目录1、Flink是什么2、Flink的特性、优点2.1、流式模型，高吞吐、低延时2.2、丰富的时间语义，支持 Event Time2.3、良好的乱序数据处理能力2.4、高度灵活的窗口2.5、exactly-once 语义2.6、带反压的连续流模型3、标题常用参数 1、Flink是什么Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布
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2024-02-29 07:33:29
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集群现状hadoop集群yarn内存资源节点节点内存node manager 分配内存预留内存hadoop0264GB52GB12GBhadoop0364GB52GB12GBhadoop0464GB52GB12GByarn计算资源总共可以内存：156GB排除集群常驻任务占用内存12GB，计算任务可用内存：144GByarn container 最小内存：1GB，最多可用container：144个
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2023-12-16 18:25:27
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1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 查询配置默认情况下，Table 和 SQL API 已经配置好了可以接受的性能对应的配置。取决于 table 程序的需要，可能还需要配置一些必要的参数给优化器。比如，无界流程序可能需要确定必要的状态大小上限。2.1. 概述在实例化一个 TableEnvironment 对象时，
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2024-02-28 21:57:32
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这个文稿我将后面优化,先上一个别人的版本,主要是这个版本太经典了,我会附上原文链接,后续我将补充最新版本的见解和相关 (1)Total Process Memory：flink总资源数 2048m，参数：taskmanager.memory.process.size (2)JVM Metaspace：JVM元空间，参数：taskmanager.memory.jvm-metaspace.s
在 Flink 中提交作业到 Flink 集群后， Flink 集群是如何为作业分配资源，以及如何管理集群资源的呢？今天我们就来聊一聊 Flink 资源管理相关的内容。资源管理资源抽象Flink 涉及的资源分为两级：集群资源和Flink自身资源。集群资源管理的是硬件资源，包括 CPU、内存、GPU等，由资源管理框架（Yarn、K8s、Mesos）来管理，Flink 从资源管理框架中申请和释放资源。
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2023-07-11 17:45:59
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文章目录适用场景它是如何运作的用法实现细粒度资源管理指定插槽共享组的资源要求局限性通知深入探讨它如何提高资源效率资源分配策略 Apache Flink 努力为所有应用程序自动推导出合理的默认资源要求。对于希望根据对特定场景的了解来微调资源消耗的用户，Flink提供了细粒度的资源管理。 本页介绍细粒度资源管理的用法、适用场景及其工作原理。注意：此功能目前是 MVP（“最小可行产品”）功能，仅适用
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2024-03-05 07:15:27
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大数据之Flink优化总结第1章 资源配置调优Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定。标准的Flink任务提交脚本（Generic CLI 模式）从1.11开始，增加了通用客户
目录前言一、resourceManagerLeaderRetriever的启动1.1、启动监听服务1.2、TaskExecutor对ResourceManager注册1.2.1、注册对象的初始化1.2.2 开始向ResourceManager注册1.2.2.1、连接ResourceManager，获取ResourceManager的引用，并进行注册1.2.2.1.1 正式开始注册1.2.2.1.
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2024-05-04 10:17:23
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资源配置调优1. 内存设置1.TaskManager内存模型（1）特定内存（2）框架内存（3）Task内存（4）网络内存（5）托管内存2. 实战分析各块内存大小3. 如何配置内存资源2. CPU资源的合理使用1 使用DefaultResourceCalculator策略2 使用DominantResourceCalculator策略3 使用DominantResourceCalculator策略
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2023-09-25 11:43:52
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# 如何实现 Yarn Flink 资源配置
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的框架，而Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器。将二者结合使用，你可以高效地管理你的资源配置。下面我们将步步引导你如何实现 Yarn Flink 的资源配置，确保你能成功上手。
## 流程概述
以下是实现 Yarn Flink 资源配
文章目录1、基础环境2、开发环境2.1、pom.xml2.2、log4j.properties2.3、测试用的代码2.3.1、Flink执行环境工具2.3.2、Kafka工具2.3.3、测试Flink读写Kafka2.3.4、测试FlinkSQL读写Kafka2.4、打包后上传到服务器3、生产环境3.1、Flink安装3.2、Flink on YARN下3种模式3.2.1、Session-Clu
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2024-03-07 21:44:23
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1. 首先客户需要在消息通知服务（SMN）中提前创建一个【主题】，并将客户指定的邮箱或者手机号添加到主题订阅中。这时候指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，点击链接确认订阅即可。2. 创建Flink SQL作业，编写作业SQL完成后，配置【运行参数】。2.1 配置作业的【CU数量】、【管理单元】与【最大并行数】，依据如下公式：CU数量 = 管理单元 + (算子总并行数 / 单TM Slot数)
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2024-04-18 08:42:58
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摘要：本篇内容整理自美团数据平台工程师冯斐、王非凡在 Flink Forward Asia 2021 生产实践专场的演讲。主要内容包括：相关背景大作业部署优化Checkpoint 跨机房副本状态稳定性相关优化未来规划一、相关背景美团 Flink 的应用场景覆盖了社区定义的三种场景：应用比较多的是数据管道场景，比如数仓 ODS 层数据的实时接入，或跨数据源的实时数据同步；比较典型的应用场景是数据分析
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2024-04-23 09:39:53
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一、资源配置优化1、并行度1.1 并行度设置并行度（parallelism）：为任务提供足够的并行度，但并行度也不是越大越好，太多会加重数据在多个solt/task manager之间数据传输压力，包括序列化和反序列化带来的压力。一个任务的并行度设置可以从4个层面指定：Operator Level（算子层面）
Execution Environment Level（执行环境层面）
Client L
原创
2023-08-02 17:34:39
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在处理 Apache Flink 运行于 YARN 上的资源请求配置时，我们需要深入理解其环境准备、核心操作流程、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用，下面将详细介绍这一过程。
### 环境准备
首先，我们需要准备好相关的环境和依赖项。以下是一些必备的前置依赖：
| 软件 | 版本 | 备注 |
|-----------
分配更多资源：性能调优的王道，就是增加和分配更多的资源，性能和速度上的提升，是显而易见的；基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的spark作业之后，进行性能调优的时候，首先第一步，我觉得，就是要来调节最优的资源配置；在这个基础之上，如果说你的spark作业，能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后，无法再分配更多的资源了，公司资源有限；那么才是考虑去做后面的这
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2024-05-18 19:25:40
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 查询配置默认情况下，Table 和 SQL API 已经配置好了可以接受的性能对应的配置。取决于 table 程序的需要，可能还需要配置一些必要的参数给优化器。比如，无界流程序可能需要确定必要的状态大小上限。2.1. 概述在 table environment 对象中， Tabl
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2024-01-19 22:47:32
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1. 先savepoint 之后过一段时间再cancel job是否会丢失数据这个不一定的，要看你的source是什么，比如你的source是kafka就不会丢失，他可以重复提取数据，但如果数据源是串口比如端口之类的，就会丢失2. 是否真的能extaclty once（数据恰好处理一次）这个要取决于从哪个角度来说比如光看过程，数据如果丢失肯定要多读几次，但是光看结果肯定是ex once水印的出现就
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2024-01-27 23:23:44
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摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由阿里巴巴高级开发工程师宋辛童分享。文章主要从基本概念、当前机制与策略、未来发展方向等三个方面帮助开发者深入理解 Flink 的资源管理机制。基本概念当前机制与策略未来发展方向1. 基本概念1.1 相关组件我们今天介绍的主要是与 Flink 资源管理相关的组件，我们知道一个 Flink Cluster 是由一个 Flink M
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2024-05-14 08:00:02
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成本估算在基于成本的优化器中，成本估算非常重要，它直接影响着候选计划的生成。在Flink中成本估算依赖于每个不同的运算符所提供的自己的“预算”，本篇我们将分析什么是成本、运算符如何提供自己的预算以及如何基于预算估算成本。什么是成本Flink以类Costs来定义成本，它封装了一些成本估算的因素同时提供了一些针对成本对象的计算方法（加、减、乘、除）以及对这些因素未知值的认定与校验。“cost”一词也有
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2023-10-18 19:50:40
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