整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph,然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口 JobManager转化成executionGraph.deploy(),然后生成TDD发给TaskManager,然后整个Job就启动起来了 这里来看一下Driver端的实现从用户的Envirement.execute()方法作为入口 这里的Envirem

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

都知道Flink中的角色分为Jobmanager,TaskManger 在启动脚本里面已经找到了jobmanager的启动类org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint(local模式更简单直接在Driver端的env.exection()直接启动了,有兴趣可以研究一下) 来看一下StandaloneSessionClusterEntrypoint启动类的一些重要的方法 在main方法中会调用抽象类 

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.

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flin

1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 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.首先第一代的计算引擎,无疑就是 Hadoo

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

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 的容错机制(checkpoint) Checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保证应用流图状态的一致性.Flink的Checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要Checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(

1.启动不起来 查看JobManager日志: WARN org.apache.flink.runtime.webmonitor.JobManagerRetriever - Failed to retrieve leader gateway and port. akka.actor.ActorNotFound: Actor not found for: ActorSelection[Anchor(akka.tcp://flink@t-sha1-flk-01:6123/), Path(/user/

 2016-04-30 22:24:39    Yanjun Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独

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;

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 要了解一个系统,一般都是从架构开始.我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的.下方是 Flink 集群启动后架构图

apache 是一个流处理框架,官方提供了docker 镜像,同时也提供了基于docker-compose 运行的说明 docker-compose file version: "2.1" services: jobmanager: image: flink expose: - "6123" ports: - "8081:8081" command: jobmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRES

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

流处理技术的演变 在开源世界里,Apache Storm项目是流处理的先锋.Storm提供了低延迟的流处理,但是它为实时性付出了一些代价:很难实现高吞吐,并且其正确性没能达到通常所需的水平,换句话说,它并不能保证exactly-once,即便是它能够保证的正确性级别,其开销也相当大. 在低延迟和高吞吐的流处理系统中维持良好的容错性是非常困难的,但是为了得到有保障的准确状态,人们想到了一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业.如果分割得足够小(即所谓的微批处理作业),计算就几乎

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

什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. Flink特性 支持高吞吐.低延迟.高性能的流式数据处理,而不是用批处理模拟流式处理. 支持多种时间窗口,如事件时间窗口.处理时间窗口 支持exactly-once语义 具有轻量级容错机制 同时支持批处理和流处理 在JVM层实现内存优化与管理 支持迭代计算 支持程序自动优化 不仅提供流式处理API,批处理API,还提供了基于这

1.Flink架构 Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于Master-Slave风格的架构,如下图所示: Flink集群启动时,会启动一个JobManager进程.至少一个TaskManager进程.在Local模式下,会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程.当Flink程序提交后,会创建一个Client来进行预处理,并转换为一个并行数据流,这是对应着一个Flink Job,从而可以被JobManager和TaskManager执行.在实现上