Flink以Standalone模式运行时,可能会发生jobmanager(以下简称jm)或taskmanager(以下简称tm)异常退出的情况,我们可以使用Linux自带的Systemd方式管理jm以及tm的启停,并在jm或tm出现故障时,及时将jm以及tm拉起来. Flink在1.11版本后,从发行版中移除了对Hadoop的依赖包,如果需要使用Hadoop的一些特性,有两种解决方案: [注]以下假设java.flink.hadoop都安装在/opt目录下,并且都建立了软连接: 1.设置HAD

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

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

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.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

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

Background kubernetes是master-slave结构,master node是集群的大脑, 当master node发生故障时整个集群都"out of control".master node中最重要的当属apiserver组件, 它负责处理所有请求, 并持久化状态到etcd. 一般我们会部署多份apiserver实现高可用.官方建议在多个apiserver前面部署一个LB进行负载均衡,当其中一台apiserver发生故障之后,LB 自动将流量切换到其他实例上面.这

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

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

以下报错网上其实也可以找到并解决,但是偏零碎我只是根据自己的在使用中遇到的问题做个汇总. 文章目录 首先删掉节点 node重新加入 参考文档 首先删掉节点 注意:以下操作都是在master下操作. 一:先将节点设置为维护模式(k8snode2是节点名称) kubectl drain k8snode02 --delete-local-data --force --ignore-daemonsets node/k8snode02 二:删除节点 kubectl delete node k8snode0

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. Could not find or load main class java.library.path=.opt.hadoop.lib 我的环境上是 hadoopopts变量的配置问题,至于为啥,不知道 改成这样,好了 export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=/opt/hadoop/lib/" 2. ERROR: Cannot set priority of datanode process 遇到  它们 不能确定优先级的错误,尴尬啊 其实

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

一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz [admin@node21 software]$ ll -rw-rw-r-

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