1.下载安装包并解压 下载网址:https://flink.apache.org/ 版本选择可以根据安装的hadoop版本和Scala版本进行选择 我用的是:flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz 解压:tar -xvf flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz 2.启动Flink服务 $ ./bin/start-cluster.sh 3.访问测试 http://35.145.46.102:8081…

参考https://hub.docker.com/_/flink/ 相关端口The Web Client is on port 8081JobManager RPC port 6123TaskManagers RPC port 6122TaskManagers Data port 6121 mkdir /opt/flink -pvim /opt/flink/docker-compose.yml version: "2.1" services: jobmanager: image: fl…

Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN.Kubernetes.Mesos 等集群部署模式,其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛.Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章,分为上.下两篇.本文基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型将介绍 Flink on YARN 应用启动全流程,并进行详细步骤解析.下篇将根据社区大群反馈,解答客户端和Flink Cluster的常见问题,分享相关问题的排查思路. Flink on YARN 流程图…

部署方式 一般来讲有三种方式: Local Standalone Flink On Yarn/Mesos/K8s… 单机模式 参考上一篇Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 Standalone模式部署 我们基于CentOS7虚拟机搭建一个3个节点的集群: 角色分配: Master: 192.168.246.134 Slave: 192.168.246.135 Slave: 192.168.246.136 复制代码 192.168.246.134 jobma…

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------…

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;…

standalone 模式的高可用 部署 flink 使用zookeeper协调多个运行的jobmanager,所以要启用flink HA 你需要把高可用模式设置成zookeeper,配置zookeeper相关参数,并且在masters配置文件中配置所有的jobmanager主机地址和web UI 端口 在一下例子中,我们配置node1,node2,node3三个jobmanager 编辑conf/masters node1:8081 node2:8081 node3:8081 编辑conf/f…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 创建Flink项目及依赖管理 1.1创建Flink项目 官网创建Flink项目有两种方式: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.html 方式一: mvn a…

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window…

目录 Types Transformations Defining UDFs 本文API基于Flink 1.4 def main(args: Array[String]) { // 第一种会自动判断用本地还是远程.本地也可以用createLocalEnvironment() val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val remoteEnv = StreamExecutionEnvironment.createRe…

在本文中,我们将从零开始,教您如何构建第一个Apache Flink (以下简称Flink)应用程序. 开发环境准备 Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上.为了开发 Flink 应用程序,在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境. 如果有 Java 8 环境,运行下面的命令会输出如下版本信息: $ java -versionjava version "1.8.0_65" Java(TM) SE Runtime Envir…

Flink使用 DataSet 和 DataStream 代表数据集.DateSet 用于批处理,代表数据是有限的:而 DataStream 用于流数据,代表数据是无界的.数据集中的数据是不可以变的,也就是说不能对其中的元素增加或删除.我们通过数据源创建 DataSet 或者 DataStream ,通过 map,filter 等转换(transform)操作对数据集进行操作产生新的数据集. 编写 Flink 程序一般经过一下几个步骤: 获得 execution 环境 创建输入数据 在数据集上进…

一.前言 个人感觉学习Flink其实最不应该错过的博文是Flink社区的博文系列,里面的文章是不会让人失望的.强烈安利:https://ververica.cn/developers-resources/. 本文是自己第一次尝试写源码阅读的文章,会努力将原理和源码实现流程结合起来.文中有几个点目前也是没有弄清楚,若是写在一篇博客里,时间跨度太大,但又怕后期遗忘,所以先记下来,后期进一步阅读源码后再添上,若是看到不完整版博文的看官,对不住! 文中若是写的不准确的地方欢迎留言指出. 源码系列基于Fl…

参考原博客: https://blog.csdn.net/weixin_44516305/article/details/90258883 1 需求分析 使用Flink对实时数据流进行实时处理,并将处理后的结果保存到Elasticsearch中,在Elasticsearch中使用IK Analyzer中文分词器对指定字段进行分词. 为了模拟获取流式数据,自定义一个流式并行数据源,每隔10ms生成一个Customer类型的数据对象并返回给Flink进行处理. Flink处理后的结果保存在Elast…

https://mp.weixin.qq.com/s/noD2Jv6m-somEMtjWTJh3w 本文是根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由阿里巴巴高级开发工程师沙晟阳分享,主要面向于初次接触 Flink.或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学.希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink,并着手相关开发调试工作. 主要内容: Flink 开发环境的部署和配置 运行 Flink 应用 单机 Standalone 模式 多机 Standalone 模式 Yarn 集群…

1. 综述 本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制.首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程,然后介绍在这个过程,Flink 是怎么进行资源管理.作业调度以及错误恢复的.最后,本文还将简要介绍 Flink Runtime 层当前正在进行的一些工作. 2. Flink Runtime 整体架构 Flink 的整体架构如图 1 所示.Flink 是可以运行在多种不同的环境中的,例如,它可以通过单进程多线程的方式直接运行,从而提供调试的能力.…

1.KeyBy 操作后,只有当 Key 的数量大于算子的并发实例数才能获得较好的计算性能. A.而若Key 的数量比实例数量少,就会导致部分实例收不到数据,这些实例就得不到执行,这些实例的计算能力得不到充分发挥. B.当Key个数多余并行实例数时,由于同一个 Key 对应的所有数据都能发送到同一个计算实例上,同一个Key中所对应的数据都能分配到同一个实例中,这样Key内计算就免去了数据传递的序列化和网络IO等开销. 2.执行环境的excute()方法 前面我们调用的所有方法,都不是在实际处理数据…

flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由…

[源码分析] 从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast 0x00 摘要 本文将通过源码分析和实例讲解,带领大家熟悉Flink的广播变量机制. 0x01 业务需求 1. 场景需求 对黑名单中的IP进行检测过滤.IP黑名单的内容会随时增减,因此是可以随时动态配置的. 该黑名单假设存在mysql中,Flink作业启动时候会把这个黑名单从mysql载入,作为一个变量由Flink算子使用. 2. 问题 我们不想重启作业以便重新获取这个变量.所以就需要一个能够动态修改算子里变量的方法. 3…

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先…

基础环境 准备3台虚拟机 配置无密码登录 配置方法:https://ipooli.com/2020/04/linux_host/ 并且做好主机映射. 下载Flink https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.10.1/flink-1.10.1-bin-scala_2.11.tgz 并解压缩 部署 Standalone Cluster 单机模式 启动 进入flink-1.10.1 文件夹内 直接执行: ./bin/start-clust…

往期推荐: Flink深入浅出:内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 什么是Flink 之 架构篇 什么是Flink 之 应用篇 Flink在1.11版本新增了一种部署模式,目前支持三种:Session 模式.Per job 模式.Application 模式,这三种模式主要在集群管理.资源隔离.用户main方法执行位置几个方面有所不同. 本篇会按照下面几个步…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于Flink SQL Client Flink Table & SQL的API实现了通过SQL语言处理实时技术算业务,但还是要编写部分Java代码(或Scala),并且还要编译构建才能提交到Flink运行环境,这对于不熟悉Java或Scala的开发者就略有些不友好了: SQL Client的…

Flink 在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个: Source 端:数据从上一阶段进入到 Flink 时,需要保证消息精准一次消费. Flink 内部端:这个我们已经了解,利用 Checkpoint 机制,把状态存盘,发生故障的时候可以恢复,保证内部的状态一致性.不了解的小伙伴可以看下我之前的文章: Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析 Sink 端:将处理完的数据发送到下一阶段时,需要保证数据能够准确无误发送到下一阶段. 在 Flink 1.4 版本之前,…

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 本课时我们主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较. 本课时的内容主要介绍基于 Flink 的编程模型,包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块,并且和 Spark.Storm 进行比较,Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢? Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 F…

Hadoop 部署文档 1 先决条件 2 下载二进制文件 3 修改配置文件 3.1 core-site.xml 3.2 hdfs-site.xml 3.3 mapred-site.xml 3.4 yarn.xml 3.5 slaves 3.6 hadoop-env.sh 4 将配置好的 Hadoop 分发到其他节点 5 启动集群 5.1 格式化 HDFS 5.2 启动集群 6 提交示例任务 7 坑 7.1 hostname 配置 7.2 format 命令 7.3 日志 7.4 配置文件的同步…

这期的分享是监控实战,其实不想写这篇的,因为网上相关的文章也挺多的,但是出于光说不练都是假把式,而且也想告诉你:当帅气的普罗米修斯(Prometheus)遇到高颜值的格拉法纳(Grafana)究竟会擦出什么样的火花?所以忍不住还是想分享啊. 为了实战,我们再次请出架构图,请注意图中红色圈 1 的部分,主要分两条线去实战. 第一条战线:Prometheus 如何监控机器? 采用标准的PGOne技术组件Prometheus Server + Grafana + node_exporter完成对机器的…

Alink漫谈(五) : 迭代计算和Superstep 目录 Alink漫谈(五) : 迭代计算和Superstep 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 背景概念 2.1 四层执行图 2.2 Task和SubTask 2.3 如何划分 Task 的依据 2.4 JobGraph 2.5 BSP模型和Superstep BSP模型 BSP模型的实现 Flink-Gelly 0x03 Flink的迭代算法(superstep-based) 3.1 Bulk Iterate 3.2 迭代机制 0…

JuiceFS 是一款面向云原生环境设计的高性能 POSIX 文件系统,在 AGPL v3.0 开源协议下发布.作为一个云上的分布式文件系统,任何存入 JuiceFS 的数据都会按照一定规则拆分成数据块存入对象存储(如 Amazon S3),相对应的元数据则持久化在独立的数据库中.这种结构决定了 JuiceFS 的存储空间可以根据数据量弹性伸缩,可靠地存储大规模的数据,同时支持在多主机之间共享挂载,实现跨云跨地区的数据共享和迁移. 从 v0.13 发布以来, JuiceFS 新增了多项与性能监测…

作者简介: 吕冬冬,云知声超算平台架构师, 负责大规模分布式机器学习平台架构设计与功能研发,负责深度学习算法应用的优化与 AI 模型加速.研究领域包括高性能计算.分布式文件存储.分布式缓存等. 朱唯唯,Juicedata 全栈工程师,负责 JuiceFS CSI Driver 的开发和维护,负责 JuiceFS 在云原生领域的发展. 云知声 Atlas 团队在 2021 年初开始接触并跟进 JuiceFS 存储,并且在早期已经积累了丰富的 Fluid 使用经验.近期,云知声团队与 Juiceda…