https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/internals/stream_checkpointing.html @OverridepublicfinalvoidnotifyCheckpointComplete(longcheckpointId)throwsException{if(!running){LOG.debug("notifyCheckpointComplete()calledonclosedsource&q

这篇文章主要介绍从命令行到任务在Driver端运行的过程 通过flink run 命令提交jar包运行程序 以yarn 模式提交任务命令类似于: flink run -m yarn-cluster XXX.jar 先来看一下脚本中的调用类 在flink.sh脚本中可以看到提交的命令走到了这样一个外观类上,用于提交job解析用户命令行参数 在其main方法中 先会解析对应需要的flink参数包括flink-conf-dir等,接着 1处会根据是否有hadoop权限安全控制走对应的doas(),具体

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本文是<Flink on Yarn三部曲>系列的终篇,先简单回顾前面的内容: <Flink on Yarn三部曲之一:准备工作>:准备好机器.脚本.安装包: <Flink on Yarn三部曲之二:部署和设置>:完成CDH和Flink部署,并在管理页面做好相关的设置:

一.前言 根据维基百科的定义,两阶段提交(Two-phase Commit,简称2PC)是巨人们用来解决分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性问题而设计的一种算法,也可称之为协议. 在Flink 1.4版本中,社区将两阶段提交协议中的公共逻辑进行提取和封装,发布了可供用户自定义实现特定方法来达到flink EOS特点的TwoPhaseCommitSinkFunction.本文基于Flink 1.12.4,和大家一起拜读Flink两阶段提交的源码. 二.2PC简介 1. 定义 根据维

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

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------

在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload.因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行: flink on yarn的前提是:hdfs.yarn均启动 修改hadoop的配置参数 vim etc/hadoop/yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value&

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依

Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依赖 支持的最低Flink版本 Kafka客户端类名 说明 flink-connector

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

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 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由kyledong发表于云+社区专栏 使用 Flink 编写处理逻辑时,新手总是容易被林林总总的概念所混淆: 为什么 Flink 有那么多的类型声明方式? BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO.Types.STRING .Types.STRING() 有何区别? TypeInfoFactory 又是什么? TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢? 接下来本文将逐步解密 Fl

转发请注明原创地址:https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/9403427.html flink任务的deploy形式有很多种选择,常见的有standalone,on yarn , Meos , Kubernetes等方式,目前公司内部统一采用flink on yarn的 single job模式(每个flink job 单独在yarn上声明一个flink集群),本文分析的是flink1.5.1版本源码使用legacy 模式提交yarn single jo

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 核心组件栈 Flink发展越来越成熟,已经拥有了自己的丰富的核心组件栈,如下图所示. 从上图可以看出Flink的底层是Deploy,Flink可以Local模式运行,启动单个 JVM.Flink也可以Standalone 集群模式运行,同时也支持Flink ON YARN,Flink应用直接提交到YARN上面

转自: https://www.jianshu.com/p/5b670d524fa5 答案写在最前面:Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数. 问题 在Flink 1.5 Release Notes中,有这样一段话,直接上截图.   这说明从1.5版本开始,Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算,也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了.那么自动推算的规则是什么呢?要

转自:https://blog.csdn.net/a_drjiaoda/article/details/88203323 Flink on Yarn模式部署始末:Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式,但是有很大的不同,在实际环境中,使用Flink on Yarn模式者居多.那么使用on yarn模式到底好在哪呢?首先,在集群运行时,可能会有很多的集群实例包括MapReduce.Spark.Flink等等,那么如果它们全基于on Yarn就可以完成资源分配,减少单

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

本文翻译自官网:SQL Client Beta  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sqlClient.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink的Table&SQL API使使用SQL语言编写的查询成为可能,但是这些查询需要嵌入用Java或Scala编写的表程序中. 此外,在将这些程序提交给集群之前,需要将它们与构建工具打包在一起. 这或多或少地将Fl

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.

1. 概述 当向Flink集群提交用户作业时,从用户角度看,只需要作业处理逻辑正确,输出正确的结果即可:而不用关心作业何时被调度的,作业申请的资源又是如何被分配的以及作业何时会结束:但是了解作业在运行时的具体行为对于我们深入了解Flink原理有非常大的帮助,并且对我们如何编写更合理的作业逻辑有指导意义,因此本文详细分析作业的调度及资源分配以及作业的生命周期. 2. 流程分析 基于社区master主线(1.11-SNAPSHOT),commit: 12f7873db54cfbc5bf853d66c