和作业状态不同，Task 状态的有向图中没有环，但是 Task 可能被执行多次（例如在异常恢复时）。ExecutionVertex 的执行是由用来描述当前的作业执行状态。
摘要：本文作者洪志龙（柏星）& 朱翥（长耕），分享了如何在 Flink 1.13 版本和 1.14 版本中对 Flink 调度大规模作业的性能进行了优化。主要内容包括：性能测评结果...
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2022-04-19 10:28:29
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摘要：本文作者洪志龙（柏星）& 朱翥（长耕），分享了如何在 Flink 1.13 版本和 1.14 版本中对 Flink 调度大规模作业的性能进行了优化。主要内容包括：性能测评结果...
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2022-04-19 10:27:23
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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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2023-10-18 23:16:26
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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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2023-10-18 23:16:25
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文章目录1. 部署模式（抽象的概念）1.1 会话模式（Session Mode）1.2 单作业模式（Per-Job Mode）1.3 应用模式（Application Mode）1.4 总结2. 系统架构2.1 整体构成2.1.1 作业管理器（JobManager）2.1.2 任务管理器（TaskManager）2.2 高层级抽象视角3. 独立模式（Standalone）3.1 概念3.2 会话
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2024-03-15 08:53:43
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flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes，也可以运行在独立集群中。当然，它还提供了本地运行模式，可以供我们开发测试。架构组成flink集群中最重要的两个进程组件是：JobManager 和 TaskManager。 这是典型的主从架构：一个集群中只能有一个JobManager（HA部署的除外，它会有
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2023-12-21 13:46:32
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最近在学习了尚硅谷的Flink内核源码解析，内容很多，因此想要整理学习一下。Flink的版本是1.12.0。第三章就来从源码层面学习一下Flink的任务调度机制。主要分为两部分，一部分是图的详细转换过程，另一部分是任务调度执行。问题整理： 1. Flink的任务是怎么调度的？ 2. Flink内部的执行图是怎么转换的？ 3. Flink的任务调度策略都有哪些？首先看一下Task调度中执行图的转换：
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2024-02-09 23:05:07
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一、 实验目的（1）加深对作业调度算法的理解；（2）进行程序设计的训练。 二、 实验内容和要求 用高级语言编写一个或多个作业调度的模拟程序。单道批处理系统的作业调度程序。作业一投入运行，它就占有计算
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2024-01-02 22:14:44
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先来先服务调度算法 先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。采用FCFS算法，每次从后备队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将他们调入内存，为他们分配资源，创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列 ...
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2021-10-11 15:03:00
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文章目录一、前言二、前提工作三、打包四、提交作业五、总结 一、前言前面已经编写了Flink第一个代码程序，并且也运行了，但是你会发现只是在IDEA上运行的，这种只适合开发，真正工作中我们更多的是要将写好的程序部署到集群上去跑，所以接下来说说如何将作业提交到集群上。二、前提工作我们这里以上一篇的StreamWorldCount来进行说明，仔细点的同学会发现有些变量都是在代码中写死的，这在实际的生产
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2024-03-16 08:44:15
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一.调度Flink通过Task Slots来定义执行资源。每个TaskManager有一到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n的MapFunction和并行度为n的ReduceFunction。需要注意的是Flink经常并发执行连续task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。一个由数据源、MapFunction和ReduceFunction组成的Flink作业，其中数据源和MapFunct
原创
2021-08-31 09:13:11
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一.调度Flink通过Task Slots来定义执行资源。每个TaskManager有一到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n的MapFunction和并行度为n的ReduceFunction。需要注意的是Flink经常并发执行连续task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。一个由数据源、MapFunction和ReduceFunction组成的Flink作业，其中数据源和MapFunct
原创
2022-01-27 15:15:14
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导读：Flink是目前流式处理领域的热门引擎，在实时数仓、实时风控、实时推荐等多个场景有着广泛的应用。京东于2018年开始基于Flink+k8s深入打造高性能、稳定、可靠、易用的实时计算平台，支撑了京东内部多条业务线平稳度过618、双11多次大促。本文将分享京东Flink在应用过程中遇到的问题、挑战和解决方案，在性能、稳定性、易用性等方面对社区版Flink所做的深入的定制和优化，以及未来的展望和规
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2024-05-04 23:11:46
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文章目录1.前言2.测试3.配置启用4.其他配置参数4.1.主要配置4.2.其他可能相关的配置5.调用流程6.配置Adaptive调度器7.DefaultDeclarativeSlotPool7.1.NewSlotsListener7.2.offerSlots7.3.freeReservedSlot7.4.缩容触发8.AdaptiveScheduler8.1.使用条件8.2.计算并行度信息8.2
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2024-06-04 19:11:46
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一.问题描述给定n个作业的集合J=(J1, J2, ... , Jn)。每一作业Ji都有两项
任务要分别在2台机器上完成. 每一作业须先由机器l处理, 再由机器2处理. 设tji是作业Ji在机器j上的处理时间, i=1,...,n, j=1, 2.Fji是作业Ji在机器j上完成处理的时间. 所有作业在机器2上完成时间和: f=∑F2i 称为该作业调度的完成时间和.
对于给定的J, 要求制定一个最佳
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2024-05-19 12:58:22
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实验二作业调度模拟程序
一、目的和要求1.1 实验目的（1）加深对作业调度算法的理解；（2）进行程序设计的训练。1.2 实验要求用高级语言编写一个或多个作业调度的模拟程序。单道批处理系统的作业调度程序。作业一投入运行，它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止，因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足，它所运行的时间等因素。 作业调
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2023-05-18 21:48:32
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作业车间调度算法调度问题的描述车间调度问题的分类车间调度问题的特点生产调度方法 调度问题的描述调度问题的一般性定义：在一定的约束条件下，把有限的资源在时间上分配给若干个任务，以满足或优化一个或多个性能指标。车间调度问题可以描述为：n个工件在m台机器上加工；一个工件有多道工序，每道工序可以在若干台机器上加工，并且必须按一些可行的工艺次序进行加工；每台机器可以加工工件的若干工序，并且在不同的机器上加
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2023-07-29 20:05:25
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一、作业（job）的概念（1） 用户角度 我们把一次应用业务处理过程中，从输入开始到输出结束，用户要求计算机所做的有关该次业务处理的全部工作称为一个作业。如图所示的编程过程的可以认为是作业的一个例子。 编辑输入——> 编 译——> 链 接——> 执 行——> 输&nb
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2024-02-17 08:25:17
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什么能被转化成流？Flink 的 Java 和 Scala DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。Flink 自带的序列化器有基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array 复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala case classes 而且 Flink 会交给 Kryo 序列化其他类型。也可以将其他序列化器和 Flink
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2024-07-28 11:48:55
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