Flink Standalone Cluster一、部署模式Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求,常见的有单机模式,Standalone Cluster 模式,同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上,如 YARN,Mesos,Docker,Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。二、单机模式单机模式是一种开箱
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2024-06-12 17:53:31
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目录一、Table API 和 Flink SQL 是什么二、配置Table依赖(scala)三、两种 planner(old & blink)的区别四、Catalogs1)Catalog概述2)Catalog 类型3)如何创建 Flink 表并将其注册到 Catalog1、下载flink-sql-connector-hive相关版本jar包,放在$FLINK_HOME/lib目录下2、添
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2024-05-28 17:02:00
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MR,Spark,Flink自开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。所有的语言开篇章都是Hello Word,数据处理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。单机安装Flink开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink,当然FLink正常情况下是部署的部署方式。作者比较穷,机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只
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2024-03-23 09:02:33
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前言本文使用flink1.14.5版本,介绍standalone-HA模式的安装。此模式时高可用架构,采用zookeeper协调多个JobManager,保持每时每刻有一个运行中的JobManager,其余JobManager处理stand by状态。因为涉及到运行过程中的状态数据的存储,如savepoint,checkoutpoint等。采用minio替换掉hdfs来存储状态。一、资源说明1、f
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2024-02-27 11:04:14
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新年第一发,打麻将输的好惨啊!说好的M*ABC+N*DDD+EE就能胡牌呢!!!Flink 基本组件和逻辑计划生成概要和背景flink是一个被誉为 the 4th G 的计算框架,不同的框架特性及其代表项目列表如下:第一代第二代第三代第四代BatchBatchInteractiveBatch Interactive Near-Real-TimeInterative-processingHybrid
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2024-06-02 16:54:31
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DataStream API 之State无论StructuredStreaming还是Flink在流处理的过程中都有一个“有状态计算“的概念,那么到底什么是有状态计算,有状态计算应用到什么场景,在Flink的DataStream API中如何使用状态,以及在Flink中状态是如何管理的,在这篇文章中,我们一点一点来学习。1 什么是有状态计算在讲什么是有状态计算之前,先简单说一下什么是无状态计算,
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2024-06-03 22:22:42
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资源配置调优Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定。标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式)从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D
flink中execution.attached为true和false的区别 答: 在 Apache Flink 中,execution.attached 参数用于控制作业执行的模式。该参数有两个可能的取值:true 和 false,分别表示"attached"模式和"detached"模式。execution.attached = true(默认值):在"attached"模式下,作业执行与提交
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2023-12-03 10:01:45
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准备工作本文简述Flink在Linux中安装步骤,和示例程序的运行。需要安装JDK1.8及以上版本。下载地址:下载Flink的二进制包 点进去后,选择如下链接: 解压flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz,我这里解压到soft目录[root@hadoop1 softpackage]# tar -zxvf flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz -C
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2024-06-03 20:48:15
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文章目录独立模式(Standalone)会话模式部署单作业模式部署应用模式部署Yarn模式相关准备和配置会话模式部署单作业模式部署应用模式部署 本章重点是Flink on Yarn 模式的部署,但在写Yarn 模式部署之前,说一下 独立模式(Standalone)模式独立模式(Standalone)独立模式是独立运行的,不依赖任何外部的资源管理平台;当然独立也是有代价的:如果资源不足,或者出现故
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2024-01-03 13:29:59
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用法#命令行语法如下:./flink <ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS]
可以使用以下操作:
命令 "run" 编译并运行程序。
Syntax: run [OPTIONS] <jar-file> <arguments>
"run" action options:
-c,--class <classname&
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2023-11-13 13:27:10
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# Docker 单机模式运行 Flink
Apache Flink 是一个开源的流处理框架,适用于大规模数据处理。虽然 Flink 通常在分布式环境中运行,但我们可以使用 Docker 在单机模式下轻松进行开发和测试。本文将带您了解如何在 Docker 中运行 Flink,并提供相关的代码示例和配置说明。
## 环境准备
在开始之前,请确保您的计算机上安装了 Docker。您可以通过以下命
原创
2024-10-17 11:56:35
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1.物化视图传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的,这里简单列出一些区别:尽管存在这些差异,但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询,就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比,物化视图缓存查询的结果,使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager
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2024-06-20 09:07:52
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在使用 Apache Flink 的过程中,可能会遇到需要为 `flink run` 命令添加 Java 参数的情况。这一过程对于需要优化性能、监控应用或调试环境至关重要。本文将带你逐步解析如何通过添加 Java 参数来提升 Flink 作业的执行效率,同时深入探讨相关的性能调优技巧和最佳实践。
## 背景定位
在大数据处理场景中,如果不恰当地传递参数,可能会导致作业运行缓慢、内存溢出或任务失
1、引入Flink内存管理:自己管理自己内存的基于JVM的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中,不得不面对JVM存在的几个问题Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存:对象头占了8个,boolean 属性占了1个,对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了。Full GC 会极大地影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空
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2024-03-15 06:20:06
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一、背景公司CDH6.3.2里面的版本是Flink1.12.0。而因为FlinkCDC2.0.0只支持Flink1.13.0以后,版本不匹配,所以只能升级版本。但是升级版本是个大工程,要编译、要parcel制作工具,而且是生产环境的升级,没办法因为要测试FlinkCDC,所以只能搭建个单机测试,等后面生产环境升级后再迁移;二、软件安装 2.1 安装Hadoop单节点 具体的就不介绍了。。。。。 可
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2024-03-19 10:06:04
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Flink支持多种安装模式- Local—本地单机模式,学习测试时使用- Standalone—独立集群模式,Flink自带集群,开发测试环境使用- StandaloneHA—独立集群高可用模式,Flink自带集群,开发测试环境使用- On Yarn—计算资源统一由Hadoop YARN管理,生产环境使用1、Local本地模式1.1 原理Flink程序由JobClient进行提交Job
一、WordCountpackage com.shujia.flink.core
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object Demo1WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
/**
* 创建 flink 环境
*/
val en
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2024-03-25 09:35:31
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1 配置内存如果频繁出现Full GC,需要优化GC在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中,在“env.java.opts”配置项中添加参数:-Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log
-XX:+PrintGCDetails
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+Pr
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2024-02-19 18:23:11
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# Flink on YARN部署单机模式指南
Apache Flink 是一个强大的分布式计算框架,通常用于大规模数据处理。本文旨在教导新入行的开发者如何在单机模式下部署 Flink,利用 YARN 作为资源管理器。
## 流程概述
下面是部署 Flink on YARN 的流程,每个步骤将详细解释实施的方法和代码。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安