Flink常见异常错误总结背景异常信息总结异常1：local class incompatible异常2：Failure opening selector异常3：The TaskExecutor is shutting down.异常4：Cannot instantiate user function.异常5：The RemoteEnvironment cannot be instantiate
在大数据处理领域，批处理任务和流处理任务一般被认为是两种不同的任务，一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务*例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce、Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是采用了一种micro-batch的架构，即把输入的数据流且分为细粒度的batch，并为每一个batch数据提交一个批处理的Spark任务，所以Spark Streami
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2023-12-21 06:18:22
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Task 是 Flink 的基本执行单元。算子的每个并行实例都在 task 里执行。例如，一个并行度为 5 的算子，它的每个实例都由一个单独的 task 来执行。StreamTask 是 Flink 流式计算引擎中所有不同 task 子类的基础。本文会深入讲解 StreamTask 生命周期的不同阶段，并阐述每个阶段的主要方法。算子生命周期简介因为 task 是算子并行实例的执行实体，所以它的生命
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2024-03-19 19:53:53
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Flink个人学习整理-核心知识篇（二）一、Flink运行架构 二、核心概念1、TaskManager与SlotsTaskManager与Slots之间，不会涉及CPU的隔离。 slots间：核心共用，内存不共用2、Task 与 SubTask一个算子就是一个Task，算子的并行度是多少，就有多少个SubTask3、Parallelism（并行度）一个特定算子的子任务（SubTask）的个数被称之
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2024-03-20 22:23:48
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目录1. 基本概念2. Flink 数据流2.1 并行数据流2.2 如何划分 TASK 的依据2.3 如何计算 TASK 和 SUBTASK 个数2.4 Demo2.4.1 Code2.4.2 提交 jar 1. 基本概念Task(任务)：Task 是一个阶段多个功能相同 subTask 的集合，类似于 Spark 中的 TaskSet。subTask(子任务)：subTask 是 Flink
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2024-01-12 06:28:04
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文章目录官网参考1.任务2.通过flinkUI可以看到 有几个框就是几个Task3.程序模型4.流的分类5.Operator Chains6.Task Slot (TM = JVM)7.获取整个算子的执行计划8.flink通过webUI的Jar包传到哪里去了 java.io.tmpdir=/tmp 官网参考# https://ci.apache.org/projects/flink/flink-
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2024-02-09 10:38:33
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并行的数据流Flink程序由多个任务（转换/运算符，数据源和接收器）组成，Flink中的程序本质上是并行和分布式的。在执行期间，流具有一个或多个流分区，并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*。operator子任务彼此独立，并且可以在不同的线程中执行，这些线程又可能在不同的机器或容器上执行。operator子任务的数量是该特定operator的并行度。流的并行度始终是其生
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2023-11-02 10:20:16
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TaskManager 启动流程分析1.前言在上篇文章我们分析了 JobManager的启动流程.这篇文章我们来看下TaskManager的启动流程.一起查看源码的实现过程.2.入口类 TaskManagerRunner在上篇文章中.我们知道start-cluster.sh 作为整个系统启动的入口.最后会执行 TMSlaves start .TMSlaves 的定义在config.sh里面.代码如
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2024-08-26 20:03:14
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文章目录Flink学习笔记Flink实操篇Flink 并行度 & Slot & Task1. 并行度2. 并行度的设置算子级别执行环境级别客户端级别系统级别3. 并行度操作DataStream 编程模型DataStream 编程模型Flink 的 DataSource 数据源1. 基于文件2. 基于 Socket3. 基于集合4. 自定义输入案例一：自定义单并行度数据源案例二：自
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2024-03-15 10:31:46
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4.Flink运行时架构4.1系统架构 Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可
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2023-12-21 11:05:52
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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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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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task是Flink中执行的基本单位，也是operator的每个并行实例被执行的地方。例如，并行度为5的operator ，其每个实例都由一个单独task执行。StreamTask是Flink流引擎中所有不同task子类型的基础，本文将介绍StreamTask生命周期的不同阶段，并描述了代表每个阶段的主要方法。Operator Lifecycle in a nutshell(Operator生命周
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2024-03-25 10:20:32
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Flink学习01 - Flink部署学习资料Flink部署Flink部署 - Standalone模式启动flink停止flink配置文件并行度优先级命令行提交job命令行取消job查看Flink输出Flink部署 - Yarn模式Flink on Yarn1）Session-cluster模式：2）Per-Job-Cluster模式：Session ClusterPer Job Cluste
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2024-05-23 12:34:46
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本篇概览本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，上一篇《Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类》学习了最简单的ProcessFunction类，今天要了解的KeyedProcessFunction，以及该类带来的一些特性；关于KeyedProcessFunction通过对比类图可以确定，KeyedProcessFunction和ProcessFunction并无直接关系
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2024-06-26 08:57:50
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1.Flink中Time概念我们知道在分布式环境中 Time 是一个很重要的概念，在 Flink 中 Time 可以分为三种Event-Time，Processing-Time 以及 Ingestion-Time，三者的关系我们可以从下图中得知：Event-Time 表示事件发生的时间Processing-Time 则表示处理消息的时间Ingestion-Time 表示进入到系统的时间在 Flin
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2024-08-28 22:36:47
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插播背景在多个产品线上来回穿切换着开发功能，以前用Postman的场景是这样的:实际远远不止这几个文件夹来归类多个产品线的接口，Postman的功能非常强大，但是面对以下这些状况时，我觉得调试一个接口太麻烦了 （这里不讨论工具的好坏，工具是帮助我们提高效率的，每个人的需求也不一样，我只说明我个人遇到的一些情况，不喜请勿喷）查找配置多数要通过鼠标点来点去, 与习惯文本和快捷键操作的便捷方式违背调试别
1 ProcessFunction API 我们之前学的转换算子是无法获取访问时间的时间搓信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为总要，例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前时间的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一些列的Low-level转换算子。可以访问时间戳，watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件。例如
1. Task的划分 在flink中，划分task的依据是发生shuffle（也叫redistrubute），或者是并行度发生变化1. wordcount为例package cn._51doit.flink.day03;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.fl
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2023-12-27 20:51:28
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Flink中的数据交换基于以下设计原则构建：数据交换的流控是由接收方启动的，这与原始MapReduce十分相似。用于数据交换的数据流，即通过物理线路的实际数据传输，是通过IntermediateResult的概念抽象的，并且是可插入的。这意味着该系统可以使用相同的实现方式去支持流式传输（streaming）与批量传输（batch）数据交换的过程：数据交换的过程，涉及多个对象，包括：作为主节点的Jo
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2024-03-27 12:34:13
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