第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli

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 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在这一课时将

以下操作均在主节点进行 1.环境变量 添加FLINK_HOME以及path的内容: export FLINK_HOME=/bigdata/flink- export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin:${FLINK_HOME}/bin 2.修改conf/flink-conf.yaml 这几乎是最简单的配置方式了,主要注意要修改jobmanager.rpc.address为集群中jobManager的IP或h

整个Flink集群的角色分为Jobmanager和TaskManager 以Standalone为例来看一下脚本里面是怎样启动集群的 找到源码的dist这里面包含了启动的脚本文件 standalone模式下我们通过start-cluster.sh这个脚本启动 来看下里面具体做了什么 在最后调用了jobmanager.sh start 这个脚本和config.sh  中的TMSlaves 这个方法,分别启动了jobmanager和taskmanager 先看一下Jobmanager 在jobman

前言 本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文.该文中主要是考虑网络资源,博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充,同时也非常欢迎大伙留言补充. 本文非直译,原文链接如下:https://www.ververica.com/blog/how-to-size-your-apache-flink-cluster-general-guidelines 文中拿捏不准的地方,

一.Flink概述 1.基础简介 Flink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.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

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

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

一.手动下载安装包 wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 二.解压 tar -zxvf flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 节点名称  master worker zookeeper cent-1  master   zookeeper cent-2  master  worker

在访问量上去以后,很多人会采用web集群的方式在满足逐渐增长的用户量.这时候就不得不面对一个问题,那就是在多个服务器下,每次请求都会因为负载均衡而分配到不同的服务器上.用户在登录服务器后,下一次请求被分配到另一个服务器上,这时候session不同步,用户就无法继续使用原先的session.下面我就聊聊如何解决这个问题. 一.利用Mysql数据库共享Session数据的方式 使用一个mysql服务器做共享服务器,把所有的session的数据保存mysql服务器上,所有的web服务器都来这台mysq

一开始,在电脑上同一个集群新增节点(node)怎么试也不成功,官网guide又语焉不详?集群健康值yellow(表示主分片全部可用,部分复制分片不可用) 最后,在stackoverflow上找到了答案.国内CSDN和博客园的方法都不行,还各种照抄错误答案,真是鄙视国内大部分水货.英语好,太重要.具体解决步骤如下: 修改配置文件“elasticsearch.yml”  新增如下信息: http.port:9200-9299 transport.tcp.port:9300-9399 node.max

环境准备 master:171:slave:171,172:flink版本:1.3.0 下载地址:http://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.3.0/ 集群安装 1．在yita171中,解压flink-1.3.0-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz,命令如下: 2．参数配置修改:conf/flink-conf.yaml 3．修改master文件 4．修改slaves文件 5．配置已经完成,将所有的文件拷贝到yita172上 集群启

安装redis 1.搜索源中的redis包 apt-cache pkgnames | grep redis 2.安装redis-server apt-get install redis-server 根据端口号配置redis并开启集群配置 1.复制redis配置文件 cp redis.conf nodes7000.conf 2.搜索cluster-enabled变量 并设置为 yes 开启集群配置; 3.搜索cluster-config-file变量 并设置为 nodes-7000.conf 每

prometheus+grafana 监控hadoop.yarn https://blog.csdn.net/c275090933/article/details/82108014 Prometheus+Grafana搭建监控系统 https://www.jianshu.com/p/5f74d22b973f 使用Prometheus+Grafana监控Flink on YARN作业 https://blog.csdn.net/nazeniwaresakini/article/details/10

1.Windows安装 https://blog.csdn.net/clj198606061111/article/details/99694033 2.Linux安装 https://blog.csdn.net/weixin_39984161/article/details/93056566

flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群 个人真实环境实践安装步骤 必须依赖 必须的软件 flink运行在所有类unix环境中,例如:linux.mac.或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点.在你开始安装系统之前,确保你有在每个节点上安装以下软件. java 1.8.x或者更高 ssh 如

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

对于一个企业级的应用,稳定性是首要要考虑的问题,然后才是性能,因此 HA 机制是必不可少的: 和 Hadoop 一代一样,从架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF,single point of failure). JobManager 肩负着任务调度以及资源分配,一旦 JobManager 出现意外,其后果可想而知.Flink 对 JobManager HA 的处理方式,原理上基本和 Hadoop 一样: 对于 Standalone 来说,Flink 必须

1:上传安装包到linux系统 使用rz命令 2:解压 tar –zxvf flink-1.5.0-bin-hadoop24-scala_2.11.tgz 3:修改配置文件 vim conf/flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: hadoop01 jobmanager.rpc.port: 6123 jobmanager.heap.mb: 1024 taskmanager.heap.mb: 1024 taskmanager.numberOfTaskSlot