.一 .前言二 . 属性三. 方法3.1. 任务相关3.1.1. 获取标识3.1.2. 添加任务3.1.3. 获取任务3.1.4. 移除任务3.1.5. 清理所有task3.2. 状态相关3.3. get/set相关 一 .前言属于同一slot的多个{@link TaskSlotPayload tasks}的容器。TaskSlot 可以处于以下状态之一：
1. 空闲[Free]-slot为空，未
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2024-03-24 20:06:44
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TaskManager 与Slots一、作用与关系上文讲到了每一个worker(TaskManager)为了控制能接收多少个task,worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）,那么是怎么处理的呢？话不多说先上图 总：Flink 中每一个 TaskManager 都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask为了控制一个
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2024-03-23 12:08:02
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Flink使用Standalone模式作业提交的流程： 1.Flink提交作业给Job Client,然后Job Client将作业提交个Job Manager; 2.Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 它首先要做的是分配所需的资源。资源分配完成后任务将提交给相应的Task Manager; &
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2024-03-18 15:08:12
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 环境依赖3. 具体代码4. 具体使用1. 开发目的 在日常的Flink中开发中，基本是在自己电脑的idea工具上进行Flink程序开发，并在本地联通测试环境进行调试（比如测试环境的Kafka等），当在本地调试通过后将代码打包，然后提交到正式环境运行。但在此过程中，
前言本文主要面向于初次接触 Flink、或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学。希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink，并着手相关开发调试工作。课程内容包括：Flink 开发环境的部署和配置运行 Flink 应用（包括：单机 Standalone 模式、多机 Standalone 模式和 Yarn 集群模式）一、Flink 开发环境部署和配置Flink 是一个以 Java 及 Sca
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2024-09-27 15:26:26
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本文翻译自官网：Catalogs Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/catalogs.htmlCatalogs 提供元数据，例如数据库，表，分区，视图以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的功能和信息。数据处理的最关键方面之一是管理元数据。它可
1、Flink参数配置jobmanger.rpc.address：jobmanger的地址jobmanger.rpc.port：jobmanger的端口jobmanager.heap.mb：jobmanager的堆内存大小。不建议配的太大，1-2G足够。taskmanager.heap.mb：taskmanager的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值，网络缓存，用户数据等。task
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2024-06-26 08:57:05
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JVM：JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能。以Java为例，整个Java堆可以切割成为三个部分：Young：
Eden：存放新生对象。Survivor：存放经过垃圾回收没有被清除的对象。semi-Spaces：和Sur
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2024-06-21 09:41:43
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1.Flink的重要角色Flink是非常经典的Master/Slave结构实现，JobManager是Master，TaskManager是Slave。 JobManager处理器（Master）： 1.协调分布式执行，它们用来调度task，协调检查点(CheckPoint)，协调失败时恢复等 2.JobManag
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2023-12-18 20:59:33
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第1章 简介接上一篇文章，启动TaskManager之后；本篇文章介绍TaskManager向ResourceManager注册Slot，然后提供给JobManager。第2章 具体步骤2.1 启动TaskExecutor org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor#startTaskExecutorServicesprivate
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2024-03-20 20:55:09
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1、简介Flink中借助watermark以及window和trigger来处理基于event time的乱序问题，那么如何处理“late element”呢？也许有人会问，out-of-order element与late element有什么区别？不都是一回事么？答案是一回事，都是为了处理乱序问题而产生的概念。要说区别，可以总结如下：1、通过watermark机制来处理out-of-order
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2024-01-03 21:04:50
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1.相关Flink术语任何一个大数据框架都离不开大数据的一些专业术语，Flink也不例外，但每个框架也有自己的特点，独特的技术，使得Flink中也会有些自己术语，不先了解清楚的话很难对其原理和过程理解透彻。并行度：一个特定算子的子任务的个数被称之为其并行度。//给sum算子设置并行度
sum().setParallelism(2);插槽（slot）：Flink中定义的处理资源单元，存在于TaskM
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2024-05-13 22:38:33
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前言之前 讲过 Flink 使用连续的 Split 会有问题，当时提供了几种解决方法，有一种方法就是使用 Side Output 来进行，当时留了个余念，那么就在这篇文章详细的讲一波，教大家如何使用 Side Output 来分流。Side Output通常我们在处理数据的时候，有时候想对不同情况的数据进行不同的处理，那么就需要把数据流进行分流。比如我们在那篇文章里面的例子：需要将从 K
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2024-03-21 11:35:50
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系统已经实现的分配策略有：SimpleExecutionSlotAllocator、SlotSharingExecutionSlotAllocator。流计算使用的是 SlotSharingExecutionSlotAllocator，故本文讲述该分配器。关键概念subtask 在 Flink 中，Subtask 用于将作业的逻辑划分为并行的单元进行执行。每个作业任务（Job）会包含一些算子，部分
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2024-06-01 06:48:27
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本文分享自天翼云开发者社区《Flink Parallelism、Flink Slot的关系》，作者：王****帅1、Parallelism（并行度）的概念parallelism 在 Flink 中表示每个算子的并行度。举两个例子（1）比如 kafka 某个 topic 数据量太大，设置了10个分区，但 source 端的算子并行度却为1，只有一个 subTask 去同时消费10个分区，明显很慢。此
前面几篇都是从自己开发的角度来思考该怎么做实时计算，但是思路切到去理解flink是怎么实现的话就需要从另一个角度去学习了。flink 将一个应用划分为多个task，放在taskslot中执行，什么是taskslot呢？flink将节点分为了jobmanager和taskmanager，在taskmanager上启动的是一个jvm进程，每个taskmanager上jvm进程中的taskslot数量是
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2024-04-25 22:14:16
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Flink 在进行 slot sharing 的时候，不会考虑当前 slot 的任务数、磁盘 IO 这些，而是会遵循“相同 task 的多个subtask 不能分配到同一个 slot 中”这样的一个规则。举个例子： 如果作业中有 A, B 两个 vertex，并发为 2，那就有 A1, A2, B1, B2 这 4 个 subtask。 那么 A1 和 A2 不能放到一个 slot 中，B1 和
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2024-02-21 22:38:44
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文章目录一. 任务描述与一句话1. 任务描述2. 一句话二. 日志分析1. 申请一个task manager2. 大概3分钟后运行这个tm时，报资源找不到三. 源码分析与报错机制定位1. 关键日志2. 源码定位2.1. 为什么报：has no more allocated slots for job2.2. 谁控制资源的释放四、思考与更深入的探索1. 是否是最优的解决方案2. flink time
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2024-04-29 15:49:02
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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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注意：如果task的任务数据也就是并行度大于> slot，那么程序无法运行。1、一个TaskManager里面默认只有一个slot2、在task运行的过程中会进行数据合并，比如说下图的KeyBy --> Map 会产生operator Chain的情况Operator Chain的条件：1、数据的传输策略是： forward strategy2、在同一个taskManager中运行3、
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2024-05-08 22:11:23
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