文章目录1、集群角色2、部署模式3、Flink系统架构3.1 作业管理器(JobManager)3.2 任务管理器(TaskManager)4、独立部署会话模式下的作业提交流程5、Yarn部署的应用模式下作业提交流程 1、集群角色Flink提交作业和执行任务,需要以下几个关键组件:
客户端(Client):客户端的作用是获取Flink应用程序的代码,并作一个转换之后提交给JobManager
J
flinkflink(基于数据流上的有状态计算)flink的特点:事件驱动型事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件六提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。(SparkStreaming是微批次,将批次更加微小化)实时流处理批处理的特点是有界、持久、大量。非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作,一般用于离线计算。流处理的特点是无界、实时。无需针对整个数据集执
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2024-05-28 17:17:25
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当前数据平台的作业提交过程,一直是一个两阶段的提交过程,任务状态的汇报,两阶段通信,造成了任务队列多提交,状态更新过慢,状态不一致等问题。从flink1.11开始,flinkcli改进了flink run 的启动模式,新增了run-application模式。所以,我们就从flink1.11的源码探索一下flinkcli的启动流程,和run-application的启动模式,看有什么新东西,可以优
Flink安装与Job部署组件介绍安装方式Standalone模式YarnSession ModelPer-Job ModeApplication Mode 学习版本:1.13.2组件介绍参考文档必须组件组件介绍实现Flink Client编译batch或者streaming应用为数据流图,然后提交给JobManagerCommand Line InterfaceREST EndpointSQL
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2023-09-03 19:07:36
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Flink 三:Flink 流处理 API主要内容结构:1.流处理相关概念数据的时效性对网站的实时监控对异常日志的监控流式计算和批量计算Batch Analytics 批量计算:统一收集数据-》存储到DB-》对数据进行批量处理,就是传统意义上使用类似于Map Reduce、Hive、Spark Batch等,对作业进行分析、处理、生成离线报表Streaming Analytics流式计算:对数据流
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2024-05-24 22:40:25
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Prologue之前笔者在介绍Flink 1.11 Hive Streaming新特性时提到过,Flink SQL的FileSystem Connector为了与Flink-Hive集成的大环境适配,做了很多改进,而其中最为明显的就是分区提交(partition commit)机制。本文先通过源码简单过一下分区提交机制的两个要素——即触发(trigger)和策略(policy)的实现,然后用合并小
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2024-02-17 09:37:34
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前言这篇文章应先以了解flink组件为开始,再以简单模式Local 和 Standlone 正式进入正题。本篇主要是以Yarn 方式下三种模式展开细讲,当然还有Kubernetes方式(本篇不细说)。组件在了解提交模式之前,先了解一下Flink组件与组件之间的协作关系。 资源管理器(Resource Manager)(1)主要负责管理任务管理器TaskManager的插槽slot。(2)
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2024-03-15 13:55:24
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1.《深入理解Flink核心设计与实践原理》一书作者 2.GitHub 热门项目 fink-boot(800+) 开发者,致力于flink与spring生态集成 3.前上市top咨询公司技术经理,现大厂资深开发 4.证书:软件设计师,Apache kylin管理员 5.方向:java服务端开发,分布式开发,实时计算,大数据开发工程师 文章目录参数传递给函数将命令行参数传递给函数1. 读取来自.pr
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2024-02-22 17:14:13
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Flink的多种提交/运行方式Flink具有多种提交方式,比如:常用的local模式,stantalone模式,yarn模式,k8s等。这里主要对比local,stantalone,yarn三种提交方式。一、本地(local)模式,仅开发使用1.1 纯粹的local模式运行这就是直接运行项目中的代码的方式提交:public class TestLocal {
public static v
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2023-09-26 15:39:57
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1. 原理思想Flink自带的TwoPhaseCommitSinkFunction可以实现2pc提交方式保证数据一致性,我们先来看下实现这个类的方法: 2pc提交主要实现beginTransaction(开启事务准备工作)、preCommit(准备提交)、commit(正式提交)、abort(丢弃)四个方法举个例子解释下实现原理:比如checkpoint每10s进行一次,此时
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2023-12-21 10:02:46
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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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前言前面,我们已经分析了 一文搞定 Flink 消费消息的全流程 、写给大忙人看的 Flink Window原理 还有 一文搞定 Flink Checkpoint Barrier 全流程 等等,接下来也该回归到最初始的时候,Flink Job 是如何提交的。正文我们知道 Flink 总共有两种提交模式:本地模式和远程模式( 当然也对应着不同的 environment,具体可以参考 Flink Co
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2024-02-24 16:56:50
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Flink参数配置
jobmanger.rpc.address jm的地址。
jobmanager.rpc.port jm的端口号。
jobmanager.heap.mb jm的堆内存大小。不建议配的太大,1-2G足够。
taskmanager.heap.mb tm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。
taskmanager.numberOfTask
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2023-08-13 14:31:03
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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任务提交流程一、任务提交流程上篇有简单提到Flink的运行方式有YARN、Mesos、K8s,以及standalone,所以老规矩先根据上篇的内容,先上一个运行图揭示一下当一个应用提交执行时,Flink的各个组件是如何交互协作的 组件交互流程如上,那么接下来会详细的跟大家聊聊Yarn上运行细节二、任务提交流程(YARN)先上图: 在Flink任务提交后:Client向HDFS上传Flin
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2023-07-26 11:06:14
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一、任务提交流程(Standalone)1)App程序通过rest接口提交给Dispatcher(rest接口是跨平台,并且可以直接穿过防火墙,不需考虑拦截)。 2)Dispatcher把JobManager进程启动,把应用交给JobManager。 3)JobManager拿到应用后,向ResourceManager申请资源(slots),ResouceManager会启动对应的TaskMana
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2023-07-26 10:53:20
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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 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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目录Apache Flink 的 YARN Session 提交流程Apache Flink 的 Per-Job 提交流程Apache Flink 的 K8s Session 提交流程正文如图所示, Yarn Per-Job 模式提交作业与 Yarn-Session 模式提交作业只在步骤 1 ~ 3 有差异,步骤 4 ~ 10 是一样的。Per-Job 模式下, JobGraph 和集群的资源需求
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2023-09-06 14:12:15
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