前言Apache Flink 是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(event-time)、计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。2020 年 2 月 11 日，社区发布了 Flink 1.10.
flink 扩容
原创
2019-08-06 10:07:32
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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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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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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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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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1、Flink架构Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构，如下图所示： Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流
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2023-07-21 07:25:22
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版本：Flink 1.13.2 - 2021-08-02Flink 运行时集群的基本结构及调度过程图解
Flink 运行时集群的基本结构针对不同集群环境（YARN，Mesos，Kubernetes，standalone等），结构会有略微不同，但是基本结构中包含了运行时的调度原理。 Flink Runtime 集群的基本结构，采用了标准 master-slave 的结构。中间 AM 中的部分
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2023-11-20 14:08:39
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一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换和缓冲的开销，提高整体的吞吐量和延迟。下面以官网中的例子进行说明，如下图1所示： 图中，source、map、[keyBy|window|apply]、si
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2023-07-11 17:44:37
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本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的终篇，先简单回顾前面的内容：《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》：准备好机器、脚本、安装包；《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》：完成CDH和Flink部署，并在管理页面做好相关的设置；现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；两种Flink on YARN模式实践之前，对F
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2024-03-08 20:47:50
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文章目录1.概览2.框架内存(Framework Memory)3.根据比例限制的组件(Capped Fractionated Components)4.对应的 JVM 参数(JVM Parameters)5.本地执行时的内存策略(Local Execution) 之前的一篇 文章( flink-1.10 如何配置 Task Executor 内存)介绍了新的内存模型下配置 task exec
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2024-03-21 09:56:06
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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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参数宝典如何正确设置参数flink Table模式下的参数Table 模式下参数类相关DataStream 模式下怎么设置参数？总结参数设置的三种方法参数的优先级yarn.provided.lib.dirs参数详解yarn.provided.usrlib.dir参数讲解 如何正确设置参数很多人在应用flink DataStream 或者是Flinksql 的时候对于一些参数设置知道的不是很清晰，
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2024-08-08 15:22:39
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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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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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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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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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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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