文章目录有状态算子状态的分类 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符
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2023-11-20 09:06:44
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一、提高调度器性能所做的优化在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 3
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2024-03-26 15:09:25
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目录一、Flink运行时架构1.1 系统架构1.1.1 整体构成1.1.2 作业管理器（JobManager）1.1.3 任务管理器（TaskManager）1.2 作业提交流程1.2.1 高层级抽象视角1.2.2 独立模式（Standalone）1.2.3 YARN集群1.3 一些重要概念1.3.1 数据流图（Dataflow Graph）1.3.2 并行
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2024-02-25 19:44:38
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Flink分布式运行时环境Tasks and Operator Chains 任务和操作链Job Managers, Task Managers, Clients 作业管理器，任务管理器，客户端Task Slots and Resources 任务执行槽和资源State Backends 转态后端Savepoints 保存点Tasks and Operator Chains 任务和操作链Flink
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2024-02-24 09:46:09
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一、JobGraph在Flink中的有以下几种图，即StreamGraph，它用来生成JobGraph，然后再由分发器将其分发生成ExecutionGraph并进而形成Task任务执行的任务图（这个图就只是一个逻辑概念了）。JobGraph是非常重要的一环，其它的图以后再详细分析。学过图的都知道，图和其它数据结构明显不同的是，图有节点和边的概念。 那么看一下Flink中这个图的定义：public
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2024-03-04 06:28:52
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一、Flink基本架构图官网地址：http://flink.iteblog.com/concepts/runtime.html#task-slots-and-resources整个系统由两个组件，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也是遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager为Worker（Slave）节
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2024-05-21 14:12:45
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Flink_Flink中的状态Flink状态管理详解：Keyed State和Operator List State深度解析 <= 不错的文章，建议阅读算子状态（Operator State）键控状态（Keyed State）状态后端（State Backends）状态概述由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态可以认为任务状态就是一个本地变量，可以被任
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2024-04-25 21:14:46
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flink任务提交流程 1. Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置。2. Client向Yarn ResourceManager提交任务。3. ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster，ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境，然后启动JobMan
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2024-03-18 18:43:13
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基本概念flink程序执行时包含两个主要的进程，master和worker。主要分为：Job Client 、JobManager、TaskManager.job managermaster进程是job manager，协调和管理着程序的执行，主要职责：调度任务、管理checkpoints、故障恢复等job manager包含如下组件：Actor systemSchedulerCheck poin
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2024-02-18 20:35:05
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主要参考博客感觉写的还是挺不错的，例子举的也比较浅显易懂。接下来会对于重点进行摘抄记录。状态定义需要记住多个事件信息的操作就是有状态的，例如一段时间内水位平均值，最高值；一个操作仅需要当前独立事件就是无状态的，例如当水位超过20cm就报警。应用场景去重检测：对比之前状态，判断是否有变化；聚合：时间窗口进行聚合，最大值/最小值/平均值更新机器学习模型状态分类自己绘制的一张分类图，帮助记忆
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2024-07-24 13:01:58
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任务和操作算子链接(operator chain) 分布式执行过程中，Flink会将操作算子子任务(subtask)链接成一个个具体的任务(task)，在不同的线程中执行。链接操作算子在一起实际上是个优化：减少了线程间传递与缓存的开销，从而提升了TPS还减少了延时。下图即表示了5个子任务链接的情况：
Job Manager, Task M
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2023-11-28 20:30:01
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目录运行架构客户端JobManager(作业管理器)ResourceManager(资源管理器)TaskManager(任务管理器)Dispatcher(分发器)flink on yarn 提交任务执行流程TaskManager与Slots什么是slot程序与数据流(DataFlow)执行图(ExecutionGraph)并行度(Parallelism)任务链(Operator Chains)运行
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2024-03-25 19:14:59
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文章目录1. 首先StreamExecutionEnvironment是流作业的一个执行环境2. StreamGraph的创建3. 异步创建一个JobClient客户端1. 创建一个执行器。2. pipeline到jobgraph的转化1.激活配置文件（准备JobGraph的配置）2. 翻译Translator （执行JobGraph转化）异步提交任务到Cluster（集群）中，并获取Job客户
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2023-10-13 22:41:56
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本文主要从以下几个方面介绍Flink的任务调度原理一、Flink运行时的组件二、TaskManger与Slots三、程序与数据流四、Flink的执行图五、Flink程序执行的并行度六、Flink程序任务链一、Flink运行时的组件Flink的运行组件Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（Resource
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2023-10-04 20:14:00
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前言使用Flink版本 1.13 ， 该版本对状态有所改变删除 state.backend.async重新设计了状态后端的存储统一keyState的savePoint的存储格式为二进制FailureRateRestartBackoffTimeStrategy 允许比配置少重启一次支持未对齐检查点的重新调整：从未对齐检查点恢复的时候支持改变作业的并行度什么是状态？ 对我们进行记住多个event的操
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2023-12-02 22:36:53
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slot Task 任务连Streaming dataflow算子（Operator）1.算子的并行度2.数据传输模式3. 并行度的设置四种设置并行度方式的优先级并行度优先级演示Flink中并行度和Spark中分区的理解任务链（Operator Chains）1. 认识任务链2. 算子合并成任务链的前提条件3. Task、线程、subTask4. 任务链的优势5. WebUI页面查看任务Flin
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2024-06-07 21:18:34
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在任务1进行的同时，使用侧边流，监控若发现order_status字段为退回完成, 将key设置成totalrefundordercount存入Redis中，value存放用户退款消费额。使用redis cli以get key方式获取totalrefundordercount值，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release任务D提交结果.docx】中对应的任务序号下，需两次截图，第一次截图和第二次截
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2024-08-07 09:26:56
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该文档简单描述了Flink是如何调度Job的，以及如何在JobManager上表现并跟踪Job状态。调度Flink通过任务槽（Task Slot）定义执行资源，每个TaskManager都有一或多个任务槽，每个任务槽都可以运行一个并行任务流，一个流包括多个连续的任务，例如一个MapFunction的第n个并行实例与一个ReduceFunction的第n个并行实例的连续任务。注意，Flink通常会并
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2023-12-16 21:35:13
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1.flink运行时的组件 Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager）， 以及分发器（Dispatcher）。因为 Flink 是用 Java 和 Scala
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2024-02-29 13:22:17
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Flink的进程组成：一个作业管理器（Job Manager）一个或多个任务管理器（Task Manager）一、作业管理器一、作业管理器介绍作业管理器也被称为Master。每个作业至少有一个作业管理器。在高可用部署下会有多个作业管理器，其中一个作为Leader，其他的处于待机（Standby）状态二、作业管理器的主要职责负责调度任务：决定何时安排下一个任务（或一组任务），对完成的任务或执行失败的
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2024-02-23 20:45:38
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