一、WaterMark作用在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题，流处理从 Event(事 件)产生，流经 Source，再到 Operator，这中间需要一定的时间。虽然大部分情况下，传输到 Operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因而导致乱序的产生，特别是使用 Kafka 的时候，多个分区之间的数据无法保证有序
转载
2023-07-11 17:45:40
92阅读
.一 .前言二 .代码分析2.1. YarnJobClusterEntrypoint#main2.2. ClusterEntrypoint#runCluster2.3. DefaultDispatcherResourceManagerComponentFactory#create三 . Dispatcher 相关3.1. 构建3.2. 启动四 .JobManager 相关4.1. 启动4.2.
说明：测试flink-cep的性能，采用控制变量法，测试环境 为4个节点， 一主三从，从节点参考图1 。图2是测试过程中机器性能观测，flink1是主节点，flink2是从节点之一，通过观测，数据在5G以上 CPU利用率在90%左右，几乎能充分利用，那内存不用说 也是充分利用，网络IO 在高峰时达到6Mb/s ,平均在1Mb/s. 1.其中在Flink Stream上控制的变
转载
2024-02-02 10:28:16
103阅读
文章目录一、部署1.1、[参考Standalone部署]()1.2、由于虚拟机的内存有限，所以需要修改资源配置1.3、复制Hadoop的jar包到Flink的lib目录二、Flink On Yarn的运行架构2.1、Flink On Yarn 的内部实现原理: 任务提交流程2.2、任务调度原理三、Session-Cluster模式（yarn-session）3.1、启动yarn-session集
转载
2023-07-26 10:57:43
488阅读
flink on yarn use kerberos.https://www.jianshu.com/p/c1eee60fd357
转载
2023-06-21 16:44:42
165阅读
Flink支持三大部署模式：1. Local 本地部署Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是Java 1.7.x或更高版本，本地运行会启动Single JVM，主要用于测试调试代码。2. Standalone Cluster集群部署Flink自带了集群模式Standalone，这个模式对软件有些要求：1.安装Java1.8或者更高
转载
2023-09-04 12:35:30
1452阅读
目录1.写在前面2.三种在 yarn 上运行的模式2.1 会话模式2.1.1 简要介绍2.1.2 启动方式 2.1.3 提交作业2.2 单作业模式部署2.2.1 简要介绍2.2.2 启动方式2.2.3 提交执行任务2.2.4 取消作业2.3 应用模式部署2.3.1 简要介绍2.3.2 提交任务3.总结1.写在前面 &n
转载
2023-07-26 10:58:00
243阅读
一、概述当程序出现问题需要恢复 State 数据的时候，只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制，这样才可以保证 Exactly-once 这种语义。但是注意的是，它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once，比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source和 Sink 组件，如果想要保证 Exactly-one 的话
转载
2023-07-11 17:25:18
361阅读
Flink on Yarn -CDH5部署1.1 Flink模式Flink有开发模式，Local-cluster模式，Standalone模式，Yarn模式
这里我们搭建在CDH集群上，我们采Flink on Yarn，由Yarn统一管理集群资源1.2 Yarn模式部署 独立部署（Standalone）模式由Flink自身提供计算资源，无需其他框架提供资源，这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦
转载
2023-08-29 16:57:04
140阅读
1. 两种模式1. 共用一个 yarn-session在 YARN 中初始化一个 Flink 集群，初始化好资源，提交的任务都在这个集群执行，共用集群的资源。这个 Flink集群常驻在 YARN 集群中，要关闭可以手动停止。2. 每个Job启动一个集群每次提交都会创建一个新的 Flink 集群，Job之间是互相独立的。任务执行完之后集群会注销。2. yarn-s...
原创
2021-08-31 13:49:07
867阅读
#
原创
2021-12-04 15:49:27
394阅读
1评论
# 使用 Flink on YARN
## 介绍
Flink 是一个开源的分布式流处理框架，可以用于处理大规模的实时数据。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，可以帮助我们有效地管理集群资源。在本文中，我将向你介绍如何在 YARN 上部署和运行 Flink 作业。
## 概述
下面是实现 "Flink on YARN" 的
原创
2023-08-17 08:09:20
75阅读
flink on yarnClient提交App到RM上面去运行，然后RM分配第一个container去运行AM，然后由AM去负责资源的监督和管理。
需要说明的是，Flink的yarn模式更加类似spark on yarn的cluster模式，在cluster模式中，dirver将作为AM中的一个线程去运行
在Flink on yarn模式也是会将JobManager启动在container里面，
转载
2023-07-04 09:14:35
277阅读
Flink支持多种安装部署方式StandaloneON YARNMesos、Kubernetes、AWS…这些安装方式我们主要讲一下standalone和on yarn。 如果是一个独立环境的话，可能会用到standalone集群模式。 在生产环境下一般还是用on yarn 这种模式比较多，因为这样可以综合利用集群资源。和我们之前讲的 spark on yarn是一样的效果，这个时候我们的Hado
转载
2023-09-06 15:36:27
978阅读
Flink的yarn模式的部署 文章目录***Flink的yarn模式的部署***1.相关准备和配置1.1、配置环境变量2、启动hadoop集群3、修改 flink-conf.yaml 文件4、会话模式部署 1.相关准备和配置在 Flink1.8.0 之前的版本，想要以 YARN 模式部署 Flink 任务时，需要 Flink 是有hadoop支持的。从 Flink 1.8 版本开始，不再提供基于
转载
2024-08-12 12:03:08
45阅读
答案写在最前面：Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。问题在Flink 1.5 Release Notes中，有这样一段话，直接上截图。
这说明从1.5版本开始，Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算，也就是说flink run脚本的-yn/--yarn
目录1、checkpoint2、StateBackend3、Restart Strategies3、SavePoint1、checkpoint默认情况下，checkpoint不会被保留，取消程序时即会删除它们，但是可以通过配置保留定期检查点。开启Checkpoint功能，有两种方式。其一是在conf/flink_conf.yaml中做系统设置；其二是针对任务再代码里灵活配置。推荐第二种方式，针对当
转载
2023-09-06 18:46:14
102阅读
在Flink中一共有三种部署模式,分别为local，standalone和yarn模式，由于前两者主要是用于开发和测试，本文将不再赘述，企业中用的更多的是yarn模式，关于yarn模式下为什么比standalon模式要好主要有一下几个方面1.资源按需使用,不会因为各自内置的调度争抢资源,在者类似于像spark，flink等框架他们的主要强大之处在于是计算，调度的话还是yarn是强项，从而可以提高集
转载
2023-07-26 11:05:44
266阅读
Flink On Yarn模式配置Flink On Yarn模式配置引言一、安装JDK二、安装Zookeeper三、安装Hadoop四、安装Flink Flink On Yarn模式配置引言 Flink依靠Yarn来实现高可用，由于Yarn依赖于Hadoop，而Hadoop又依赖于Jdk。 准备三台机器 1.1.1.1 node1 1.1.1.2 node2 1.1.1.3 node3一、安装J
转载
2023-09-24 16:50:28
381阅读
一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式：会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode）会话模式（Session Mode）首先需要启动一个集群，建立并保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。优势：只需要一个集群，所有作业提交之后都进集群处理，集
原创
2023-02-28 19:38:58
747阅读
