一：首先查看seatunnel提交任务到flink集群的时候的shell脚本start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh，查看最后会调用一个类FlinkStarter，如下图所示这个类主要调用SeaTunnelFlink这个类，并且生成相应的shell脚本二：跟着相应的类走，最后会调用FlinkExecution，这个类的execute方法，其中这个方法里面会对
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2024-06-17 06:55:28
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在Blink的流式任务中，State相关的操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈。实时计算部-查询和优化团队开发了MiniBatch功能，大幅降低了State操作的开销。假设数据流在短时间内累计有N条数据（分布在M个key上）开启minibatch的前后对比：操作state由2N次转变为2M次MiniBatch的一个典型场景-无限流上的GroupBy在Blink-SQL中，通常会使用无限流的Group
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2024-03-21 15:17:14
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Flink 大并发任务（超过 500 并发）在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下，将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时，通过 NetworkBuffer来实现攒批，权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti
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2023-11-01 20:36:09
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几乎所有的 Flink 应用程序，包括批处理和流处理，都依赖于外部配置参数，这些参数被用来指定输入和输出源(如路径或者地址)，系统参数(并发数，运行时配置)和应用程序的可配参数(通常用在自定义函数中)。Flink 提供了一个简单的叫做 ParameterTool 的使用工具，提供了一些基础的工具来解决这些问题，当然你也可以不用这里所描述的ParameterTool，使用其他的框架，如：Common
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2024-03-15 13:55:45
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这里写目录标题5. Flink流处理API5.1 Environment执行环境5.2 Source数据源env.fromCollection 从集合读取数据env.readTextFile 从文件读取数据从kafka读取数据自定义数据源5.3 Transform转换算子一 单数据流基本转换：mapflatMapfilter二 基于key的分组转换keyBy()指定key的三种方式聚合（Aggr
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2024-03-10 22:25:43
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flink on yarn提交任务的两种方式flink on yarn 有两种提交方式：(1)、启动一个YARN session(Start a long-running Flink cluster on YARN)；(2)、直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)。 简单bb两句，其实
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2024-01-22 16:42:52
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Flink 命令行
提交参数：1 参数必选 ：
-n,--container <arg> 分配多少个yarn容器 (=taskmanager的数量)
2 参数可选 ：
-D <arg> 动态属性
-d,--detached 独立运行
-
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2023-08-19 19:23:41
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使用CDH6.3.2安装了hadoop集群，但是CDH不支持flink的安装，网上有CDH集成flink的文章，大都比较麻烦；但其实我们只需要把flink的作业提交到yarn集群即可，接下来以CDH yarn为基础，flink on yarn模式的配置步骤。一、部署flink1、下载解压官方下载地址：Downloads | Apache Flink注意：CDH6.3.2是使用的scala版本是2.
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2024-06-21 13:50:14
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Flink 流处理 API1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子Reducesplit 和 select
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2024-03-04 20:55:37
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Flink分布式运行时环境Tasks and Operator Chains 任务和操作链Job Managers, Task Managers, Clients 作业管理器，任务管理器，客户端Task Slots and Resources 任务执行槽和资源State Backends 转态后端Savepoints 保存点Tasks and Operator Chains 任务和操作链Flink
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2024-02-24 09:46:09
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目录
界面方式
命令方式
任务取消
测试代码如下：
package wordcount
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
/**
* Created by leboop on 2020/5/19.
*/
object St
原创
2021-07-16 09:45:31
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声明: 由于我集群搭建的问题, 并不能通过yarn提交flink任务, 所以第三部分的所有实现, 全是复制粘贴的尚学堂的教案. 如果之后集群弄好了, 会重新修改这部分的内容 侵权删一. Web UI提交任务提交查看是否接收到数据查看是哪个节点执行的访问执行的节点查看结果二. 命令提交执行命令./flink run -d -c com.hjf.ScalaStreamWordCount /root/D
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2023-08-03 19:56:27
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环境信息：CDH : 6.2.0 含Kerberos认证 Hadoop: Hadoop 3.0.0-cdh6.2.0 Flink: Version: 1.11.2, Commit ID: fe36135 Flink 1.11 开始提供三种方式用以提交任务，分别如下：Session模式：所有作业共享集群资源，隔离性差，JM 负载瓶颈，main 方法在客户端执行。 Per-Job模
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2023-09-04 23:10:37
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009FlinkFlink基本架构概述Client 客户端JobManagerTaskManager Flink基本架构standalone模式：主从式的架构 yarn模式在yarn上提交任务时，第一步运行flink脚本，自动将程序、配置文件、jar包上传到hdfs，第二步向ResourceManager申请资源，申请到第一个资源会启动一个AppMaster，启动一个JobManager，它们两
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2023-07-28 00:24:43
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参考学习阿里巴巴周凯波Flink客户端操作内容。概要Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互，包括 Flink 命令行，Scala Shell，SQL Client，Restful API 和 Web。Flink 首先提供的最重要的是命令行，其次是 SQL Client 用于提交 SQL 任务的运行，还有就是 Scala Shell 提交 Table API 的任务。同时，Fl
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2024-03-08 15:18:36
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一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换和缓冲的开销，提高整体的吞吐量和延迟。下面以官网中的例子进行说明，如下图1所示： 图中，source、map、[keyBy|window|apply]、si
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2023-07-11 17:44:37
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本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的终篇，先简单回顾前面的内容：《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》：准备好机器、脚本、安装包；《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》：完成CDH和Flink部署，并在管理页面做好相关的设置；现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；两种Flink on YARN模式实践之前，对F
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2024-03-08 20:47:50
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flink任务提交流程 1. Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置。2. Client向Yarn ResourceManager提交任务。3. ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster，ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境，然后启动JobMan
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2024-03-18 18:43:13
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1、独立集群独立集群不需要依赖任何框架，独立运行1、上传解压配置环境变量tar -xvf flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz
vim /etc/profile
source /etc/profile 刷新2、修改配置文件vim conf/flink-conf.yamljobmanager.rpc.address: master
jobmanager.bind-ho
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2023-09-28 21:23:10
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执行模式(批处理/流处理)DataStream API 支持不同的运行时执行模式，您可以根据用例的要求和作业的特点从中选择。DataStream API 有一种 "经典 "的执行行为，我们称之为 STREAMING 执行模式。这应该用于需要连续增量处理并预计无限期保持在线的非绑定作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为BATCH执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架，如MapR
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2024-04-22 06:12:23
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