-r flink-dist/target/flink-1.11.2-bin/flink-1.11.2/ /usr/local/flink 然后使用如下命令就可以启动Flink了： [root@flink01...Overview：查看整体概览 Running Jobs：查看运行中的作业 Completed Jobs：查看已经完成的作业 TaskManager：查看TaskManager的系统信息 JobManager...：查看JobManager的配置及日志信息 Submit New Job：可以在该页面中提交作业 Flink的整体架构图如下： ?.../usr/local/flink]# vim conf/workers flink01 flink02 重启服务： [root@flink01 /usr/local/flink]# ....r flink01:/usr/local/flink /usr/local/flink 创建临时目录： [root@flink02 ~]# cd /usr/local/flink/ [root@flink02
一、 Storm的topology作业可以转化为Flink Job放到Flink上运行，需要修改Storm作业的代码。...的Job时候，对应组件的数据处理逻辑转化为Flink Job内部的DataSource，Operator等算子的处理逻辑，对应的grouping规则转化为Flink 流式作业的上下游DataSource...首先获取Flink流式作业的执行环境，以及Storm作业中定义的Spout，Bolt组件集合；这些都是在FlinkTopology的构造方法中完成，代码如下： this.spouts = getPrivateField...根据以上操作就将Storm作业的spout组件转为成了Flink作业的DataStreamSource了，然后将转化出来的dataStream放入到availableInputs中；其中availableInputs...，则Storm作业中组件将全部转化为Flink的Transmation，放入到执行环境的transmations中，提交作业运行的时候，transmations转化StreamGraph，再转为JobGraph
反压的影响 反压并不会直接影响作业的可用性，它表明作业处于亚健康的状态，有潜在的性能瓶颈并可能导致更大的数据处理延迟。...通 常来说，对于一些对延迟要求不太高或者数据量比较小的应用来说，反压的影响可能并不明显，然而对于规模比较大的 Flink 作业来说反压可能会导致严重的问题。...反压定位 Flink Web UI 自带的反压监控 Flink Web UI 的反压监控提供了 Subtask 级别的反压监控。...如果作业的节点数很多或者并行度很大，即 需要采集所有 Task 的栈信息，反压面板的压力也会很大甚至不可用 。...Flink Task Metrics 监控反压 Network和 task I/Ometrics 是轻量级反压监视器，用于正在持续运行的作业，其中一下几个 metrics 是最有用的反压指标。
一、作业生成及提交整体流程 ?...上图为一个 Flink 作业的提交流程，主要可以分为以下几个步骤： Client 将作业 code 生成 StreamGraph（在 Batch 模式下，生成的是一个 OptimizedPlan，这里暂不展开
Storm作业称为Topology，由一系列的Spout组件，以及Bolt组件组成；如果要把运行在Storm的作业整体迁移到Flink上运行，则可以参考以下示意图和步骤： [Storm作业迁移Flink...修改依赖：在Storm作业工程的依赖文件pom.xml中去掉storm-core的依赖，然后加上如下依赖到pom.xml中； org.apache.flink...将打包完的作业包上传到Flink的客户端节点某个目录上，并确定Flink客户端的lib库中包含了flink-storm，以及storm-core 作业相关的依赖包，然后Flink客户端的根目录下执行命令...bin/flink run -c ${main_class} ${job_jar_path} ${args} 其中： ${main_class}: 是指运行的作业的主类； ${job_jar_path...观察作业是否在Flink上正常运行，如下: [Storm 作业在Flink上运行] 并比较原本的storm作业和Flink作业运行结果是否正确；
用来由 JobClient 提交给 JobManager，是由顶点（JobVertex）、中间结果（IntermediateDataSet）和边（JobEdge）组成的 DAG 图 JobGraph 定义作业级别的配置...配置相应的 StreamPartitioner，如果这个没有指定 StreamPartitioner 的话，则会走下面的逻辑创建默认的 StreamPartitioner： //org.apache.flink.streaming.api.graph.StreamGraph...null) { partitioner = new RebalancePartitioner(); } 三、参考 https://matt33.com/2019/12/09/flink-job-graph...-3/ http://wuchong.me/blog/2016/05/10/flink-internals-how-to-build-jobgraph/
1 Flink 的角色 Flink 在运行时，主要由两种角色组成 JobManager 和 TaskManager。...2 任务链 首先，Flink 中的 Task 是什么？ Flink 中的每个算子都可以设置并行度，每个算子的一个并行度实例就是一个 subTask。...一般情况下，Flink 在 Map 操作中默认开启 TaskChain，以提高 Flink 作业的整体性能。...为了能控制一个 TaskManager 能接受多少个 task，Flink 提出了 Task Slot 的概念。...但实际上，Flink 在默认情况下，只要子任务是来自同一个 job，是允许子任务（类似 source/map，Window）共享一个 slot 的。
在研发作业管理系统中，我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端，Flink 批流作业可视化预览的核心组件。...在一年多时间的产线实践中，我们对作业提交的方式策略进行了几次演进，目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次，流作业500+，均稳定运行。...批作业提交优化 在统一作业管理中注册Flink Batch SQL 作业，并配置调度时间及依赖关系； Airflow 生成dag，定时触发执行； 每一组任务执行时，首先新建EMR 集群，初始化Zeppelin...过程中，需要提交将python依赖包安装到环境中，这里我们使用anaconda将python环境预先打包通过code build 存储到S3存储中，在执行pyflink 之前，首先使用Shell解析器初始化...EMR 临时集群，初始化Zeppelin服务，并通过Airflow的operator进行作业提交。
为了模拟作业失败并能恢复，我们判断当我们输入是 “ERROR” 时，抛出异常迫使作业失败： public void flatMap(String value, Collector out) {...首先启动一个 nc 服务： wy:opt wy$ nc -lk 9100 端口号为：9100 然后启动 RestoreCheckpointExample 作业： wy:~ wy$ flink...) 9 ERROR 作业重启 10 b (b,3) 11 ERROR 作业失败 从上面信息可以看出作业恢复后，计算结果也是基于作业失败前保存的状态上计算的。...作业状态变化 发送 ERROR 信号后，flatMap 算子抛出异常，由 RUNNING 状态切换为 FAILED，导致作业被取消： 2020-12-26 20:48:12,967 WARN org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task...由于我们设置了最多重启三次，所以第四次发出 ERROR 信号后，作业彻底失败： 2020-12-26 21:05:29,294 WARN org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task
近日Apache Hudi社区合并了Flink引擎的基础实现（HUDI-1327），这意味着 Hudi 开始支持 Flink 引擎。...(笔者Hudi源码在D:\github\ 路径下，大家根据自己实际路径找一下) 这个 hudi-flink-bundle_2.11-0.6.1-SNAPSHOT.jar 就是我们需要使用的flink客户端...-ytm 1024 -p 4 -ys 3 -ynm hudi_on_flink_test hudi-flink-bundle_2.11-0.6.1-SNAPSHOT.jar --kafka-topic...--target-base-path hdfs://olap/hudi/test/data/hudi_on_flink --target-table hudi_on_flink --props hdfs...://olap/hudi/test/config/flink/hudi-conf.properties --checkpoint-interval 3000 --flink-checkpoint-path
Hadoop环境快速搭建 官方文档： YARN Setup 在上一篇 Flink部署及作业提交（On Flink Cluster） 文章中，我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统，并将作业提交到该系统上去运行...想要让Flink作业跑在 YARN 上，我们首先得搭建一个Hadoop环境，为了简单这里只搭建单节点环境。我这里使用的是CDH的Hadoop发行版。...在这种模式下，需要先向 YARN 申请资源，初始化一个常驻服务在 YARN 上，后续提交的Job都将运行在这个Session上： ?...想要深入了解的话可以参考官方文档： Deployment Modes ---- Flink on YARN Session模式实操 首先将在 Flink部署及作业提交（On Flink Cluster）...此时在 yarn 上可以看到该作业已经执行完成： ? ---- Flink Scala Shell的简单使用 在之前的演示中可以看到，提交的Flink作业都是以jar包形式存在的。
Flink从1.13版本开始支持在SQL Client从savepoint恢复作业。...flink-savepoint介绍 接下来我们从Flink SQL Client构建一个mysql cdc数据经kafka入hudi数据湖的例子。...下述工作类似于Flink SQL Client实战CDC数据入湖只是本文的flink版本为1.13.1，可参考其完成本文验证。.../blog-images/category/bigdata/flink/flink-sql-client-savepoint-example/hudi-flink-bundle_2.12-0.10.0-...insert into stu8_binlog_sink_hudi select * from stu8_binlog_source_kafka;Copy 待任务运行一段时间后，我们手动保存hudi作业并停止任务
Tech 导读 本文综合Apache Flink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。...通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。...要想让大规模、大流量的Flink作业高效运行，就必然要进行调优，并且理解其背后的原理。...在作业启动时，Network区域的全部内存都会初始化成Buffer，并按上一节所述的配额分配到RP和IG，Web UI中Netty Shuffle Buffers → Available一栏的Buffer...POJO类型支持状态Schema变化，增删字段不会影响恢复（新增的字段会以默认值初始化）。但是切记不能修改字段的数据类型以及POJO的类名。
调度 Flink中的执行资源是通过任务槽定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个任务槽可以运行一个并行任务的流水线(pipeline)。...请注意，Flink经常同时执行连续的任务：对于流式处理程序时刻发生，但是对于批处理程序来说却是经常发生。 下图证明了这一点。...Flink 作业首先处于 ctreated 状态，然后切换到 running 状态，一旦所有工作完成后切换到 finished 状态。...本地终端的意思是作业的执行已在相应的 JobManager 上终止，但 Flink 集群的另一个 JobManager 可从持久性 HA 存储中检索作业并重新启动作业。...备注: Flink版本:1.4 原文:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.4/internals/job_scheduling.html
Flink Jar 作业既支持使用 DataStream API 编程也支持使用 Table API/SQL 编程， Table API 和 SQL 也可以很容易地集成并嵌入到 DataStream 程序中...流计算 Oceanus 支持 Flink Jar 作业和 Flink SQL 作业，本文将向您详细介绍如何使用 Flink DataStream API 进行 Jar 作业开发，并在流计算 Oceanus...代码编写 Flink DataStream 作业代码如下： package com.demos; import...创建作业 在流计算 Oceanus 控制台，点击左侧【作业管理】，点击左上角【新建】新建作业，作业类型选择 Jar 作业，点击【开发调试】进入作业编辑页面。...运行作业 点击【发布草稿】即可运行，可通过【日志】面板 TaskManager 或 Flink UI 查看运行信息。 总结 DataStream 作业支持各类异构数据源与数据目的端。
作业管理器（JobManager） JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。...在作业提交时，JobMaster会先接收到要执行的应用。“应用”一般是客户端提交来的Jar包，数据流图（dataflow graph）和作业图（JobGraph）。...资源管理器（ResourceManager） ResourceManager 主要负责资源的分配和管理，在 Flink 集群中只有一个。...这里注意要把Flink内置的 ResourceManager 和其他资源管理平台（比如 YARN）的ResourceManager 区分开。...作业流程 1、由客户端（App）通过分发器提供的 REST 接口，将作业（jar包）提交给JobManager。
实时作业要保证7 x 24运行，除了要在业务逻辑和编码上下功夫之外，好的监控系统也是必不可少的。...on yarn作业的每一个任务对应的集群不一样，地址不一样，那么对于Prometheus这样一个主动拉取的角色，就必须借助一个固定地址的数据中转站来进行数据的获取，pushgateway就具有类似的功能...首先我们根据flink版本，获取对应的flink-metrics包 wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-metrics-prometheus..._2.11/1.13.1/flink-metrics-prometheus_2.11-1.13.1.jar mv flink-metrics-prometheus.../bin/grafana-server web & 4.启动flink 前提是准备好mysql/hadoop/hive metastore的环境 flink配置 metrics.reporter.promgateway.class
参考 0.背景 关于 Flink 的 Application Mode 自己还比较陌生，像 -d 等参数自己也不熟悉，决定好好总结一下，基于 Flink-1.12.x 1.Session Mode 这个不用多说...好处：集群资源仅分配一次，充分利用资源，程序App 启动较快 坏处：可能会连锁式的重启，jobManager 负载大 2.Per-Job Mode 使用的比较多，一个 application 一个 flink...5.参考 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/deployment/#application-mode https...://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/deployment/resource-providers/yarn.html
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时...用户无需编写 SQL 代码，只用在界面上进行简单的点击操作即可创建流计算 Oceanus ETL 作业。...进入流计算 Oceanus 控制台 [1]，点击左上角【新建】创建 ETL 作业，点击【开发调试】进入作业编辑页面。...ETL 作业源端可以是 MySQL、PostgreSQL，目的端可以是 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse 和 Elasticsearch。 1....总结 流计算 Oceanus ETL 作业最简化了用户操作，开发人员甚至无需了解编程语言，只需要选择数据源表和目的表，并根据业务逻辑完成字段映射的配置，花费几分钟即可轻松启动 ETL 作业。
安装 flink 环境，默认安装最新版本。...创建作业 在 Oceanus 控制台，点击左侧【作业管理】，点击左上角【新建】新建作业，作业类型选择 Python 作业，点击【开发调试】进入作业编辑页面。...【主程序包】选择刚才上传的 demo1.py 文件，并选择最新版本；【Python 环境】选择 Python-3.7；【作业参数】 > 【内置 Connector】选择 flink-connector-jdbc...运行作业 点击【发布草稿】即可运行，可通过【日志】面板 TaskManager 或 Flink UI 查看运行信息。...更多 Oceanus Flink 实践教程详见 流计算 Oceanus 教程 [6] 更多 PyFlink DataStream && Table API 编写详见 Flink 官方文档 [7] 参考链接
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
