作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
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2024-03-15 11:18:26
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文章目录Flink Client 实现原理Flink Client 主要功能Application Code 运行ExecutionEnvironment 分类CliFrontend构建CliFrontend 对象调用 parseAndRun方法来执行任务run 方法ProgramOptions 属性PackagedProgramURLClassLoaderFlink 的类加载机制execute
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2024-02-28 08:46:23
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上一节介绍了StreamGraph的生成，这个实际上只对应 Flink 作业在逻辑上的执行计划图。Flink 会进一步对 StreamGraph 进行转换，得到另一个执行计划图，即JobGraph。然后将JobGraph发送到server端进行ExecutionGraph的解析。主要的JobGraph的源码对象如下(其最主要的是Map<
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2024-09-27 14:00:27
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Flink 为什么使用的slot数量比task少？ task subtask slot 是什么样的关系呢？ 前言TaskManager 和 JobManagerTask SlotsTask 和 subtask如何计算有task和subtask数量FIink 算子连接模式Operator ChainsSlotSharingGroup 前言最近在部署flink集群，遇到了一些问题，觉得是蛮有意思的事
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2024-04-30 20:57:03
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flink：local模式提交job流程分析
1、WordCount程序实例2、本地监听9000端口后测试结果3、job提交流程4、local模式执行StreamGraph任务5、流程分析flink job提交流程个人理解可以大致分为定义和提交两个环节：以下以WordCount程序为例进行分析5.1 定义流程流程定义包含执行环境构建和算法流程定义：5.1
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2024-03-19 06:57:09
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文章目录一、Flink的Task、SubTask二、算子链三、什么情况下算子可以组合为算子链？四、算子链操作五、并行度六、TaskSlot与并行度的联系七、槽位共享八、并行度设置注意事项九、并行度设置十、并行度优先级十一、并行度Parallelism与任务槽TaskSlot总结十二、Local模式下注意事项 上文说到：TaskManager 是一个 JVM 进程，是实际负责执行计算的Worker
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2024-03-15 09:29:04
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KafkaSource调优动态发现分区当 FlinkKafkaConsumer 初始化时，每个 subtask 会订阅一批 partition，但是当 Flink 任务运行过程中，如果被订阅的 topic 创建了新的 partition，FlinkKafkaConsumer 如何实现动态发现新创建的 partition 并消费呢？在使用 FlinkKafkaConsumer 时，可以开启 part
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2023-12-15 17:49:54
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1. 讲⼀下Flink的运⾏架构 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1、JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执⾏，然后 TaskManager 将⼼跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进⾏数据的传输。上述三
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2024-03-15 10:31:47
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Flink 运行时架构 文章目录Flink 运行时架构一、系统架构1. 作业管理器（JobManager）2. 任务管理器（TaskManager）二、作业提交流程1. 高层级抽象2. 独立模式（Standalone）3. YARN 集群三、一些重要概念1. 数据流图（Dataflow Graph）2. 并行度（Parallelism）3. 算子链（Operator Chain）4. 作业图（Jo
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2024-03-19 07:40:55
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# Java Flink 设置 Job 的 Classpath
Apache Flink 是一款高效的流处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析。在使用 Flink 开发应用时，配置 Classpath 是一个不可忽视的步骤。良好的 Classpath 设置可以确保我们的作业可以找到所需的所有类和资源，确保代码的顺利运行。
## 1. Classpath 的概念
在 Java 中，Classp
原创
2024-09-14 05:10:08
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说明本文档适用于使用ApacheStream + Flink + Flink CDC Connectors来实现实时流式计算和同步Flink Mysql CDC 配置-- 配置flink checkpoing间隔时间，显式启动checkpoing，不加此配置不能实现同时读取全量数据和增量（binlog）数据
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2024-06-06 13:46:07
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.一 .前言二 .名词解释2.1. StreamGraph2.2. JobGraph2.3. ExecutionGraph2.4. 物理执行图二 .Flink 四层转化流程2.1. Program 到 StreamGraph 的转化2.2. StreamGraph 到 JobGraph 的转化2.3. JobGraph 到 ExexcutionGraph 以及物理执行计划 一 .前言Flink
Flink流处理API 使用一、Source1、以kafka消息队列的数据作为来源import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink
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2023-09-04 22:12:07
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1、首先我使用的Flink版本Flink1.12.02、出现错误场景在进行Flink和Hive（3.1.2）版本进行集成，通过sql-client.sh embedded来执行（select * from emp）语句时出现此错误信息---> 报错信息---> 分析org.apache.flink.util.FlinkException: Could not upload job fi
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2024-03-31 08:27:28
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# 理解 Spark Job 数量及其影响
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的选择，它因其高效的并行计算能力而受到青睐。在使用 Spark 处理数据时，我们常会提到“Spark Job”，这是什么呢？了解 Spark Job 的数量及其影响，有助于更好地优化你的数据处理流程。
## 什么是 Spark Job？
在 Spark 中，一个作业（Job）是由一系列算子（如
原创
2024-09-06 04:28:26
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准备final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.registerJobListener(new JobListener() {
@Override
public void onJobSubmitted(@Nullable JobCli
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2024-02-28 10:17:59
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1.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别?Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。1. 架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager
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2024-03-25 21:42:06
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文章目录JobMangerTaskManagerTaskSlotsClient 上图，是我们Flink-WEB-UI 一部分截图Flink 系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构遵循了 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。
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2024-04-22 11:42:29
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Flink在管理状态方面，使用Checkpoint和Savepoint实现状态容错。Flink的状态在计算规模发生变化的时候，可以自动在并行实例间实现状态的重新分发，底层使用State Backend策略存储计算状态，State Backend决定了状态存储的方式和位置。Flink在状态管理中将所有能操作的状态分为Keyed State和Operator State。Keyed State类型的状
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2024-04-18 08:48:51
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在讨论hive优化之前，我们需要知道的是HQL它的执行过程。简单的说，HQL会最终转化为job，然后通过MR来执行job 问题一 既然HQL会转化为JOB,那么如果job数量太多，会不会对hive执行带来性能的影响？我们知道客户端提交JOB到YARN集群，然后MRAppMaster则会创建JOB，并对JOB进行初始化，初始化JOB是需要好费时间的，因为在这里会根据文件创建分片，然后决定M
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2023-07-15 00:08:16
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