折腾了好几天,终于搞定了Flink run提交参数,记录一下. 背景: 之前一直报错,akka,AskTimeoutException,尝试添加akka.ask.timeout=120000s, 依然显示该错误. 后来在Flink官网找到了该参数的赋值方式,注意这里有个大坑,数字和时间单位之间,必须有个空格. shell脚本如下,具体数值大家可以自己根据实际情况调节: flink run \ -m yarn-cluster \ -ynm applicaiton-name \ -yqu queue

Flink Checkpoint 参数详解 什么是 checkpoint 保存状态 Checkpoint 参数详解 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 每 60s 做一次 checkpoint env.enableCheckpointing(60000); // 高级配置: // checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE,这是默认语义

一.格式 docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...] 二.OPTIONS 参数 简写, 名称参数 默认参数 描述 --add-host 添加自定义主机到IP的映射(host:ip) --attach , -a 附加到STDIN,STDOUT或STDERR --blkio-weight IO(相对权重),介于10到1000之间,或者为0禁用(默认为0) --blkio-weight-device 块IO重量(相对设备重量) --cap-add 添加L

-a stdin: 指定标准输入输出内容类型,可选 STDIN/STDOUT/STDERR 三项: -d: 后台运行容器,并返回容器ID: -i: 以交互模式运行容器,通常与 -t 同时使用:     //相当于在本地添加了一个系统 -t: 为容器重新分配一个伪输入终端,通常与 -i 同时使用: --name="nginx-lb": 为容器指定一个名称: --dns 8.8.8.8: 指定容器使用的DNS服务器,默认和宿主一致: --dns-search example.com: 指定

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

通过runlike去查看一个容器的docker run启动参数 安装pip yum install -y python-pip 安装runlike pip install runlike 查看docker run参数 发布一个容器 [root@docker01 ~]# docker run -d -v /data/nginx_test2:/data_volume_test2 -v /etc/hosts:/etc/hosts -p : --name nginx105 nginx:1.17 # 发布

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2Njg5Nzk0NQ==&mid=2247483692&idx=1&sn=18cddc1ee0decfe24323dafdb05a048d 本篇介绍一下如何从源码构建Flink,构建Flink源码是学习和研究Flink源码的基础,有助于更好的了解Flink. 环境准备 环境/软件 版本 备注 OS Ubuntu 14.04 LTS Maven 3.0.5 Java 1.8.0_161 Flink 1

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

1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后,将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中. 2.内容 Hive能够识别很多类型的文件,其中包含Parquet文件格式.因此,我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式生成到HDFS上,后续Hive就可以将这些Parquet文件加载到数据仓库中.具体流程图如下所

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------ --------

摘自Flink官网https://flink.apache.org/ 最近看到公司有Flink平台,正好做过storm和spark streaming上的业务,借着这个机会把flink也学了.正好比较下他们之间的优缺点. 一.流式处理平台 1.Storm Topology为处理拓扑图 组成: (1)Spout. 数据分发中心. (2)Bolt. 数据处理中心 数据单元为Tuple.在Bolt处理完的数据可以发射给下一个Bolt.此时接收到的为Tuple. 缺点: (1)消息传输保证为At lea

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&

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

一.IDEA开发环境 1.pom文件设置 <properties> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <encoding>UTF-</encoding> <scala.version></scala.version> <sca

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

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

文章目录 1 安装:下载并启动 1.1 下载 1.2 启动一个local模式的Flink集群 2 运行例子 3 集群模式安装 4 Flink on YARN 安装:下载并启动 Flink可以在Linux.Mac OS X以及Windows上运行.为了能够运行Flink,唯一的要求是必须安装Java 7.x或者更高版本.对于Windows用户来说,请参考 Flink on Windows 文档,里面介绍了如何在Window本地运行Flink. 下载 从下载页面(http://flink.apach