1. 系统架构Flink是一个分布式系统，用于有状态的并行数据流处理。也就是说，Flink会分布式地运行在多个机器上。在分布式系统中，常见的挑战有：如何对集群中的资源进行分配与管理、协调进程、数据存储的高可用、以及异常恢复。Flink自身并未实现这些功能，而仅关注在它自身的核心功能 - 分布式数据流处理。对于分布式集群的管理，由运行在它之下的集群完成，并提供基础设施与服务。Flink与常见集群资源
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2023-07-06 16:03:06
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# 如何在YARN上运行Flink：新手指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器。在这个指南中，我们将逐步走过如何在 YARN 上运行 Flink 的全过程。以下是我们将遵循的流程。
## 流程概述
| 步骤 | 说明
FlinkonYARN的安装步骤与技巧
在本篇博文中，我将分享如何顺利安装Flink在YARN上的过程。Flink是一个开源的流处理框架，而将其部署到YARN上则可以利用YARN的资源管理能力。接下来，我将从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等多个方面为大家详细介绍这一过程。
## 环境准备
首先，我们需要做好环境准备。以下是一些前置依赖和硬件资源的评估。
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# 如何解决“启动 Flink on Yarn 卡住”的问题
Flink 是一个高性能的流处理框架，而 YARN 是 Hadoop 生态系统中用来管理资源的工具。在使用 Flink 在 YARN 上运行作业时，有时会出现“启动卡住”的现象。本文将帮助你理解这个问题的基本流程，并提供一系列步骤来解决它。
## 整体流程
首先，我们需要了解整体的执行流程。下面是一个简单的流程图：
| 步骤 |
# Flink on YARN模式日志乱码解决方案
Apache Flink是一个强大的流处理框架，常用于实时数据处理，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个集群资源管理器，能够在多种计算框架上进行分布式计算。在使用Flink on YARN模式时，开发者可能会遇到日志乱码的问题，本文将探讨这种情况的原因与解决方案，并附带相应的代码示例。
## 一、
原创
2024-10-30 08:58:41
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## Flink on YARN查询Checkpoint
Apache Flink是一个用于实时大数据处理的开源流式处理框架。它提供了一种简单而强大的方式来处理流数据，并支持容错和高可用性。Flink通过定期创建和保存应用程序的状态检查点（Checkpoints）来实现容错。Checkpoints可以用于故障恢复和应用程序版本控制。
在Flink on YARN中，Flink作为一个应用程序运
原创
2024-02-05 07:44:41
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# Flink On Yarn 依赖 Zookeeper 的实现指南
在大数据处理的过程中，Apache Flink 作为流处理框架，与 Apache Yarn 的结合使用，可以实现高效的资源管理。同时，Zookeeper 是 Flink 在 Yarn 集群上运行时用来管理任务协调和配置信息的重要组件。本文将逐步指导您如何实现“Flink On Yarn 依赖 Zookeeper”的工作流，并附
# 解决 Flink on YARN 模式下中文乱码的问题
在使用 Apache Flink 在 YARN 集群上运行作业时，可能会遇到中文字符乱码的问题。这通常与字符编码设置相关。本文将一步步教你如何解决这个问题，并确保你的数据能够正确显示。
## 整体流程
我们将整个解决过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-31 04:38:53
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一文精通flinkOnYarn浪尖浪尖聊大数据简介本文主要是讲解flinkonyarn的部署过程，然后yarn-session的基本原理，如何启动多个yarn-session的话如何部署应用到指定的yarn-session上，然后是用户jar的管理配置及故障恢复相关的参数。交互过程概览flinkonyarn的整个交互过程图，如下：要使得flink运行于yarn上，flink要能找到hadoop配置
原创
2021-03-16 13:44:28
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# 如何在Flink on YARN中设置Checkpoint目录
在Flink应用程序中，设置Checkpoint目录是确保数据一致性和容错性的关键步骤。当使用YARN作为Flink的集群管理器时，设置Checkpoint目录可以提升作业的可靠性。本文将逐步指导你如何在Flink on YARN中设置Checkpoint目录。
## 整体流程
以下是设置Checkpoint目录的步骤：
原创
2024-09-16 04:54:54
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一文精通flink on yarn涉及思路及部署原理。
原创
2021-07-23 17:08:21
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standalone模式的弊端前面搭建了flink简单集群，并在此基础上又搭建了HA集群，记录地址如下：flink初识及集群搭建和简单验证flink-HA集群搭建和问题记录虽然上述两种都能使用，在学习flink-api阶段应该是够用了，但是如果真要上生产使用，就还是有一定的弊端。根据之前的学习可知，flink集群主要分为jobManager和taskManager，而jobManger的任务主要有
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2024-04-08 09:59:41
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在Kubernetes（K8S）集群中运行Apache Flink作业通常涉及到使用Flink on YARN，其中YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器，它主要用于在集群上运行不同类型的工作负载。在本文中，我们将详细介绍如何在K8S集群中使用Flink on YARN。
整个“flinkonyarn k8s”过程可以分为以
原创
2024-03-06 09:26:37
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说明：事先完成了以下的准备工作： ubuntu16 安装了hadoop集群（完全分布式） hadoop集群有5个节点：hadoop1~hadoop6（没有hadoop2） 每个节点都安装了flink-1.12.0（略），flink有六个节点运行的代码jar包获取方式： 在windows上的IntelliJ IDEA上编写代码，打包成jar包提交到ubuntu上的集群上运行 运行flink自
1、Standalone 软件要求： Java 1.8.x or higher ssh JAVA_HOME配置 You can set this variable in
conf/flink-conf.yaml
via the
env.java.home
key.
Flink配置： 下载解压 配置：conf/flink-con
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2024-05-28 06:04:52
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flink集群安装部署yarn集群模式 Flink入门及实战-上：http://edu.51cto.com/sd/07245Flink入门及实战-下：http://edu.51cto.com/sd/5845e 快速开始在yarn上启动一个一直运行的flink集群在yarn上运行一个flink jobflink yarn session启动flink session提交任务到fl
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2023-09-06 09:28:01
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Checkpoint 在 Flink 中是一个非常重要的 Feature，Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 Checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。Checkpoint 介绍及使用Flink 的 Checkpoint 有以下先决条件：需要具有持久性且支持重放一定时间范围内数据的数据源。例如：Kafka、RabbitMQ 等。需要
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2023-09-06 14:32:54
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文章目录Flink on yarn 集群部署前言先安装好yarn集群，在我们这个环境中使用的是CDH6.3，也就是基于hadoop3.0的大数据生态环境flink部署1.包下载2.将所下载的包放置/opt/flink下进行解压安装3.切换到相关目录4.配置hadoop相关路径5.如果第四步采用后仍然报错找不到相关包，则切换到lib包中并将相关hadoop包放置lib目录下6.确保你的环境有足够的
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2024-03-25 16:25:57
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1．应用架构问题：公司怎么提交的实时任务，有多少 Job Manager、Task Manager？解答：1）我们使用 yarn session 模式提交任务，该方式特点：每次提交都会创 建一个新的 Flink 集群，为每一个 job 提供资源，任务之间互相独立，互不影响， 方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。线上命令脚本如下：bin/yarn-session.sh -n 7 -s 8
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2023-09-24 21:29:07
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文章目录Flink Job提交流程(Dispatcher之后)1 Dispatcher2 ExecutionGraph2.1 ExecutionJobVertex2.2 ExecutionVertex2.3 Execution2.4 IntermediateResult2.5 ExecutionEdge3 Task调度3.1 DataSourceTask3.2 StreamTask3.2.1 S
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2023-12-16 18:25:43
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