作业管理器(JobManager)JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的 JobManager 所控制执行。在高可用（HA）的场景下，可能会出现多个 JobManager；这时只有一个是正在运行的领导节点（leader），其他都是备用节点（standby）。 JobManger 又包含 3 个不同的组件。1.
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2024-06-06 13:47:23
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搭建flink任务管理ververica平台踩坑记录坑点描述flink版本使用内部镜像而非基于alibaba开源镜像合并自定义镜像与平台提供镜像差异Deployment固定使用Application模式部署，无法指定其他部署模式 坑点描述ververica平台是Ververica公司的针对flink商业产品。个人出于实践探索的目的，切实调研了一下该平台的功能。因为公司服务都部署在k8s环境中，所
文章目录1、状态管理1.1 Flink中的状态1.1.1 概述1.1.2 状态的分类1.2 按键分区状态（Keyed State）1.2.1 值状态（ValueState）1.2.2 列表状态（ListState）1.2.3 Map状态（MapState）1.2.4 归约状态（ReducingState）1.2.5 聚合状态（AggregatingState）1.2.6 状态生存时间（TTL）1
Flink之Task解析 对Flink的Task进行解析前,我们首先要清楚几个角色TaskManager、Slot、Task、Subtask、TaskChain分别是什么角色注释TaskManager在Flink中TaskManager就是一个管理task的进程,每个节点只有一个TaskManagerSlotSlot就是TaskManager中的槽位,一个TaskManager中可以存在多个槽位
一、背景：flink任务部署使用基于k8s的standalone集群，先在容器上部署flink集群再提交flink任务，其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。二、问题如果集群有35个taskmanager，140个slot，其中一个Vertex的并行度<140，属于该vertex的task在taskmanager上分布不均，导致节点负载不均衡。如下所示：该
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2024-02-23 23:48:07
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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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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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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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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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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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Flink中的数据交换是围绕着下面的原则设计的：数据交换的控制流（即，为了启动交换而传递的消息）是由接收者发起的，就像原始的MapReduce一样。用于数据交换的数据流，即通过电缆的实际数据传输，被抽象为了IntermediateResult，并且是可插拔的。 这意味着系统可以使用同一实现同时支持流数据传输和批处理数据传输。数据交换也涉及到了一些角色，包括：JobManager，master节点，
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2024-03-19 18:57:01
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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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Flink入门1. Flink执行流程1.1 Standalone版本1.用户提交任务给JobClient2.JobClient发送任务给JobManager3.JobManager返回提交成功4.JobManager将任务分发给TaskManager执行5.TaskManager汇报任务的执行状态给JobManager6.任务执行结束JobManager返回执行结果给JobClient1.2 O
一个问题我们使用如下的参数提交了Flink on YARN作业（per-job模式）。 1. /opt/flink-1.9.0/bin/flink run \
2. --detached \
3. --jobmanager yarn-cluster \
4. --yarnname "x.y.z" \
5. --yarnjobManagerMemory 2048 \
6. --yarntaskMa
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2024-08-06 14:47:38
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目录6.3 窗口（Window）6.3.1 窗口的概念 6.3.2 窗口的分类6.3.3 窗口 API 概览6.3.4 窗口分配器（Window Assigners）6.3.5 窗口函数（Window Functions）6.3 窗口（Window）在流处理中，我们往往需要面对的是连续 不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实 只能针对当前已有的
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2024-04-15 17:14:51
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Flink最大的亮点是实时处理部分，Flink认为批处理是流处理的特殊情况，可以通过一套引擎处理批量和流式数据，而Flink在未来也会重点投入更多的资源到批流融合中。我在Flink DataStream API编程指南中介绍了DataStream API的使用，在本文中将介绍Flink批处理计算的DataSet API的使用。通过本文你可以了解：DataSet转换操作(Transformation
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2024-06-19 17:32:55
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一、手动下载安装包wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz二、解压tar -zxvf flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 节点名称 masterworker
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2023-12-22 23:43:22
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在完成以下两篇文章的操作后，我们基本就可以创建属于我们自己的Flink工程代码了。 1.Flink1.9系列-CDH版本源码编译篇 2.Flink1.9系列-Flink on Yarn配置篇1.Flink Project代码结构在开始之前，我们先大概浏览一下官方文档，Flink1.9 doc ，在programming-model模块我们可以看到一个简单的Flink demo，类似于flink源码
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2024-03-26 15:40:24
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官方启动参数说明名称说明可选值是否必填默认值mode执行模式，也就是flink集群的工作模式1.local: 本地模式2.standalone: 独立部署模式的flink集群3.yarn: yarn模式的flink集群，需要提前在yarn上启动一个flink session，使用默认名称"Flink session cluster"4.yarnPer: yarn模式的flink集群，单独为当前任务
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2024-05-07 14:17:27
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