文章目录核心组件ClientDispatcherResourceManagerJobMasterTaskManager任务提交流程yarn平台提交流程CliFrontend.javaYarnJobClusterEntrypoint.javaYarnTaskExecutorRunner.java任务调度原理问题并行度slotTasks算子链slot共享并行子任务分配 核心组件Client客户端用于
上一章<windows下flink示例程序的执行> 简单介绍了一下flink在windows下如何通过flink-webui运行已经打包完成的示例程序(jar)，那么我们为什么要使用flink呢？flink的特征官网给出的特征如下：1、一切皆为流（All streaming use cases ）事件驱动应用(Event-driven Applications)  
目录Flink 基本概念1、Job Manager2、Task Manager任务提交流程1、独立集群(Standalone) 2、Yarn集群 程序与数据流执行图数据传输形式 任务链（Operator Chains） 参考Flink 基本概念目前在实时的框架当中，Flink可以说是具有一席之地的。Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计
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2023-11-29 04:53:15
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架构图Job Managers, Task Managers, ClientsJobManager(Master)
用于协调分布式执行。它们用来调度task，协调检查点，协调失败时恢复等。Flink运行时至少存在一个JobManager。一个高可用的运行模式会存在多个JobManager，它们其中有一个是leader，而其他的都是standby。TaskManager(Worker)
用于执行一个
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2023-07-11 17:12:10
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Per-job Cluster该模式下，一个作业一个集群，作业之间相互隔离。在Per-Job模式下，集群管理器框架用于为每个提交的Job启动一个 Flink 集群。Job完成后，集群将关闭，所有残留的资源也将被清除。此模式可以更好地隔离资源，因为行为异常的Job不会影响任何其他Job。另外，由于每个应用程序都有其自己的JobManager，因此它将记录的负载分散到多个实体中。场景：Per-Job模
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2023-07-11 17:18:48
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文章目录一、环境配置二、安装flink三、向集群提交作业报错处理finishConnect(..) failed: No route to host四、终端提交任务五、部署模式5.1 独立模式standalone5.2 yarn模式 一、环境配置centos7.5java8hadoopssh、关闭防火墙node00、node01、node02二、安装flinkhttps://www.apache
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2023-10-29 10:02:30
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一、Flink的特点作为一个高性能的主流中间件，flink有以下特点。批流一体：统一批处理、流处理：flink处理数据是多样化的，既可以处理批数据，就是把数据攒起来处理，也可以处理流式的数据。分布式：Flink程序可以运行在多台机器上，搭建flink集群，可以把一个任务分散开，数据分布到不同的机器中去运行，多个机器分散运行一部分，最后汇总结果。高性能：处理性能比较高，性能很高，处理速度快。高可用：
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2023-11-12 12:28:08
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翻译Flink官网文档，Flink在YARN集群提交job，调试，以及命令行提交格式。最后，是Flink与YARN的交互分析。 文中会夹杂一些实践经验，读者可以参考或者进行实践，完善。快速开始在YARN上启动一个长期的Flink集群启动一个拥有4个Task Manager的yarn会话，每个Task Manager有4gb的堆内存:# 从flink下载页获取haddoop2包# htt
计量实时计算的基本计量单位为CU(Compute Unit)，即计算资源。CU对应于实时计算底层系统是CPU的计算能力。实时计算底层使用虚拟化技术进行资源隔离，保证一个基本的CU消费且最大消费仅能为一个CPU的计算能力。实时计算 Flink底层经过深度优化从而保证您的Flink SQL作业能够最大化利用底层计算能力。一个实时计算CU的处理能力可以理解为，在简单的流式处理(过滤、清洗)场景下为1
整理了在学习flink的过程中的各项知识的入口，以便查阅、回顾以及一些查漏补缺。持续更新。 文章目录一. flink概述：二. flink部署模式与集群搭建三. flink的编程模型、相关原理四. flink dataStream五. flink sql和table api的操作六. flink的状态管理七. flink监控与性能优化八. 其他经验1. 源码改造2. 排错经验3. 面试问答 ing
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2023-11-22 15:56:40
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# 如何在 Flink 上提交 YARN 集群任务
Apache Flink 是一种流处理和批处理的数据处理引擎，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器。将 Flink 应用程序部署在 YARN 集群中，可以有效利用分布式计算资源。本文将带你一步一步了解如何在 Flink 环境中提交 YARN 集群任务。
## 提交流程概览
# 如何实现 Flink 集群模式 YARN
Apache Flink 是一个流处理框架，它支持多种部署模式。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统的一部分，用于资源管理和作业调度。本篇文章将详细介绍如何将 Apache Flink 部署在 YARN 集群模式下的步骤。
## 整体流程
实现 Flink 集群模式 YARN
# 在CDH集群上使用Flink on YARN的简易指南
Apache Flink是一款流处理和批处理的分布式计算引擎，能够处理高吞吐量和低延迟的实时数据。将Flink部署在CDH（Cloudera Distribution including Hadoop）集群上，利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）管理资源，是一种常见的应用场景。
## 环境准备
绿色为未确认的部分一、概述什么是Flink是一种大数据计算引擎，用于对无界（流数据）和有界（批数据）数据进行有状态计算。特点1）批流一体：统一批处理、流处理2）分布式：Flink程序可以运行在多台电脑上3）高性能：处理速度很快4）高可用：Flink支持高可用性（HA）5）Flink可以保证数据处理的准确性，及时出现问题，也能进行修正Flink的核心组成1）Deploy(部署)层①本地模式：启动单个
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2024-02-02 17:52:26
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1.基本组件 Flink架构分为三层，由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 API&Libraries层 API层包括构建流计算应用的DataStream API和批计算应用的DataSet API（基本弃用），两者都提供给用户
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2024-01-02 13:42:11
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文章目录1. 简介2. 基于Yarn的集群部署2.1 第1种模式2.2 第2种模式3. Flink on Yarn内部实现 1. 简介Flink on Yarn模式的原理是依靠Yarn来调度Flink任务，这种模式可以充分的利用集群资源，提高集群机器的利用率。Flink on Yarn模式主要分为如下两种：第1种模式：在Yarn中提前初始化一个Flink集群（称为Flink yarn-sessi
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2023-11-11 13:24:59
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# 开启基于ZK的高可用
high-availability: zookeeper
# ZK集群（即所谓Quorum）地址
high-availability.zookeeper.quorum: ha1:2181,ha2:2181,ha3:2181
# Flink在ZK存储中的根节点
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
# JobManage
Flink支持多种安装模式。local（本地）——单机模式，一般不使用standalone——独立模式，Flink自带集群，开发测试环境使用yarn——计算资源统一由Hadoop YARN管理，生产环境测试Standalone模式步骤1. 解压flink压缩包到指定目录2. 配置flink3. 配置slaves节点4. 分发flink到各个节点5. 启动集群6. 提交WordCount程序测试7.
Flink重启策略与广播变量1 重新启动和故障转移策略当任务失败时，Flink 需要重新启动失败的任务和其他受影响的任务，将作业恢复到正常状态。重新启动策略和故障转移策略用于控制任务重新启动。重新启动策略决定是否以及何时可以重新启动失败/受影响的任务。故障转移策略决定应该重新启动哪些任务以恢复作业。1.1 重新启动策略集群可以使用默认的重启策略来启动集群，在没有为作业指定特定的重启策略时，总是使用
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2023-10-09 10:24:27
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背景: 最近数据湖技术风风火火，其中三大湖之一的Iceberg，已其不绑定引擎层的特性，引起了作者的注意，作者也想学习一下，奈何自己的CDH里Flink还是1.9版本，因此有了这篇集成的文章。好了，说了这么多的废话，我得去带薪喝杯水了。目录集成步骤如下1. 编译环境准备2.Flink源代码编译3.制作Parcel包4.Flink服务添加到CDH5.验证服务可用性集成步骤如下1. 
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2023-10-31 13:19:49
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