一、前言随着业务的发展，以往的离线批量计算方式，因为延迟太长已经不能满足需求，随着flink这种实时计算工具的出现，实时采集也成为大数据工作中非常重要的一环。现今企业的数据来源大体分为两种：存储在各种关系数据库中的业务数据、网站或APP产生的用户行为日志数据日志数据通过flume、kafka等工具已经可以实现实时采集，但关系数据库的同步仍然以批量为主。当关系数据库的表数据达到一定程度，批量同步耗时
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2023-07-11 17:45:04
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# 如何实现 Flink Kubernetes Operator 部署
Flink 是一个流处理框架，而 Kubernetes 是一个容器编排平台。Flink Kubernetes Operator 能够简化 Flink 作业在 Kubernetes 上的部署与管理。对于初学者，理解和实施 Flink Kubernetes Operator 可能会有一定的挑战，但通过逐步教程可以轻松上手。本篇文
# Flink Kubernetes Operator 部署指南
随着大数据技术的不断发展，Apache Flink 作为一个强大的流处理框架，逐渐被广泛应用于数据实时处理场景中。而 Kubernetes 作为流行的容器编排平台，为Flink 的部署和管理提供了极大的便利。本文将带您了解如何使用 Flink Kubernetes Operator 来快速部署 Flink 集群，并通过代码示例帮助
Flink Kubernetes 安装部署是一个复杂但重要的过程，尤其是在处理大规模数据处理任务时。此过程将涉及多个步骤，从环境准备到最终的验证测试，以及在遇到问题时的排错指南。这篇博文将为你提供一个详细的指导，帮助你顺利完成 Flink 在 Kubernetes 的安装与部署。
## 环境准备
在开始任何操作之前，首先需要确保环境准备充分，以下是前置依赖以及资源评估：
- **前置依赖安
本文最初发布于Zalando网站Technology Blog板块，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享最近，我在用Apache Flink构建小型的流处理应用。在Zalando，我们默认使用Kubernetes进行部署，所以计划将Flink和开发的一些作业都部署到Kubernetes集群上。在这个过程中，我学到了很多关于Flink和Kubernetes的知识，在这篇文章里会和大家分享一下。一
作者:薄荷脑https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强...
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2021-06-10 20:08:05
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Eclipse_Hadoop开发详解Eclipse-Hadoop开发配置详解前提概要 主要是针对Hadoop-Eclipse开发环境过程中遇到的配置问题汇总.本文汇总的信息主要是对Hadoop-2.2.0版本的Eclipse的开发安装配置。本地开发环境是Win7(64-bit)+Eclipse（Kepler Service Release 2 64-bit）、win7（64位）、jdk(1.6.0
作者:薄荷脑https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强...
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2021-06-10 19:54:48
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摘要 本文主要对Flink程序运行时的架构做一个简单的总结，主要涉及到Flink任务的提交流程，运行流程，以及提交和运行时用到一些组件之间的关系，包括：JobManager，TaskManager，Client；以及运行时task，sub task，operator，operator chain，slot之间的关系。参考：提交流程
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2024-07-09 19:53:23
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问题现象当Key数量较少时，Flink流执行KeyBy()，并且设置的并行度setParallelism()不唯一时，会出现分到不同task上的key数量不均匀的情况，即：某些subtask没有分到数据，但是某些subtask分到了较多的key对应的数据Key数量较大时，不容易出现这类不均匀的情况。原因分析在多并行度配置下，Flink会对Key进行分组，即得到Key Group，Key Group
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2022-06-01 22:39:00
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1. 什么是DebeziumDebezium是一个开源的分布式平台，用于捕捉变化数据（change data capture）的场景。它可以捕捉数据库中的事件变化（例如表的增、删、改等），并将其转为事件流，使得下游应用可以看到这些变化，并作出指定响应。 2. Debezium常规使用架构根据Debezium官网[1]提供的常规使用的架构图： 可以看到，在对RMSDB数据源做数据
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2023-05-29 12:34:42
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Flink前言基本介绍在 k8s 上部署 Flink在 kubernetes 上部署 Flink 集群部署会话集群部署作业集群测试使用 Flink 集群附录 前言在 PM 提出要对实时的数据进行分析和对离线数据进行批处理时，我就记起了有一面之缘的强大的计算引擎 Flink，那么为了能够在实际生产环境中使用到它，接下来深入了解一下。基本介绍说到 Flink，我们就需要把一些易于混淆的观点捋一捋：(
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2024-02-12 19:51:40
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Flink Kubernetes Application部署环境Flink 1.12.2
Docker 20.10.7
Kubernetes 1.20.2
JDK 1.8K8s 配置#创建flink的使用账户(账户名可以自定义,-n flink可以省略使用k8s默认的命名空间)
kubectl create serviceaccount flinkaccount -n flink
#对创建的用户赋
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2024-04-08 20:57:21
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kuberneteskubernetes（k8s）是google的容器集群管理系统，在docker的基础之上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整的功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。kubernetes的优势：容器编排，轻量级，开源，弹性伸缩，负载均衡。关于kubernetes的一些重要概念：1、cluster——是计算、存储和网络资源的集合，k8s利用这些资
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2023-07-14 15:32:45
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1、部署模式（1）Local：本地部署，直接启动进程，适合调试使用（2）Standalone Cluster模式：flink自带集群模式（3）On Yarn模式：计算资源统一由Hadoop YARN管理资源进行调度，按需使用集群的资源利用率**，生产环境**2、运行流程 当Flink集群启动后，首先启动一个JobManager和一个或多个Taskmanager，Jobmanager在调度任务到各个
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2024-01-17 06:30:10
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# Flink Kubernetes Operator 高可用部署指南
在现代数据流处理的场景中，Apache Flink 是一个流行的选择。结合 Kubernetes，我们可以构建高可用的 Flink 集群。以下是完成这一目标的步骤指南。
## 部署流程概览
为了帮助你更好地理解整个部署过程，下面是实现 Flink Kubernetes Operator 高可用部署的步骤概览：
| 步骤
原创
2024-09-08 06:31:51
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环境准备minikubehelm，helm直接从github下载对应的包，这样比较快实操k8s集群准备首先，我们先启动一个k8s集群，用下面的命令：minikube start --image-mirror-country='cn' --cpus=4 --memory=16384mb --image-repository='registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/goo
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2023-08-21 09:40:11
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flink-on-k8s-operator、Alink集成部署安装[[Google官方参考文档]]: (Google_README.md)1. 获取源码## 下载源码
git clone https://github.com/leihongyang/flink-on-k8s-operator.git
git checkout pinnet2. 准备镜像从海外构建的镜像有：FROM gcr.io/f
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2023-11-09 09:00:46
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Flink 的种安装模式
1.local(本地)——单机模式
2.standalone ——独立模式，Flink 自带集群，开发测试环境使用
3.yarn——计算资源统一由 Hadoop YARN 管理，生产环境测试
standalone 集群环境 前置需求
1. jdk1.8 及以上 配置JAVA_HOME 环境变量
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2023-12-19 14:28:51
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背景在使用k8s集群过程中，针对多个集群的情况，每次都是需要SSH到指定的master节点，然后执行对应的kubectl命令来操作集群，多个集群的情况下过于繁琐。我们可以通过本地的kubectl工具管理多个k8s集群，只需要将多个集群的链接信息配置在本地，就可以在本地随意切换k8s集群环境进行操作。具体操作kubectl管理多集群主要分为两个步骤，安装kubectl和配置多个集群信息，安装kube
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2024-06-06 06:14:43
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