Docker安装flink 导航 无处不在的大数据 安装flink 拉取flink镜像 编写docker-compose.yml 生成启动 查看安装效果 常见坑及解决方案 问题1 问题2 参考   本节是<flink入门实战>的第4篇,感谢您的阅读,预计阅读时长3min. "泰山不拒细壤,故能成其高,江海不择细流,故能就其深." flink作为第三代大数据处理方案,早已成为业内的共识,并且发展迅猛(即将发布的新特性可以查看<Flink1.14新特性抢鲜看~>),

一,问题描述 没有部署ingress pod的woker节点telnet slb的80 443端口不通 二,解决办法 方法一:改用svc地址调用 方法二:让每台woker节点都部署ingress pod 方法三:kubectl edit svc nginx-ingress-lb -n kube-system 将LoadBalancer的Service中的externalTrafficPolicy修改为Cluster spec下的externalTrafficPolicy修改为Cluster 后保

一般的部署途径 Tomcat 的部署途径很多,一般有如下几种: 直接将 War 包拷贝到 webapps 目录中,然后启动 Tomcat. 登陆 Tomcat 管理控制台http://localhost:8080/,输入用户名和密码后便可管理应用并动态发布. 接下来记录一下多端口项目部署的步骤. 多端口项目的部署策略 要想在 Tomcat 上部署不同端口的项目,其实只需要修改 conf 文件夹的 server.xml 即可.在 Server 元素下可以看到 Service 子元素,其中 Conn

linux系统telnet端口不通能收到SYN但不回SYN+ACK响应问题排查 一:背景:一台机器从公司办公网登录不上且所有tcp端口都telnet不通,但是通过同机房同的其它机器却可以正常访问到出问题的机器.于是就立即在这台出问题的server端抓包分析,发现问题如下:server端收到了本地pc发的SYN包,但是没有回syn+ack包,所以确认是server端系统问题.tcpdump抓包如下: client端抓包:有发送,服务端回的都是R 重置[root@localhost ~]# tcpd

网上大部分都是针对防火墙的问题,这里首先排除防火防火墙导致端口不通的问题! 1.排除防火墙问题(防火墙的排查方式网上一搜全是,这里不再赘述) 2.查看检查端口有没有监听,发现端口未监听(比如8080端口不通,执行命令后列表中没有8080端口,则表示端口未开启监听) netstat -nltp 3.监

环境:OS:Centos 7Redis: 3.2.11主 从192.168.1.118:7001 192.168.1.118:8001192.168.1.118:7002 192.168.1.118:8002192.168.1.118:7003 192.168.1.118:8003 1.1 下载redis直接到官网下载,我这里下载的是redis-3.2.11.tar.gz.下载地址:http://download.redis.io/releases/ ----------------------

今天发生了一件奇怪的事情,LDAP的636端口突然就不通了报错如下 [www@DC ~]$ telnet 10.219.90.173 636Trying10.219.90.173...Connected to 10.219.90.173.Escape character is '^]'.Connection closed by foreign host. 使用windos进行telnet测试时报错如下,端口连接失败 检查防火墙,防火墙是关闭的 端口也是正常开启的 想了好久也没想到哪出了问题打算把

通过配置tmcat的server.xml来实现多端口多应用: <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <Server port="8005" shutdown="SHUTDOWN"> <!-- Security listener. Documentation at /docs/config/listeners.html <Listener className="org.apache.

原因:流量表 解决办法:not修改流量表(容易出错,出错后果更严重):is迁移虚拟机这样会对应生成新的流量表,然后问题就解决了.

1. 拉取 Mongo 镜像 docker pull mongo: 2.  运行镜像 docker run -d --name mongodb --volume /usr/local/mongodata:/data/db -p : mongo: --auth 3. 创建root用户 进入 mongo $ docker exec -it mongodb mongo MongoDB shell version v4.1.6 connecting to: mongodb://127.0.0.1:270

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

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

以上得出结论80端口不通 如果连接成功,想要退出telnet的话,ctrl+],然后输入quit 查看iptables vi /etc/sysconfig/iptables   #编辑防火墙配置文件      -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 80 -j ACCEPT(允许80端口通过防火墙)      -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j AC

Flink 部署文档 1 先决条件 2 下载 Flink 二进制文件 3 配置 Flink 3.1 flink-conf.yaml 3.2 slaves 4 将配置好的 Flink 分发到其他节点 5 以 Standalone 模式启动 Flink 6 以 Flink on YARN 模式启动 6.1 Flink YARN Session 6.2 Single Flink job on YARN 7 参考 本文档中的集群包含 192.168.105.10/11/12 三台机器.三台机器的 hos

昨天已经搭建好了SpringBoot基于Maven的基础父子级项目,今天开始进入项目分模块及分布式实现.首先我们基于昨天的项目,在父级工程下建lyn-sys,lyn-customer,lyn-goods,lyn-order四个西模块. 这四个模块将作为Dubbo服务的提供者,里面主要写对应模块的Service接口及实现及Mapper等.把这四个模块作为提供者,那可能大家得问了,消费者是谁呢?这里的消费者就是昨天写的接口服务lyn-web. 现在,我们以商品服务模块lyn-goods为例创建并实现

关于如何获取项目所部署的本机IP和端口的问题 今天在写一个需求的时候碰到一个不常见的问题,在没有继承或者实现服务器提供的接口或者实现类的时候,比如说部署在tomacat上,某个类不去继承servelt接口或者继承Httpservelet抽象类的时候去或者项目所处的IP地址以及 项目所部署的端口号. 我们先说一下我们都知道的情况,继承或者实现上面两者的情况下如何获取 方法一: req.getLocalAddr(): 获取本机的IP地址(客户端) req.getLocalPort(): 获取项目部署

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发

这里为了方便直接将单机部署过的虚拟机直接克隆,当然也可以不这样做,一个个手工部署. 创建完整克隆——>下一步——>安装位置.等待一段时间即可. 我这边用了三台虚拟机,分别起名master,slave1.slave2 1.修改主机名.ip 1.1关闭防火墙 CentOS系统默认开启了防火墙,在开启 Hadoop 集群之前,需要关闭集群中每个节点的防火墙.有防火墙会导致 ping 得通但 telnet 端口不通,从而导致 DataNode 启动了,但 Live datanodes 为 0 的情况.

大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Had

Apache Flink学习笔记 简介 大数据的计算引擎分为4代 第一代:Hadoop承载的MapReduce.它将计算分为两个阶段,分别为Map和Reduce.对于上层应用来说,就要想办法去拆分算法,在上层应用实现多个Job串联,完成一个完整算法.例如:迭代计算 第二代:支持DAG框架的计算引擎,如Tez以及更上层的Oozie. 第三代:Spark为代表的计算引擎.特点是Job内部的DAG支持(不跨越Job),以及强调的实时计算. 第四代:Flink对流计算的支持,也可以支持Batch任务以及

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