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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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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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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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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BasicTypeInfo: 任意Java 基本类型（装箱的）或 String 类型。 BasicArrayTypeInfo: 任意Java基本类型数组（装箱的）或 String 数组。 WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类。 TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型(支持Tuple1 to Tuple25)。Flink
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2024-09-03 20:36:24
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 环境依赖3. 具体代码4. 具体使用1. 开发目的 在日常的Flink中开发中，基本是在自己电脑的idea工具上进行Flink程序开发，并在本地联通测试环境进行调试（比如测试环境的Kafka等），当在本地调试通过后将代码打包，然后提交到正式环境运行。但在此过程中，
TaskManager 与Slots一、作用与关系上文讲到了每一个worker(TaskManager)为了控制能接收多少个task,worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）,那么是怎么处理的呢？话不多说先上图 总：Flink 中每一个 TaskManager 都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask为了控制一个
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2024-03-23 12:08:02
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ResourceManage中Slot的管理ResourceManager资源管理器其继承了FencedRpcEndpoint实现了RPC服务，其内部组件主要包含管理所有TaskExecutor上报的slot资源、申请(SlotManager)为每个job任务选择出对应ha可用的JobMaster，并将该job任务分配该JobMaster服务(JobLeaderIdService)、高可用lead
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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.一 .前言二 .TaskSlotTable 接口三 .TaskSlotTableImpl3.1. 属性相关3.1.1. slot 相关3.1.2. 其他属性3.1.3. 构造方法3.2. 方法相关3.2.1. start3.2.2. closeAsync3.2.3. createSlotReport3.2.4. allocateSlot3.2.5. freeSlot -> freeSlo
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2024-06-19 22:14:43
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Flink 在进行 slot sharing 的时候，不会考虑当前 slot 的任务数、磁盘 IO 这些，而是会遵循“相同 task 的多个subtask 不能分配到同一个 slot 中”这样的一个规则。举个例子： 如果作业中有 A, B 两个 vertex，并发为 2，那就有 A1, A2, B1, B2 这 4 个 subtask。 那么 A1 和 A2 不能放到一个 slot 中，B1 和
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2024-02-21 22:38:44
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1.相关Flink术语任何一个大数据框架都离不开大数据的一些专业术语，Flink也不例外，但每个框架也有自己的特点，独特的技术，使得Flink中也会有些自己术语，不先了解清楚的话很难对其原理和过程理解透彻。并行度：一个特定算子的子任务的个数被称之为其并行度。//给sum算子设置并行度
sum().setParallelism(2);插槽（slot）：Flink中定义的处理资源单元，存在于TaskM
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2024-05-13 22:38:33
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一、canal介绍官网的介绍：名称：canal [kə'næl]
译意： 水道/管道/沟渠
语言： 纯java开发
定位： 基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql
关键词： mysql binlog parser / real-time / queue&topiccanal是阿里巴巴使用纯java语言开发的一款基于数据库日志增量解析，以提供增量数据
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2024-09-02 20:45:40
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序言因为所以.Flink大数据计算的横向扩展是一定要考虑Parallelism 和Slot的.slot决定了parallelism的可行性以及数量.如果强行分配很多的Paralelism则会报错显示资源不够cuiyaonan2000@163.comParallelism Parallelism是我们算子的并行度的设置,默认是1.即启动多少个线程并行执行.同时有3个层级可以设置他们的关系是
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2024-03-16 09:18:20
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# 如何在Docker中启动Flink并设置Slot
在当今数据处理的环境中，Apache Flink因其高效的数据流处理而广受欢迎。为了在Docker中启动Flink并设置Slot，我们需要了解一系列的步骤。本篇文章将详细介绍如何在Docker环境中运行Flink并设置其Slot。
## 整体流程
首先我们需要了解整个流程的步骤。以下是启动Docker Flink并设置Slot的基本步骤：
原创
2024-08-17 07:46:34
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### Apache Flink Java Slot 内存设置指南
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于大数据领域。对于刚入行的小白来说，设置 Flink 的 slot 内存可能会有些困惑。本文将详细介绍如何在 Flink 的 Java 应用程序中设置 slot 内存，并提供必要的代码示例和解释。
#### 流程概述
在设置 Flink 的 slot 内存之前，我们需
.一 .前言二 . 属性三. 方法3.1. 任务相关3.1.1. 获取标识3.1.2. 添加任务3.1.3. 获取任务3.1.4. 移除任务3.1.5. 清理所有task3.2. 状态相关3.3. get/set相关 一 .前言属于同一slot的多个{@link TaskSlotPayload tasks}的容器。TaskSlot 可以处于以下状态之一：
1. 空闲[Free]-slot为空，未
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2024-03-24 20:06:44
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1.前言 对于做实时计算的朋友来说，资源设置都是一个比较麻烦的问题。实时计算不同于离线计算，它的任务都是并行的，启动就会一直占用集群资源，如果资源设置的过多会造成极大的浪费，设置的过少任务会不断发生failover。这里说的资源主要指的就是内存资源，所以本文对Flink的内存设置提供一些思路，尤其是对于容器环境，内存的设置极为重要，否则会被频繁的kill。 本文将分别介绍1.9版本之前和之后的
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2023-11-01 16:20:08
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Flink中如何判断需要几个slot以及任务链的划分1. 设置全局的并发object Flink01_WordCount_Chain_Scala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1.创建执行环境
val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironmen
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2024-05-05 18:25:41
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