在前文中我们学习了flink的整体架构和任务提交执行的流程。现在我们来学习flink在内部具体如何执行任务。任务执行图在flink中有四层执行图，StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图，如图所示：StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图，用来表示程序的拓扑结构。每个转换操作
转载
2023-12-01 15:21:53
54阅读
# 使用CDH Flink通过YARN执行任务
Apache Flink是一款开源的流处理框架，它支持高吞吐量和低延迟的数据处理，可以处理批处理和实时数据流。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统的资源管理器，为Flink执行任务提供了资源管理和调度功能。在本文中，我们将讨论如何在CDH环境中使用Flink和YARN执行任务，并提供代码示
### 简单介绍一下FlinkFlink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。 并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支
一、首先，利用生活中的例子来说明：小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，两个厨师的关系是集群。为了让厨师专心炒菜，把菜做到极致，再请了个配菜师负责切菜，备菜，备料 ... 厨师和配菜师的关系是分布式。一个配菜师也忙不过来了，又请了个配菜师，两个配菜师关系是集群。一个配菜师因故请假了，但是其余的配菜师还是该
一般实习生、新入职的软件测试新手，主管一般是让你先执行别人的用例。为什么呢，其实很简单，新人执行用例是最好的边工作边学习的方式，如果让新人直接开始写用例，那么结果就是评审的时候提出很多问题、用例需要大改，费时费力。而已经会写用例的人，新入职，一方面每个测试团队的测试用例粒度有所区别，另一方面，刚入职对于整个业务不熟，执行用例是熟悉业务的方式之一。过了执行用例阶段，一般你会负责一个模块测试。但是很多
YARN——分布式资源管理与任务调度框架YARN的架构与运行机制YARN的架构ResourceManager管理节点NodeManager计算节点YARN的运行机制YARN的资源管理与任务调度YARN的资源管理YARN的任务调度机制FIFO调度器（FIFO Scheduler）容量调度器(Capacity Scheduler)公平调度器（Fair Scheduler） YARN的架构与运行机制Y
# Java 调用 Flink 集群执行任务
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，能够处理实时和批处理任务。它以高吞吐量、低延迟和丰富的 API 支持而受到广泛欢迎。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Java 来调用 Flink 集群执行任务，并提供示例代码来演示这一过程。
## Flink 集群架构
在了解如何调用 Flink 集群之前，我们需要对其架构有一个基本的了解。Fl
Author： kwu
查看yarn当前执行任务列表。可使用例如以下命令查看：
yarn application -list
如需杀死当前某个作业，使用kill application-id的命令例如以下：
yarn application -kill application_1437456051228_1725
转载
2017-07-08 15:12:00
438阅读
2评论
引言在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务在进行计算处理时，都可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护且用来计算输出结果的所有数据就叫作这个任务的状态。一、什么是状态1.1有状态的算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。基本转换算子，如 map、filter、flatMap， 计算时不依赖其他数据，就都属于无状态的算子。常见
转载
2023-12-01 10:05:54
67阅读
## Spark任务在YARN上执行任务重试
Apache Spark是一个强大的开源数据处理框架，特别适用于大规模数据的批处理和实时处理。Spark可以在多种集群管理系统上运行，其中YARN（Yet Another Resource Negotiator）是被广泛使用的资源管理器。在实际的生产环境中，任务的失败是不可避免的，Spark提供了任务重试机制，这是确保数据任务成功完成的关键特性之一。
以Flink源码中自带的WordCount为例，执行的入口从用户程序的execute()函数入手，execute()的源码如下： 1 public JobExecutionResult execute(String jobName) throws Exception {
2 StreamGraph streamGraph = getStreamGraph();
3
作业提交流程 （1） 一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的 REST 接口，将作业提交给JobManager。
（2）由分发器启动 JobMaster，并将作业（包含 JobGraph）提交给 JobMaster。
（3）JobMaster 将 JobGraph 解析为可执行的 ExecutionGraph，得到所需的资源数量，然后向资源管理器请求资源（slots）。
（4）资源管理
转载
2023-09-20 16:31:44
399阅读
# 当YARN执行任务一直"Unassigned"的解决办法
在大数据处理领域，Apache Hadoop及其YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件扮演着重要角色。YARN负责资源管理和调度，而在执行任务时，如果您发现状态一直是 "Unassigned"，这通常意味着资源分配出现了问题。本文将探讨可能的原因及解决方案，并提供代码示例，帮助您更好地使用YAR
文章目录解压缩文件修改配置文件启动 HDFS 以及 YARN 集群提交应用 （集群模式）配置历史服务器 独立部署（Standalone）模式由 Spark 自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是你也要记住，Spark 主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠
转载
2023-10-19 10:51:10
71阅读
一.获取时间 核心方法创建一个时间对象: 时间对象相关操作 .`函数名` | 函数名 | 功能 | | : | : | | getYear() | 获取四位数的年份 | | getMonth() | 获取2位数的月数, 这个是从 0 开始的 , 注意 不是从1 开始的!!! | | getDate(
原创
2021-06-03 18:00:03
263阅读
在Linux中经常需要我们去执行配置文件的读取、日志文件的保存等定期执行的任务。可以通过一些配置让系统自动执行这些任务。
定期任务执行：
1、在未来的某个时间仅执行一次
# at
# batch
at and batch read commands from stand
原创
2012-02-27 14:06:14
621阅读
一：Flink程序骨架1. 设置执行环境设置一个Flink流处理的执行环境Java代码：StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();执行环境是FLink程序执行的上下文，提供了与作业与集群交互的方法，getExecutionEnvironment()会根据部署环境获取相应
转载
2023-09-18 10:06:25
401阅读
# Flink任务查询YARN执行日志的命令
在大数据处理领域，Apache Flink以其强大的流处理和批处理能力受到广泛欢迎。当我们在YARN上运行Flink任务时，跟踪和调试任务的执行情况非常重要，这通常需要查询YARN的执行日志。本文将介绍如何通过命令行查询Flink任务在YARN上的执行日志，并提供相关示例代码。
## Flink与YARN的关系
Flink可以在多种集群管理系统上
声明: 由于我集群搭建的问题, 并不能通过yarn提交flink任务, 所以第三部分的所有实现, 全是复制粘贴的尚学堂的教案. 如果之后集群弄好了, 会重新修改这部分的内容 侵权删一. Web UI提交任务提交查看是否接收到数据查看是哪个节点执行的访问执行的节点查看结果二. 命令提交执行命令./flink run -d -c com.hjf.ScalaStreamWordCount /root/D
转载
2023-08-03 19:56:27
454阅读
6. TaskTracker TaskTracker是在网络环境中开始和跟踪任务的核心位置。与Jobtracker连接请求执行任务而后报告任务状态 6.0 TaskTracker的启动 1. 与JobTracker一样，里面包含一个main
