由于平台的不稳定性，小时解析日志老是出错需要人为干涉。最近在想能不能通过flink实时解析日志入库。查了一下网上的资料可以使用BucketingSink来将数据写入到HDFS上。于是想根据自定义文件目录来实行多目录写入。添加pom依赖`<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2024-06-21 09:41:54
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# 使用Flink在YARN上运行作业的步骤
## 1. 确保环境配置
在开始之前，确保你已经完成了以下步骤：
1. 安装和配置Flink集群和YARN集群。
2. 确保你有一个可用的Flink作业Jar文件。
## 2. 将作业提交到YARN
接下来，我们将具体说明如何提交Flink作业到YARN上。
1. 打开终端并登录到你的Flink集群的主节点。
2. 使用以下命令运行作业：
原创
2023-09-06 12:32:37
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文章目录1 两阶段提交核心设计2 大数据去重普适架构3 Flink 整合 Redis HBase exactly once4 Kafka exactly once5 SQL on Stream 平台架构通过幂等性实现仅一次语义两阶段提交 预提交 提交 精选面试题 Flink 相比 SparkStreaming 有什么区别？ 多角度问答架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括
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2024-03-21 09:46:38
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flink：local模式提交job流程分析
1、WordCount程序实例2、本地监听9000端口后测试结果3、job提交流程4、local模式执行StreamGraph任务5、流程分析flink job提交流程个人理解可以大致分为定义和提交两个环节：以下以WordCount程序为例进行分析5.1 定义流程流程定义包含执行环境构建和算法流程定义：5.1
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2024-03-19 06:57:09
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Flink StreamGraph 的核心是 streamNodes 包含所以 算子生成的 StreamNode(也叫 Vertex), StreamNode 中包含连接算子的边（Edge），其他的虚拟节点 使用 virtualSelectNodes、virtualSideOutputNodes、virtualPartitionNodes 这三个map 标示上下游物理节点的连接信息sources、
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2024-10-10 16:31:58
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## 实现"yarn-per-job flink 名称"的步骤
为了实现"yarn-per-job flink 名称"，我们需要按照以下步骤进行操作。首先，让我们先了解一下这个概念：
[yarn-per-job]( 是 Apache Flink 中一种运行模式。在这种模式下，每个 Flink 作业将在 YARN 上启动一个新的应用程序。这种模式适用于小型或短期的作业，可以更好地控制资源的使用和
原创
2023-07-15 08:13:24
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1. 讲⼀下Flink的运⾏架构 当 Flink 集群启动后，⾸先会启动⼀个 JobManger 和⼀个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给1、JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执⾏，然后 TaskManager 将⼼跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进⾏数据的传输。上述三
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2024-03-15 10:31:47
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参考前文：解决Flink1.11.0sql不能指定jobName的问题从FLink1.11改版sql的执行流程后，就不能和StreamApi一样使用env.execute("JobName")来指定任务名看了源码后发现，在sql任务中，直接使用了"insert-into"拼接catelog/database/sinktable做为sql任务的jobnameS
原创
2021-02-07 14:38:52
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作者：luzizhuo
前言 Flink CDC (CDC Connectors for Apache Flink®)[1] 是 Apache Flink® 的一组 Source 连接器，支持从 TiDB，MySQL，MariaDB, RDS MySQL，Aurora MySQL，PolarDB MySQL，PostgreSQL，Oracle，MongoDB，Sq
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2023-08-02 11:38:43
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# 在Flink on YARN中指定配置文件的指南
Apache Flink 是一个流处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理工具。在使用 Flink on YARN 时，常常需要指定某些配置文件以便于对 Flink 的运行环境进行定制。本文将详细介绍这一过程，包括步骤、代码示例和相关图示。
## 流程概述
在Flink on
Flink 运行时架构 文章目录Flink 运行时架构一、系统架构1. 作业管理器（JobManager）2. 任务管理器（TaskManager）二、作业提交流程1. 高层级抽象2. 独立模式（Standalone）3. YARN 集群三、一些重要概念1. 数据流图（Dataflow Graph）2. 并行度（Parallelism）3. 算子链（Operator Chain）4. 作业图（Jo
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2024-03-19 07:40:55
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作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
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2024-03-15 11:18:26
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.一 .前言二 .名词解释2.1. StreamGraph2.2. JobGraph2.3. ExecutionGraph2.4. 物理执行图二 .Flink 四层转化流程2.1. Program 到 StreamGraph 的转化2.2. StreamGraph 到 JobGraph 的转化2.3. JobGraph 到 ExexcutionGraph 以及物理执行计划 一 .前言Flink
1、首先我使用的Flink版本Flink1.12.02、出现错误场景在进行Flink和Hive（3.1.2）版本进行集成，通过sql-client.sh embedded来执行（select * from emp）语句时出现此错误信息---> 报错信息---> 分析org.apache.flink.util.FlinkException: Could not upload job fi
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2024-03-31 08:27:28
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1.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别?Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。1. 架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager
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2024-03-25 21:42:06
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准备final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.registerJobListener(new JobListener() {
@Override
public void onJobSubmitted(@Nullable JobCli
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2024-02-28 10:17:59
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flink源码阅读之JobGraph的生成过程本文flink版本为flink1.11flink job在最初会生成一个StreamGraph，然而StreamGraph只是程序初步得到的一个数据链路，根据算子的并行度等因素还能优化成为JobGraph。JobGraph的存在主要是为了兼容batch process，Streaming process最初产生的是StreamGraph，而batch
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2024-05-24 12:45:47
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一、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework，包括任务的状态以及 Checkpo
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2023-08-22 10:24:41
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这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态。调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并行度为
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2024-03-16 15:25:54
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导读：作为短视频分享跟直播的平台，快手有诸多业务场景应用了Flink，包括短视频、直播的质量监控、用户增长分析、实时数据处理、直播 CDN 调度等。此次主要介绍在快手使用 Flink 在实时多维分析场景的应用与优化。主要内容包括：Flink 在快手应用场景及规模快手实时多维分析平台SlimBase-更省 IO、嵌入式共享 state 存储01Flink 在快手应用场景及规模首先看 F
