Flink On Yarn 架构前提条件
首先需要配置YARN_CONF_DIR, HADOOP_CONF_DIR ，HADOOP_CONF_PATH其中一个用来确保Flink能够访问HDFS和Yarn的RM。主要启动流程1. 启动进程首先我们通过下面的命令行启动flink on yarn的集群bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st这里将产生总
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2024-06-01 18:18:30
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作者简介：马阳阳 达达集团数据平台高级开发工程师，负责达达集团计算引擎相关的维护和开发工作本文主要介绍了达达集团使用基于开源的Flink Stream SQL开发的Dada Flink SQL进行实时计算任务SQL化过程中的实践经验01背景时间回到2018年，在数据平台和数据团队的共同努力下，我们已经有了完整的离线计算流程，完善的离线数仓模型，也上线了很多的数据产品和大量的数据报表。随着业务的发展
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2024-08-04 11:40:01
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Flink on YARN 指定启动类问题解析
在大数据处理的背景下，Apache Flink 是一个流行的框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则常用于集群的资源管理。将 Flink 部署在 YARN 上时，我们常常需要指定具体的启动类，来控制 Flink 作业的执行行为。但是，对于一些新手开发者来说，这个过程可能会有些模糊和复杂。为了帮助大家更清
Flink事件时间处理和水印1、Flink 中的时间语义在 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
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2024-04-28 10:36:11
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flink的 scala shell命令行交互模式开发flink带有一个集成的scala shell命令行。它可以以本地方式启动来模拟集群集群。执行下面的命令就可以通过shell命令行和flink集群交互(这种方式方便于代码调试)： bin/start-scala-shell.sh local如果想在集群上面运行scala shell，请查看本节后面的内容。 flink sca
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2024-03-18 17:14:48
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# 如何实现"java 命令指定启动类"
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发者向小白解释
开发者->小白: 说明整体流程
小白->开发者: 确认理解
section 步骤表格
开发者->小白: 展示步骤表格
小白->开发者: 记录步骤
原创
2024-04-13 04:13:54
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写在前面在 【Flink源码】再谈 Flink 程序提交流程（中） 一文中，笔者后来发现谬误颇多，且随着 Flink 版本的更迭，部分方法实现方式已发生较大改变。因此，思虑再三决定针对 JobManager 相关源码根据最新的 Flink 版本（1.17）单独成文。JobManager 是什么？Flink 的主节点 JobManager 是一个逻辑上的主节点，针对不同的部署模式，主节点的实现类也不
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2024-06-24 22:16:38
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#!/bin/sh
# 该脚本为Linux下启动java程序的脚本
#
# author: luandy
# date: 2021/1/15
#
# 特别注意：
# 该脚本使用系统kill命令来强制终止指定的java程序进程。
# 所以在杀死进程前，可能会造成数据丢失或数据不完整。如果必须要考虑到这类情况，则需要改写此脚本，
#
#
# 根据实际情况来修改以下配置信息 ##############
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2024-08-07 14:01:49
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# 如何使用Java命令Jar来指定启动类
在Java开发中，除了编译和测试代码外，打包应用也是一项重要的任务。通过JAR（Java Archive）文件打包我们的应用，可以方便地分发和运行。今天，我们将学习如何使用Java命令 `jar` 来指定应用的启动类。无论你是新手还是经验丰富的开发者，理解这一过程都是非常重要的。
## 整体流程
我们将整个过程分为几个主要步骤。以下是具体步骤的列表
原创
2024-10-11 05:08:45
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在Kubernetes（K8S）集群中使用Apache Flink进行实时计算任务的部署是一个非常常见的场景。本文将带领小白开发者了解在K8S中如何启动Flink作业的详细步骤。
在整个过程中，我们需要做的主要是准备Flink作业代码，将其打包成一个容器镜像，并通过Kubernetes的命令行工具kubectl来提交Flink任务。
以下是详细的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-24 11:02:24
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Flink的checkpoint机制可以保证exactly-once特性，让Flink流计算结果具备可信赖性，checkpoint会异步保存遇到检查点时当时数据流记录的位置以及算子的中间状态，在Flink任务发生故障时，可以从最新保存成功的checkpoint恢复任务。看似很健壮的机制，但为什么有时候运行好好的Flink任务，总是会自己重启呢?尽管有checkpoint保证exactly-on
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2024-05-05 20:35:26
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目录1 需求2 数据3 编码步骤4 代码实现5 效果1 需求 在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。2 数据自定义source模拟生成一些订单数据. 在这里，我们生了一个最简单的二元组Tuple3,包含用户id,订单id和订单完成时间三个字段./**
* 自定义sourc
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2024-04-17 17:12:18
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Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN、Kubernetes、Mesos 等集群部署模式，其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛。Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章，分为上、下两篇。本文基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型将介绍 Flink on YARN 应用启动全流程，并进行详细步骤解析。Flink on YARN 应用启
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2024-05-31 11:57:59
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TaskManager启动后，JobManager会与它建立连接，并将作业图（JobGraph）转换成可执行的执行图（ExecutionGraph）分发给可用的TaskManager，然后由TaskManager具体执行任务。作业管理器（JobManager）对于一个提交执行的作业，Jobmanager是管理者（Master），负责管理调度，在不考虑高可用的情况下只能有一个。JobManager是
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2024-02-20 21:15:16
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Flink内置触发器及自定义窗口触发器flink: 1.10.1Github: https://github.com/shirukai/flink-examples-trigger.git前段时间同事开发遇到一个需求，要求按照事件时间10分钟窗口计数，同时需要有新数据时每分钟输出一次结果。窗口计数非常简单，设置一个窗口，然后运用一个聚合函数就可以解决了。但是有新数据时每分钟输出一次结果，好像实现起
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2023-11-07 06:19:46
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Flink版本：1.11Flink 中每个函数和算子都可以是有状态的。有状态函数在处理单个元素/事件时会存储数据。为了能够使状态可以容错，Flink 需要对状态进行 checkpoint。checkpoint 可以允许 Flink 在流中恢复状态以及消费位置。1. 前提条件Flink Checkpoint 机制可以与流和状态的持久化存储进行交互。一般来说，需要：一个可持久化（或保存很长时间）的数据
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2024-05-25 18:25:42
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Flink具体如何保证exactly-once呢? 它使用一种被称为"检查点"（checkpoint）的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态1 Flink的检查点算法 Flink检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。记住这一基本点之后，我们用一个例子来看检查点是如何运行的。Flin
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2023-09-27 19:09:44
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目录 简述checkpoint的使用步骤1： 修改 flink-conf.yaml步骤2： 修改代码svaepoint 的使用 SavePoint 剖析1： 配置flink-conf.yaml2： 触发 Savepoint3：从 Savepoint 恢复简述 Flink 的 Savepoint 与 Checkpoint 的不同之处类似于传
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2023-12-07 06:40:13
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## 实现Java任务指定主类启动命令
### 简介
在Java开发中，我们通常会编写多个类来完成不同的功能。当我们需要执行Java程序时，需要指定一个主类来启动整个程序。本文将介绍如何实现Java任务指定主类启动命令。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[指定主类启动命令] --> B[编写Java程序]
B --> C[编译Java程序]
原创
2023-10-06 15:04:11
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真正开始运行代码的是execute函数，这个函数会根据环境上下文采取不同的行为，这个我们后面会详细讲解，我们先来看看flink的架构，下图是结构图 flink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
