继前文Flink 原理与实现:架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型,本文将主要介绍 Flink 是如何将 StreamGraph 转换成 JobGraph 的。根据用户用Stream API编写的程序,构造出一个代表拓扑结构的StreamGraph的。以 WordCount 为例,转换图如下图所示:StreamGraph 和 JobGraph 都是在 Client 端生成的,也就是说我
美图欣赏:康完,漂酿的小姐姐,是否感觉写代码更有动力呢? 嘿嘿,欢迎小伙伴们在评论区留言呦~ 目录一.基本配置和启动集群1.1 基本配置1.2 启动集群二.提交任务和测试2.1 提交任务2.2 Web UI jar包测试三.命令行操作及其它部署方式3.1 命令行操作3.2 Yarn 模式3.3 Kubernetes 模式 一.基本配置和启动集群1.1 基本配置Standalone模式为代表1.解压
转载 2023-09-05 18:48:07
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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
代码完成,本地(提交任务的地方)构建数据流程图,将图提交给jobManager并拆分多个task,进行任务调度不需要依赖任何的框架,独立运行 1.上传解压修改环境变量设置flink任务的并行度,在代码中设置,在提交任务时设置(-p 加上设置的并行度)(源码优先级高),但是socket的并行度只能是1env.setParallelism(2)一个并行度占用一个资源槽,和task无关,task可以共享
转载 2024-03-21 14:24:10
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概述为了实现并行执行,Flink应用会将算子划分为不同任务,然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样,Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配(处理槽共享组)来提高应用的性能。其实这两个概念我们可以看作
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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 -
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
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
转载 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
实践是最好的老师,通过项目实战才能把所学转化为实际的能力。——沃兹基一.什么是状态机?有限状态机(Finite State Machine,简称FSM)是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型.一般分为三种:分别是Moore型,Mealy型,以及混合型。这个练习主要讲Mealy型有限状态机。Mealy型有限状态机:由寄存器组和组合逻辑构成的硬件时序电路,其状态(即由寄存器组的
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
文章目录 部署 local模式 一,安装 二,测试 standalone模式 一,部署 二,测试 standalone 高可用 测试 flink on yarn 测试 部署 local模式 一,安装 1.下载安装包 https://archive.apache.org/dist/flink/ 2.
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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
文章目录1. 首先StreamExecutionEnvironment是流作业的一个执行环境2. StreamGraph的创建3. 异步创建一个JobClient客户端1. 创建一个执行器。2. pipeline到jobgraph的转化1.激活配置文件(准备JobGraph的配置)2. 翻译Translator (执行JobGraph转化)异步提交任务到Cluster(集群)中,并获取Job客户
# 如何在 Java提交 Flink 任务 Apache Flink 是一个强大的流处理框架,广泛用于大数据的实时处理。如果你刚入行,提交第一个 Flink 任务可能会让你感到困惑。本文将为你详细介绍如何在 Java提交 Flink 任务,并提供每一步的具体代码示例。 ## 流程概述 在提交 Flink 任务之前,我们需要了解整个流程。下面是一个简化的步骤表,帮助你理解每个步骤。
原创 10月前
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# 如何在 Java提交 Flink 任务 随着大数据技术的快速发展,Apache Flink 作为一个流处理引擎已经受到了广泛的关注。在本教程中,我们将学习如何使用 Java 提交一个 Flink 任务。通过以下几个步骤,您将掌握实现这一过程所需的知识。 ## 流程概述 在开始之前,首先来看一下整个流程的概述。下面是一张表格,列出了实现的主要步骤。 | 步骤 | 描述
原创 7月前
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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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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
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
欢迎访问我的GitHub内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;IDEA是常用的IDE,我们编写的flink任务代码如果能直接在IDEA运行,会给学习和开发带来很大便利,例如改完代码立即运行不用部署、断点、单步调试等;环境信息电脑:2019版13寸MacBook Pro,2.3 GHz 四核Intel Core i5,8 GB 213
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