Flink通过SavePoint功能可以做到程序升级后,继续从升级前的那个点开始执行计算,保证数据不中断. Flink中CheckPoint用于保存状态,是自动执行的,SavePoint是指向CheckPoint的指针,需要手动执行. 据Flink路线图,后面SavePoint会和CheckPoint合并成一个,不像现在这样分成两个,而且一个自动.一个手动了. 1.flink-conf.yaml中配置SavePoint存储位置 不是必须设置,但是设置后,后面创建指定Job的SavePoint时,

resolv.conf文件简介 /etc/resolv文件是系统指定dns服务器地址的配置文件.下面简称resolv.conf 当系统进行域名解析时,会先读取resolv.conf文件中设置的DNS地址,若DNS地址设置错误或没有resolv.conf文件都会导致域名解析失败. 通过ifcfg-eth0文件设置dns地址,将生成resolv.conf文件(若存在则覆盖),若想不覆盖/etc/resolv.conf设置,在ifcfg-eth0中添加PEERDNS=no(系统默认设置为yes), 若

1.在xampp\apache\conf\httpd.conf设置路径DocumentRoot和Directory 必须与xampp\apache\conf\extra\httpd-vhosts.conf 保持一致 DocumentRoot "D:/www/"<Directory "D:/www/">. ....</Directory>. 2.httpd-vhosts.conf <VirtualHost *:80> Documen

jrhdpt01:/root# cat /etc/security/limits.conf  * soft nofile 65535  * hard nofile 65535  * soft nproc 65535  * hard nproc 65535

httpd-vhosts.conf <virtualhost *:80> ServerName 123.123.123.123   ServerAlias 123.123.123.123   </virtualhost>

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp

背景 Flink 版本 1.13.3,使用 native k8s 部署模式,原采用 HDFS 作为状态快照(Checkpoint.Savepoint)的存储地址,但是由于仅使用了其 HDFS 作为状态快照存储地址,且 Hadoop 框架较重,在 k8s 集群中占用大量资源,现考虑将其替换为更轻量级的分布式文件系统--NFS. 状态后端参数设置 从 Flink1.13 开始,状态后端分为两种:HashMapStateBackend.EmbeddedRocksDBStateBackend.如果不显示

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

1.理解State(状态) 1.1.State 对象的状态 Flink中的状态:一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的状态(例如某属性的值) 注意:State和Checkpointing 不要搞混 checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全状态快照,即包含一个job下所有task/operator 某时刻的状态 状态的作用 增量计算 聚合操作 机器学习训练模式 等等 容错 Job故障重启 升级 1.2.状态的分类 1.Operator Stat

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是

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

Requirements Software Requirements Flink runs on all UNIX-like environments, e.g. Linux, Mac OS X, and Cygwin (for Windows) and expects the cluster to consist of one master node and one or more worker nodes. Before you start to setup the system, make

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

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-

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/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

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-

目录 Types Transformations Defining UDFs 本文API基于Flink 1.4 def main(args: Array[String]) { // 第一种会自动判断用本地还是远程.本地也可以用createLocalEnvironment() val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val remoteEnv = StreamExecutionEnvironment.createRe

前不久,Flink社区发布了FLink 1.9版本,在其中包含了一个很重要的新特性,即state processor api,这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作,包括读取.变更.写入等等. savepoint的可操作带来了很多的可能性: 作业迁移 1.跨类型作业,假如有一个storm作业,将状态缓存在外部系统,希望更好的利用flink的状态机制来增加作业的稳定和减少数据的延迟,但如果直接迁移,必然面临状态的丢失,这时,可以将外部系统的状态转换为flink作业的save

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut

在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的.在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作.为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态.Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置. checkpoint检查点 前提条件 Flink的checkpoin机制需要与流和状态的持久化存储交互,一般它要求: 一个持久化的数据源 当Flink程序出现问题时,可以通过checkpoint持久化存储中

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