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: 回顾Flink Kubernetes Flink Kubernetes与Flink Native Kubernetes是不同的概览,先回顾一下Flink Kubernetes: 如下图,从1.2版本到目前最新的1.10,Flink官方都给出了Kubernetes上部署和运行Flink的方案:

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

https://www.jianshu.com/p/0cdfa2a05ebd http://vinoyang.com/2017/04/02/flink-runtime-client-submit-jobgraph-submitJob-method/ http://vinoyang.com/2017/03/31/flink-runtime-client-submit-jobgraph/

最近这段时间一直在忙新集群迁移,上了最新的cdh6.3.0 于是Flink 提交遇到了许多的问题 还好有cloudera License 有了原厂的帮助和社区的伙伴,问题解决起来快了不少,手动滑稽 集群具体情况是,cdh6.3.0+Flink1.8.1,整个数据平台全部组件都上了kerberos和ldap因为要过认证,所以任务提交方法我们选择统一oozie提交任务 并且因为kerberos认证,还需要Flink perjob 需要单独的keytab,才能细腻度的控制权限,因为我们现在部门之间计算

一.Flink版本 flink-1.6.1-bin-hadoop26-scala_2.11 二.Flink任务打包 笔者将写好的flink计算任务代码发到服务器(ubuntu16.04),在服务器端进行任务的打包 1.将项目工程导入服务器中(mac下) scp -r flink-project root@服务器ip:/wingcloud4/ 2.将flink源码下的tools文件导入到服务器根目录下 读者可以去github自行下载tools文件,在如下位置 然后先进入flink-master再执

Flink基于用户程序生成JobGraph,提交到集群进行分布式部署运行.本篇从源码角度讲解一下Flink Jar包是如何被提交到集群的.(本文源码基于Flink 1.11.3) 1 Flink run 提交Jar包流程分析 首先分析run脚本可以找到入口类CliFrontend,这个类在main方法中解析参数,基于第二个参数定位到run方法: try { // do action switch (action) { case ACTION_RUN: run(params); return 0;

一.Flink提交任务的流程 Flink任务提交后,Client向HDFS上传Flink的jar包和配置,之后向Yarn ResourceManager提交任务,ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动 ApplicationMaster,ApplicationMaster启动后加载Flink的jar包和配置构建环境,然后启动JobManager:之后Application Master向ResourceManager申请资源启动TaskMa

目录 一.运行架构 1.架构 2.组件 二.核心概念 TaskManager . Slots Parallelism(并行度) Task .Subtask Operator Chains(任务链) ExecutionGraph(执行图)任务生成过程 提交流程 一.运行架构 1.架构 基于yarn模式 0) Flink任务提交后,Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置 1) 向Yarn ResourceManager提交任务, 2) ResourceManager分配Containe

目录 起因 思路 实现 1.配置 2.界面如下 3.环境 问题 起因 事情的起因,是看到一篇公众号文章Apache Flink 在汽车之家的应用与实践,里面提到了"基于 SQL 的开发流程".在平台提供以上功能的基础上,用户可以快速的实现 SQL 作业的开发: 创建一个 SQL 任务: 1.编写 DDL 声明 Source 和 Sink: 2.编写 DML,完成主要业务逻辑的实现: 3.在线查看结果,若数据符合预期,添加 INSERT INTO 语句,写入到指定 Sink 中即可. 即

Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,其流水线运行系统既可以执行批处理程序也可以执行流处理程序.目前,Flink 已成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一.在 Flink Forward Asia 2019 上,阿里巴巴资深技术专家,实时计算负责人王峰 (莫问)总结了 2019 年 Flink 在中国的发展和演进,阿里对 Flink 社区的贡献以及未来 Flink 的最新发展方向. GitHub 地址: https://github.com/ap

1. 前言 Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用,并且在支持容错的前提下,高效.大规模的运行此类应用.通过支持事件时间(event-time).计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证,Flink迅速被很多公司采纳,成为了新一代的流计算处理引擎. 2020 年 2 月 11 日,社区发布了 Flink 1.10.0 版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升,同时引入了 native Kubernet

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

本文翻译自Contributing Code ----------------------------------------- Apache Flink是由自愿的代码贡献者维护.优化及扩展的.Apache Flink社区鼓励任何人贡献源代码.为了使得代码贡献者及复查者之便利,以及保存高质量的代码基础,我们遵循着一个贡献代码的过程,该过程将在本文档中详细描述. 本文包括有关向Flink贡献代码所需知晓的所有事宜,描述了从前期准备,测试以及代码提交的过程,同时解释了代码编写的准则以及Flink基础

类型抽取和序列化 本文翻译自Type Extraction and Serialization Flink处理类型的方式比较特殊,包括它自己的类型描述,一般类型抽取和类型序列化框架.该文档描述这些概念并解释其机理. Java API和Scala API处理类型信息的方式有根本性的区别,所以本文描述的问题仅与其中一种API相关 一.Flink中对类型的处理 一般处理类型时,我们并不干涉,而是让编程语言和序列化框架来自动处理类型.与之相反的,Flink想要尽可能掌握进出用户函数的数据类型的信息. 1

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio

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

 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;

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&mid=2247492538&idx=2&sn=9a2bd9fe2d7fd681c10ebd368ef81c9c&chksm=fbea5a75cc9dd3636c148ebe6e296621d0c07132938a62f0b3643f34af414b3fd85e616e754b&scene=0&key=f9325dcb38245ddcc4d3ff16d58d0

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交