JobManager作为actor, case SubmitJob(jobGraph, listeningBehaviour) => val client = sender() val jobInfo = new JobInfo(client, listeningBehaviour, System.currentTimeMillis(), jobGraph.getSessionTimeout) submitJob(jobGraph, jobInfo)   submitJob,做3件事. 根据Jo…

JobManager 的作用 https://t.zsxq.com/2VRrbuf 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 --…

转自:https://www.cnblogs.com/nicekk/p/11561836.html 一.概述 Flink 整个系统主要由两个组件组成,分别为 JobManager 和 TaskManager,Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则,JobManager 为 Master 节点,TaskManager 为 Worker (Slave)节点. 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework,包括任务的状态以及 Checkpoint 触发等信息.…

参考文章:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/setup/jobmanager_high_availability.html#bootstrap-zookeeper Flink典型的任务处理过程如下所示: 很容易发现,JobManager存在单点故障(SPOF:Single Point Of Failure),因此对Flink做HA,主要是对JobManager做HA,根据Flink集群的部署模式不同,分为Sta…

JobManager协调每个flink应用的部署,它负责执行定时任务和资源管理. 每一个Flink集群都有一个jobManager, 如果jobManager出现问题之后,将不能提交新的任务和运行新任务失败,这样会造成单点失败,所以需要构建高可用的JobMangager. 类似zookeeper一样,构建好了高可用的jobManager之后,如果其中一个出现问题之后,其他可用的jobManager将会接管任务,变为leader.不会造成flink的任务执行失败.可以在单机版和集群版构建jobMa…

影响版本 1.11.0 1.11.1 1.11.2 poc http://192.168.49.2:8081/jobmanager/logs/..%252f..%252f..%252f..%252f..%252f..%252f..%252f..%252f..%252f..%252f..%252f..%252fetc%252fpasswd…

JobManager 处理 SubmitJob https://t.zsxq.com/3JQJMzZ 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink…

TaskManager 处理 SubmitJob 的过程 https://t.zsxq.com/eu7mQZj 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.F…

on yarn https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/ops/deployment/yarn_setup.html flink on yarn两种方式 第一种方式:在yarn上启动一个长期运行的flink集群 可以把yarn和hdfs相关配置文件拷贝到flink配置目录下,或者直接指定yarn和hdfs配置文件对应的路径 export HADOOP_CONF_DIR=/root/flink-1.8.2/confcd…

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re…