转自:https://www.jianshu.com/p/3598f23031e6 简介 Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,flink on yarn都是要启动这两个角色.JobManager主要是负责接受客户端的job,调度job,协调checkpoint等.TaskManager执行具体的Task.TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内…

并行的数据流 Flink程序由多个任务(转换/运算符,数据源和接收器)组成,Flink中的程序本质上是并行和分布式的. 在执行期间,流具有一个或多个流分区,并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*. operator子任务彼此独立,并且可以在不同的线程中执行,这些线程又可能在不同的机器或容器上执行. operator子任务的数量是该特定operator的并行度. 流的并行度始终是其生成operator的并行度. 同一程序的不同operator可能具有不同的并行级别. 示意…

并行执行 本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行.FLink程序由多个任务(转换/操作符.数据源和sinks)组成.任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集.任务的并行实例的数量称之为并行性. 如果要使用保存点,还应该考虑设置最大并行性(或最大并行性).当从保存点还原时,可以改变特定运算符或整个程序的并行性,并且该设置指定并行性的上限.这是必需的,因为FLINK内部将状态划分为key-groups,并且我们不能拥有+INF的key-group数,因为这将对性能有害…

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 简介 Flink-kafka-connector用来做什么? Ka…

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&mid=2247492538&idx=2&sn=9a2bd9fe2d7fd681c10ebd368ef81c9c&chksm=fbea5a75cc9dd3636c148ebe6e296621d0c07132938a62f0b3643f34af414b3fd85e616e754b&scene=0&key=f9325dcb38245ddcc4d3ff16d58d0…

转自: https://www.jianshu.com/p/5b670d524fa5 答案写在最前面:Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数. 问题 在Flink 1.5 Release Notes中,有这样一段话,直接上截图.   这说明从1.5版本开始,Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算,也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了.那么自动推算的规则是什么呢?要…

Flink面试--核心概念和基础考察 1.简单介绍一下 Flink 2.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别? 3.Flink 的组件栈有哪些?         面试知识带你,分为以下几个部分:   第一部分:Flink 中的核心概念和基础篇,包含了 Flink 的整体介绍.核心概念.算子等考察点.   第二部分:Flink 进阶篇,包含了 Flink 中的数据传输.容错机制.序列化.数据热点.反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点.   第三部分:Flink 源码…

摘要:本文主要介绍了FusionInsight Flink组件的基本原理.Flink任务提交的常见问题.以及最佳实践FAQ. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD Flink组件基本原理和常见问题解析>,作者:FI小粉丝 . Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎. 它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎. Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发p…

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…

Task Slot     Flink中每个真正执行任务的TaskManager都是一个JVM进程,其在多线程环境中执行一个或者多个子任务.为了控制一个JVM同时能运行的任务数量,flink引入了task slot的概念.每一个task solt代表了TaskManager资源的一个子集,比如,一个拥有3个solt的TaskManager,每一个solt可以使用1/3TM所管理的内存.进行资源分割意味着为子任务保留足够的内存,从而避免与其他子任务进行竞争.注意:当前solt还不能分割cpu资源,…