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2023-07-11 17:19:16
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# Flink Standalone Docker Zookeeper 高可用架构
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，为了提供高可用性，常常与 Zookeeper 配合使用。在 Docker 环境中部署 Flink 与 Zookeeper 可以有效地管理集群状态，并提供容错能力。本文将介绍如何在 Docker 上部署 Flink Standalone 集群，并使用 Zookeep
一、产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱
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2024-03-24 13:36:16
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目录修改配置yaml配置master配置ZK启动HA修改配置yaml配置master配置ZK启动HA扩展Flink系列：flink on yarn高可用配置https://xdoctorx.blog.csdn.net/article/details/118864534
原创
2021-09-10 18:04:47
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目录修改配置yaml配置master配置ZK启动HA修改配置yaml配置master配置ZK启动HA扩展Flink系列：flink on yarn高可用配置
原创
2022-01-16 11:01:45
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# 实现“spark standalone高可用master是STANDBY”教程
## 一、流程概述
在实现“spark standalone高可用master是STANDBY”的过程中，我们需要完成以下步骤：
```mermaid
erDiagram
Master --> Slave1: 同步数据
Master --> Slave2: 同步数据
```
1. 配置Spa
原创
2024-02-27 06:24:28
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flink 1.9.2版本搭建的HA JM存在bug：明明在node01, node02两个节点上都有JM，但是孰是activing，孰是standby状态无法区分。Spark是有明确的状态显示的。单独启动JM或TM分别单独执行jobmanager.sh taskmanager.sh即可：集群角色划分说明高可用实现步骤HDFS用于保存JM的元数据信息，flink最擅长的是进行有状态的计算，因此也就需要对大量数据进行存储：vim masters：将所有的JM都加进来：要将修改
原创
2021-07-04 18:36:48
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flink 1.9.2版本搭建的HA JM存在bug：明明在node01, node02两个节点上都有JM，但是孰是activing，孰是standby状态无法区分。Spark是有明确的状态显示的。单独启动JM或TM分别单独执行jobmanager.sh taskmanager.sh即可：集群角色划分说明高可用实现步骤HDFS用于保存JM的元数据信息，flink最擅长的是进行有状态的计算，因此也就需要对大量数据进行存储：vim masters：将所有的JM都加进来：要将修改
原创
2022-01-19 15:15:28
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实际生产中会搭建spark ha集群，本地测试的话整个单机的就行了。这里我们先介绍下单机如何配置，然后再在他基础上搭建高可用HA集群。单机版配置 ： master=weekend01 , works = weekend03,weekend04,weekend051，下载安装/spark-x.x.x-bin-hadoopx.x jar包到weekend01上。（不解释，自己弄一个）2,
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2023-10-09 11:01:50
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通过本文你能 get 到以下点：Flink 内使用大状态时，该如何配置。常见的负载均衡策略Flink 源码中在选择 RocksDB 状态磁盘时，存在的问题。给出一些解决方案，并分析了每种方案利弊一、为什么要优化？（优化背景）Flink 支持多种 StateBackend，当状态比较大时目前只有 RocksDBStateBackend 可供选择。RocksDB 是基于 LSM 树原理实现的 KV 数
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2024-05-04 22:52:08
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原理Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结构集群一样，存在着Master单点故障的问题。如何解决这个单点故障的问题，Spark提供了两种方案：1.基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)–只能用于开发或测试环境。2.基于zookeeper...
原创
2022-02-16 16:24:56
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原理Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结构集群一样，存在着Master单点故障的问题。如何解决这个单点故障的问题，Spark提供了两种方案：1.基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)–只能用于开发或测试环境。2.基于zookeeper...
原创
2021-12-28 18:14:05
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分析&回答（1）设计理念 1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 2、Flink是基于事件驱动的，是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理。（2）架构方面 1、Spark
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2024-07-03 16:35:55
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1. 简介Apache Flink 是一个在有界数据流和无界数据流上进行有状态计算分布式处理引擎和框架。Flink 设计旨在所有常见的集群环境中运行，以任意规模和内存级速度执行计算2. 下载解压搭建环境服务器：服务器iphostname192.168.50.237mdw192.168.50.238sdw1192.168.50.240sdw2注意使用命令hostnamectl set-hostnam
关于 PyFlink 的博客我们曾介绍过 PyFlink 的功能开发，比如，如何使用各种算子(Join/Window/AGG etc.)，如何使用各种 Connector(Kafka, CSV, Socket etc.)，还有一些实际的案例。这些都停留在开发阶段，一旦开发完成，我们就面临激动人心的时刻，那就是将我们精心设计开发的作业进行部署，那么问题来了，你知道怎样部署 PyFlink
【计算引擎】- Flink
原创
2021-09-01 13:46:09
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现在项目上用redis的话，很少说不用集群的情况，毕竟如果生产上只有一台redis会有极大的风险，比如机器挂掉，或者内存爆掉，就比如我们生产环境 曾今也遭遇到这种情况，导致redis内存不够挂掉的情况，当然这些都是我们及其不能容忍的，第一个必须要做到高可靠，其次才是高性能，好了，下面我来 逐一搭建一
原创
2021-09-04 16:05:28
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现在项目上用redis的话，很少说不用集群的情况，毕竟如果生产上只有一台redis会有极大
原创
2023-04-21 09:08:36
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一、什么是高可用和高可靠高可用：描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性高可靠：运行时间能够满足预计时间的一个系统或组件二、rocketMq的高可用性rocketMq的分布式集群是通过主从的配合来达到高可用性的，在broker的配置文件中： brokerId为0表示这个broker是master，大于0表示这个broker是slave，同时brokerRole参数也会
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2024-03-28 09:43:46
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软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于 10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。接下来，我们重点来介绍这 三高高并发我们使用 QPS（Queries Per Second，每秒查询率）来衡量系统承载能力。架构策略有哪些？1、负载均衡
正所谓双拳难敌四手，高并发撑场面的首选方案就是集群化
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2024-01-22 00:40:25
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