首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从另一个flink程序向集群提交flink程序?

从另一个Flink程序向集群提交Flink程序的方法是使用Flink的客户端命令行工具或者使用Flink的REST API。

  1. 使用Flink的客户端命令行工具:
    • 首先,确保你已经安装了Flink并配置好了环境变量。
    • 打开命令行终端,进入Flink的安装目录。
    • 使用以下命令提交Flink程序:./bin/flink run -m <jobmanager_host>:<jobmanager_port> <path_to_jar_file>其中,<jobmanager_host>是JobManager的主机名或IP地址,<jobmanager_port>是JobManager的端口号,<path_to_jar_file>是要提交的Flink程序的JAR文件路径。
    • 提交命令执行后,Flink会将程序提交到集群中运行。
  2. 使用Flink的REST API:
    • 首先,确保你已经启动了Flink的Web UI和REST API。
    • 使用HTTP POST请求向以下URL提交Flink程序:http://<jobmanager_host>:<jobmanager_port>/jars/upload其中,<jobmanager_host>是JobManager的主机名或IP地址,<jobmanager_port>是JobManager的端口号。
    • 在请求的正文中,包含要提交的Flink程序的JAR文件。
    • 提交请求后,Flink会将程序上传到集群中,并返回一个包含JAR文件ID的响应。
    • 使用HTTP POST请求向以下URL提交作业运行请求:http://<jobmanager_host>:<jobmanager_port>/jars/<jar_id>/run其中,<jar_id>是上一步响应中返回的JAR文件ID。
    • 提交请求后,Flink会将程序提交到集群中运行。

以上是从另一个Flink程序向集群提交Flink程序的两种方法。在实际应用中,可以根据具体需求选择适合的方法进行提交。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 2022年Flink面试题整理

    Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理,支持Java、Scala和Python。 DataStream API,对数据流进行流处理操作,将流式的数据抽象成分布式的数据流,用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作,支持Java和Scala。 Table API,对结构化数据进行查询操作,将结构化数据抽象成关系表,并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作,支持Java和Scala。 此外,Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库,例如: Flink ML,Flink 的机器学习库,提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。 Gelly,Flink 的图计算库,提供了图计算的相关API及多种图计算算法实现。

    01

    伴鱼实时计算平台 Palink 的设计与实现

    在伴鱼发展早期,出现了一系列实时性相关的需求,比如算法工程师期望可以拿到用户的实时特征数据做实时推荐,产品经理希望数据方可以提供实时指标看板做实时运营分析。这个阶段中台数据开发工程师主要是基于「Spark」实时计算引擎开发作业来满足业务方提出的需求。然而,这类作业并没有统一的平台进行管理,任务的开发形式、提交方式、可用性保障等也完全因人而异。 伴随着业务的加速发展,越来越多的实时场景涌现出来,对实时作业的开发效率和质量保障提出了更高的要求。为此,我们从去年开始着手打造伴鱼公司级的实时计算平台,平台代号「Pa

    01
    领券