flink主要由Dispatcher，JobManager，ResourceManager，TaskManager是个组件组成，以下我们大概说一下他们的主要用途： Dispatc
转载
2024-06-27 22:37:29
38阅读
目录 一，Apache Flink 是什么？二，Apache Flink的组件栈三，Apache Flink的基础架构四，Apache Flink 的编程接口一，Apache Flink 是什么？Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台。Flink 的核心是一个提供数据分发、通信以及自动容错的流计算引擎。Flink 在流计算之上构建批处理，并且原生的支持迭代计算，内存管
转载
2024-03-26 11:17:42
34阅读
一、Flink 整体架构 Flink 集群整体遵循 Master ，Worker 这样的架构模式。JobManager 是管理节点，有以下几个职责：接受 application，包含 StreamGraph（DAG），JobGraph（优化过的）和 JAR，将 JobGraph 转换为 Execution Graph申请资源，调度任务，执行任务，保存作业的元数据，如Checkpoint协调各个
转载
2024-07-28 14:12:58
42阅读
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。第二章就来从源码层面学习一下Flink的组件通信。问题整理： 1. Flink组件之间是怎么通信的？ 2. Flink中的RPC方法。Flink 内部节点之间的通信是用 Akka，比如 JobManager 和 TaskManager 之间的通信。而 operator 之间的数据传输是利用
转载
2024-03-26 11:17:53
108阅读
Flink 运行时的组件介绍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（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）一、作业管理器 （JobManager）JobManager控制一个应用程序执行的主进程叫JobMaster，提交的每一个应用程序都会被一个不同的 JobMaster 所控制执行。 Jo
转载
2024-03-01 15:43:54
48阅读
前言在我们日常代码开发过程中，组件的使用是必不可少的，我们也会去封装组件。但是大家写组件的风格各式各样，没有一个统一的准则。而且也没有遵循软件开发的原则：高内聚、低耦合；因为我是给行业提供代码的，行业给交付提供代码。我们要尽量去减少大家的接入成本，降低接入成本的最好方案就是我们在设计组件的时候编写好文档，保证职责单一，不要耦合业务，就在很多程度上降低了成本了。在我们平时开发过程中，也遇到过一些组件
转载
2024-01-17 11:00:58
68阅读
文章目录一、简介1.1 事件驱动1.2 流与批1.3 分层 API1.4 部署（On Yarn）1.5 WordCount二、架构2.1 任务提交流程（On Yarn）2.2 Flink运行时的组件2.3 任务调度原理2.3.1 TaskManger 与 Slots2.3.2 程序与数据流（DataFlow）2.3.3 执行图（ExecutionGraph）2.3.4 并行度（Paralleli
转载
2024-01-16 20:24:19
95阅读
Flink简介 Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够不上在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。 Flink 是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink 的核心是流处理，当然它也能支持批处理，Flink
转载
2024-03-20 12:49:04
47阅读
目录一.运行架构1.架构2.组件二.核心概念TaskManager 、 SlotsParallelism（并行度）Task 、SubtaskOperator Chains(任务链)ExecutionGraph（执行图）任务生成过程提交流程一.运行架构1.架构基于yarn模式0) Flink任务提交后，Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置
1) 向Yarn ResourceMana
转载
2024-09-20 12:46:22
20阅读
文章目录1-Flink运行时的组件1）作业管理器（JobManager）2）任务管理器（TaskManager）3）资源管理器（ResourceManager）4）分发器（Dispatcher）2-任务提交流程3-任务调度原理 1-Flink运行时的组件1）作业管理器（JobManager）2）任务管理器（TaskManager）3）资源管理器（ResourceManager）4）分发器（Dis
# 实现Flink依赖Hadoop组件的步骤
## 1. 流程概述
为了实现Flink依赖Hadoop组件，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
pie
title Flink依赖Hadoop组件步骤
"下载Hadoop" : 20
"配置Hadoop环境变量" : 20
"配置Flink依赖Hadoop" : 20
"验证配置是否成功
原创
2024-02-26 05:25:10
56阅读
Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎。它主要是由 Java 代码实现。目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。Flink 会把所有任务当成流来处理，这也是其最大的特点。Flink 可以支持本地的快速迭代，以及一些环形的迭代任务。并且 Flink 可以定制化内存管理。就框架本身与应用场景来说，
转载
2023-11-09 10:06:32
111阅读
flink，一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。和mapreduce，storm， spark有着类似的功能。首先来看下大概图下面来说下具体的组件JobManager,taskManagerJobManager：JobManager是Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的
转载
2024-04-08 10:35:02
16阅读
Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。该系列博客是我自己学习过程中的一些理解，若有不正确、不准确的地方欢迎大伙留言分享。文中引用均已标注，若有侵权，请联系我，立马删除！ 1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：Apache Flink 是一个框架和分
转载
2023-10-26 13:22:34
67阅读
上一章<windows下flink示例程序的执行> 简单介绍了一下flink在windows下如何通过flink-webui运行已经打包完成的示例程序(jar)，那么我们为什么要使用flink呢？flink的特征官网给出的特征如下：1、一切皆为流（All streaming use cases ）事件驱动应用(Event-driven Applications)  
转载
2024-06-18 05:05:09
37阅读
Flink简介Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流（批处理和流处理）进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java
转载
2024-03-11 09:25:11
73阅读
使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期，可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况。接下来分享下 Flink HA功能的实现大纲基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现HA功能的接口概述基于Zookeeper实现的HA接口手工课: 添加个新的组件并使用HA功能维护生命周期1.基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现Zoo
转载
2024-06-08 15:50:21
22阅读
