flink为了保证线上作业的可用性，提供了ha机制，如果发现线上作业失败，则通过ha中存储的信息来实现作业的重新拉起。我们在flink的线上环境使用了zk为flink的ha提供服务，但在初期，由于资源紧张，只是对zk进行了standalone的部署，但是在后期的使用中，发现单节点的集群很难提供很高的可用性，所以就尝试将目前的standalone的zk服务扩展为cluster的zk服务，这其中，也踩
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2024-04-24 15:00:13
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架构要了解一个系统，一般都是从架构开始。我们关心的问题是：系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务，各个服务之间又是怎么交互和协调的。下方是 Flink 集群启动后架构图。当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然
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2024-04-02 10:03:24
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从集群任务中剖析：JobManager
负责整个
Flink
集群任务的调度以及资源的管理，从客户端中获取提交的应用，然后根据集群中 TaskManager
上
TaskSlot
的使用情况，为提交的应用分配相应的TaskSlot 资源并命令
TaskManager
启动从客户端中获取的应用。
JobManager
相当于整个集 群的 Ma
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2023-11-29 13:53:07
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Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个。 客户端并不是处理系统的
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2023-12-06 19:55:47
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Apache Flink是一个分布式流处理框架，可以用于实时大数据处理。在Flink中，JobManager负责任务调度和协调，而TaskManager负责执行具体的任务。在本文中，我将为你讲解如何实现flink jobmanager taskmanager的过程。
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-20 10:03:37
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一.Hadoop1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs的体系结构4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程 9.hadoop中combiner和partition的作用10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？11.shuf
文章目录FlinkFlink 核心特点Flink 应用核心抽象环境对象数据流元素Flink 异步IO数据分区窗口实现原理Watermark （水印）内存管理自主内存管理内存模型State（状态）分类状态存储重分布作业提交资源管理关系图Slot选择策略调度关键组件作业调度失败容错容错保证语义保存点恢复端到端严格一次图解Flink SQL关系图FLINK APIDataStrem JOINTumbl
JobManager 是 Flink 集群的控制单元。它由三种不同的组件组成：ResourceManager
原创
2021-08-02 13:50:02
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Time 与 WindowTime:在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本
Flink架构图 根据官网架构图所示，Flink集群在启动的时候会启动一个JobManager和多个TaskManager。用户的flink程序通过client提交给JobManager，JobManager会把不同用户提交过来的程序分发给不同的TaskManager去执行。而TaskManger里管理者多个task，真正的计算是在task中进行的。TaskManager 会将心跳和统计信息汇报给
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2024-03-12 17:12:09
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文章目录容错机制检查点（Checkpoint）检查点的保存从检查点恢复状态检查点算法检查点配置保存点（Savepoint）状态一致性一致性的概念和级别端到端的状态一致性端到端精确一次（end-to-end exactly-once）输入端保证输出端保证Flink 和 Kafka 连接时的精确一次保证 容错机制流式数据连续不断地到来，无休无止；所以流处理程序也是持续运行的，并没有一个明确的结束退出
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2024-09-26 08:59:05
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都知道Flink中的角色分为Jobmanager,TaskManger在启动脚本里面已经找到了jobmanager的启动类org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint(local模式更简单直接在Driver端的env.exection()直接启动了，有兴趣可以研究一下)来看一下StandaloneSes
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2024-07-29 21:55:24
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标题: Flink实时数仓之任务部署模式 时间: 2021-07-24 09:10:16 标签: [Flink,实时数仓] 分类: 实时数仓大家好，我是Lee，最近在研究Flink任务的远程提交，所以需要了解它能不能实现远程提交，怎么提交，有哪几种模式运行flink实时任务，今天给你们介绍一下。且看下文。不同的模式，主要区别就在于集群的生命周期和任务的资源调度上。还有就是任务的main方法是在cl
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2024-02-14 15:33:38
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基本上来自官网的翻译 flink启动后，会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。取决于数据源的类型，静态或非静态的
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2024-05-24 13:16:53
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首先，本文假定读者对流计算思想已经有基本的认识、对Flink的API已经熟练使用、对Flink的设计思想已经有初步了解，本文着重介绍从api到flinkjob的详细过程。Streaming API通常情况下，如果想要使用flink进行并行计算，开发者会把自己的业务逻辑抽象成流式计算的模型，使用flink提供的api定义Job来实现该模型，因此一个flinkjob的生命是从api开始的。我们从一个官
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2024-03-31 19:29:45
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Flink运行架构Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个 作业提
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2023-10-17 19:32:13
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前面《Apache Flink的容错设计 Checkpoint 和 Savepoint》提到了关于Flink如何存储State的问题。 Apache Flink号称可以支持TB级别的状态，这显然超出了单个机器的内存大小。那么Flink如何实现支持这么大的State的呢？Flink提供了三种状态存储方案State Backends。内存方式 MemoryStateBackend从名字上就
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2023-10-27 08:38:52
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Flink的阿里巴巴blink分支编译以及HA部署
原创
2019-01-30 08:26:35
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1、Flink主节点JobManager启动分析：1、JobManager是Flink集群的主节点，它包含三大重要的组件：ResourceManager
Flink的集群资源管理器，只有一个，关于slot的管理和申请等工作，都由他负责Dispatcher
负责接收用户提交的JobGraph，然后启动一个JobManager，类似于YARN集群中的AppMster角色，类似于Spark
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2024-04-12 05:26:26
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1概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Fl
原创
2021-09-01 13:36:05
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