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...，也就是起一个 session，然后会有多个程序提交到这一个 session 中。...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...main方法 3.Application Mode Application Mode 与 Per-Job Mode 类似，主要是为了解决 Per-Job Mode 的不足，通过 yarn.provided.lib.dirs...另外 client 是在 JobManager 上执行的，可以避免 带宽、CPU 的热点问题。
1.文档编写目的 ---- 继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后，Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业，Spark自带了R语言的支持，在此就不做介绍，本文章主要讲述如何使用...Rstudio提供的sparklyr包，向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。...内容概述 1.命令行提交作业 2.CDSW中提交作业 3.总结 测试环境 1.操作系统：RedHat7.2 2.采用sudo权限的ec2-user用户操作 3.CDSW版本1.1.1 4.R版本3.4.2...前置条件 1.Spark部署为On Yarn模式 2.CDH集群正常 3.CDSW服务正常 2.命令行提交作业 ---- 1.在R的环境安装sparklyr依赖包 [ec2-user@ip-172-31...[7zdc0ev1n3.jpeg] 5.运行结果 [31ofrg0rme.jpeg] Yarn作业显示 [jgontylsqa.jpeg] 4.总结 ---- 通过Rstudio提供的sparklyr
环境的CDH集群提交作业》和《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》。...本篇文章主要介绍如何使用java代码调用Livy提供的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业操作。...2.准备访问集群的keytab及集群的krb5.conf文件 krb5.conf配置文件，获取方式：文件在CDH集群中将KDC服务器上的/etc/目录 [vxfb9v4758.jpeg] 在KDC所在服务器执行如下命令生成...Spark作业 KBHttpUtils.postAccess(LIVY_HOST + "/batches", headers, submitJob); //通过提交作业返回的...3.通过CM和Yarn的8088界面查看作业执行结果 CM上Yarn的应用程序界面显示 [5o7whmy9tk.jpeg] Yarn的8088界面显示 [qm13ahj3lq.jpeg] Spark的
API接口)，本篇文章主要介绍如何使用java代码调用Livy提供的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业操作。...Java代码调用Livy的RESTful API实现向非Kerberos的CDH集群作业提交 * creat_user: Fayson * email: htechinfo@163.com * creat_date...Spark作业 HttpUtils.postAccess(LIVY_HOST + "/batches", headers, submitJob); //通过提交作业返回的...", "\nstderr: ", "\nYARN Diagnostics: "] } 通过如上返回的结果，我们可以看到作业的APPID。...3.查看Livy界面提交作业的状态 [3weekffrp8.jpeg] 4.通过CM和Yarn的8088界面查看作业执行结果 Yarn的应用程序界面显示 [935ble4eve.jpeg] [2qkszjiegr.jpeg
指定代码版本 将自己 git 上的代码，打包，升级到最新版本，在 dayu 页面上选择版本信息，方便回滚。 ? 提交作业 ?...第三个是错误日志，将作业的错误日志都收集在一起，写入到 ES 上，方便用户查看。 ?...仅仅做完这件事情还是不够的，因为有一批外围工具也需要修改。例如提交作业脚本；自动注册消费延迟报警；自动注册作业状态的 Dashboard 等。 完成上面事情后，还有一件最重要的事情就是资源配置的转换。...指定代码版本 将自己 git 上的代码，打包，升级到最新版本，在 dayu 页面上选择版本信息，方便回滚。 ? 提交作业 ?...第三个是错误日志，将作业的错误日志都收集在一起，写入到 ES 上，方便用户查看。 ?
通过构建Flink Streaming job实时处理系统，监控团队能够及时将日志和事件的处理结果反馈给用户。...元数据微服务 元数据微服务框架如图2所示，最上层是元数据微服务提供的Restful API, 用户通过调用API来描述和提交作业。...我们有多个Flink集群和ES集群，通过Resource配置，作业可以知道某个命名空间的日志应该写到哪个ES 集群，并可以判断该命名空间的数据应该从哪个Kafka 集群读取。 2....我们在元数据微服务中保存了最后一次提交作业成功的元数据，它记录了在每个Flink 集群上应该运行哪些作业。...对于一些必须人工干预的告警，运维人员可以通过网络监控平台（Netmon dashboard）手动点击“已解决”，完成该告警的生命周期。
生产者幂等 生产者幂等的实现主要是通过序列号(Sequence Number)标识分区消息顺序： Kafka的生产者幂等性是一种特性，它确保生产者在发送消息时，无论消息是否成功传递，都不会导致重复消息的发送...在Kafka中，每个分区都有一个顺序的消息日志，序列号帮助确保消息按照正确的顺序添加到分区中。...commit：在提交事务时，我们自动将预提交的文件移动到实际的目标目录。 abort：中止时，将临时文件删除。...这里的状态后端/外部存储对应的是事务日志。用于持久化日志信息。 Flink Checkpoint机制也是基于二阶段提交与事务日志来实现的。...可参考 Flink 内核原理与实现>>一书的第13章，见详细描述 参考 Flink——Flink CheckPoint之两阶段提交协议 剖析 Flink 端到端的一致性
，之前还存储在 ElasticSearch 中的有 Log 数据 Log 数据存储到 Cassandra Dashboard 查询数据增加 API 查询 Cassandra 的日志数据 原先因为 Metric...在专栏高级篇中，根据 Flink 常见的项目问题提供了排查和解决的思维方法，并通过这些问题探究了为什么会出现这类问题。...高级篇 重点介绍 Flink 作业上线后的监控运维：如何保证高可用、如何定位和排查反压问题、如何合理的设置作业的并行度、如何保证 Exactly Once、如何处理数据倾斜问题、如何调优整个作业的执行效率...、如何监控 Flink 及其作业？...系统案例篇 讲解大型流量下的真实案例：如何去实时处理海量日志（错误日志实时告警／日志实时 ETL／日志实时展示／日志实时搜索）、基于 Flink 的百亿数据实时去重实践（从去重的通用解决方案 --> 使用
我们需要先启动一个集群，保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。集群启动时所有资源就都已经确定，所以所有提交的作业会竞争集群中的资源。...特点： 在会话模式下，用户首先启动一个长期运行的Flink集群（Session），然后在这个会话中提交多个作业。 集群资源在启动时就已经确定，提交的作业会竞争集群中的资源，直到作业运行完毕释放资源。...提交作业： 可以通过Web UI的Submit New Job页面提交作业，指定作业的jar包、入口类、启动参数等。...也可以通过命令行使用flink run命令提交作业，指定作业的jar包路径、入口类、并行度等参数。 作业执行： JobManager接收到作业提交请求后，会进行作业的解析、调度和执行。...当Flink作业完成后，其日志和状态信息会被归档到这个指定的HDFS路径下，以便后续的分析和审计。 用途： 日志归档：确保作业执行后的日志和状态信息不会立即被删除，而是被安全地存储在HDFS上。
场景描述：两阶段提交（two-phase commit, 2PC）是最基础的分布式一致性协议，应用广泛。本文来介绍它的相关细节以及它在Flink中的典型应用场景。。...参与者执行事务中包含的操作，并记录undo日志（用于回滚）和redo日志（用于重放），但不真正提交。 参与者向协调者返回事务操作的执行结果，执行成功返回yes，否则返回no。...但是在Flink中提供了基于2PC的SinkFunction，名为TwoPhaseCommitSinkFunction，帮助我们做了一些基础的工作。 ?...preCommit()：预提交（即提交请求）阶段的逻辑。 commit()：正式提交阶段的逻辑。 abort()：取消事务。 下面以Flink与Kafka的集成来说明2PC的具体流程。...当屏障到达Kafka sink后，通过KafkaProducer.flush()方法刷写消息数据，但还未真正提交。接下来还是需要通过检查点来触发提交阶段。
，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？...此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。Flink 提供的 Metrics 可以在Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。...Prometheus在正常情况下是采用拉模式从产生metric的作业或者exporter（比如专门监控主机的NodeExporter）拉取监控数据。...但是我们要监控的是Flink on YARN作业，想要让Prometheus自动发现作业的提交、结束以及自动拉取数据显然是比较困难的。...4.Grafana模版和一些简单指标设计 4.1Grafana Flink模版 让我们手动一个个添加Dashboard那肯定是不科学的，我们肯定是更愿意使用模版。
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。...，通过回调Zeppelin api，获取当次作业的提交信息记录到作业日志数据库中，包含yarn application id及job id，并提交至flink统一后台监控程序监控； 销毁解析器进程，归档作业...同步API执行所有notebook完成后，记录此组作业的最终执行结果及异常日志； 完成写入日志表后，销毁EMR集群。...对于同一个作业组的作业提交，如果第一次提交，会通过解析器创建flink cluster进行任务提交，而对于组内已有作业运行，即通过获取rpc 地址进行remote模式提交，类似如下图的入参。 4.
通过 Flink Operator，客户端就可以通过一个简单的声明式 API 提交部署 Flink 作业，各组件的生命周期统一由 Operator 控制，例如： apiVersion: flinkoperator.Kubernetes.io...，这是因为 Java 启动的时候加载了一遍，在执行用户main函数的时候 Flink 又会去加载一遍，所以我们将主 jar 包下载到一个专门固定目录，例如/opt/workspace/main/，那么提交时通过...属性配置、日志及监控 日志与监控，提升可观测性 从上面的声明式 yaml 配置可以看到，提交 Flink 作业时是通过flinkProperties 选项来指定 Flink 属性参数，事实上 Flink...，这样就会导致 Flink UI 无法展示 log，只能去查看 Pod 日志，此外用户通过 System.out.println 打的日志也会混在 log4j 的日志中，不易区分查看。...提交给统一调度平台，在统一调度平台上我们开发了一个 FlinkSQL 类型的作业，本质上就是一个常规的 Flink Jar 作业，即 FlinkSQLDriver ，用于接受 SQL 及其附属的参数，
History Server概述 Flink有一个History Server，可以用来在相应的Flink集群关闭后查询已完成作业的统计信息。...例如有个批处理作业是凌晨才运行的，并且我们都知道只有当作业处于运行中的状态，才能够查看到相关的日志信息和统计信息。...所以如果作业由于异常退出或者处理结果有问题，我们又无法及时查看（凌晨运行的）作业的相关日志信息。...Flink自己的dashboard就是使用的这个监控API，并且该监控API也可以被自定义的监控工具使用，例如我们可以自己基于这些API开发属于自己的监控工具。...默认情况下，此服务监听在8081端口，可以在flink-conf.yaml通过rest.port进行配置。
CEP 编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里 15.讲一下 flink 的运行架构 16.讲一下 flink 的作业执行流程 17．flink 中的时间概念 , eventTime 和 processTime...Flink 也有自己的解决办法，主要的办法是给定一个允许延迟的时间，在该时间范围内仍可以接受处理延迟数据设置允许延迟的时间是通过 allowedLateness(lateness: Time)设置保存延迟数据则是通过...8.Flink 是如何保证 Exactly-once语义的 Flink 通过实现两阶段提交和状态保存来实现端到端的一致性语义。...幂等写入的场景依赖于业务逻辑，更常见的是用事务性写入。而事务性写入又有预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）两种方式。...16.讲一下 flink 的作业执行流程 以 yarn 模式 Per-job 方式为例概述作业提交执行流程 当执行 executor() 之后,会首先在本地 client 中将代码转化为可以提交的 JobGraph
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。...点击应用右边的 “ApplicationMaster” 可以跳转到Flink的dashboard。...Tips：要想页面能够正常跳转，还得在浏览器所在主机的hosts文件中配置一下hadoop01这个主机名到IP的映射关系 接下来我们尝试一下提交作业到 YARN 上运行，首先准备好官方提供的测试文件，并...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。
前言 虽然笔者之前写过基于Prometheus PushGateway搭建Flink监控的过程，但是在我们的生产环境中，使用的是InfluxDB。...InfluxDB是一个由Go语言写成的、由InfluxData部分开源的时序数据库，能够非常好地处理监控指标的存储和查询，配合Grafana即可简单地实现Flink作业metrics的收集与展示。...另外有一个小问题需要注意： 如果Flink的版本Flink报告的监控指标中有NaN和正负无穷，InfluxDB无法handle这些，就会在TaskManager日志中打印出大量报警信息，非常吵闹...Flink Metrics Dashboard示例 点击Create -> Dashboard -> Settings -> Variables，先添加两个变量：一是作业名称，二是TaskManager...说个小tip，如果不想让不同时期启动的相同作业监控数据发生混淆，可以在指定Flink作业的名称时，加上一些其他的东西（如该作业的Maven profile名称以及启动时间）进行区分。
Timeline：在Hudi表的提交操作时点会记录在Timeline中,通过该Timeline选取时点或时间区间进行数据检索实现数据历史回溯。 5....如需从Kafka中摄取某表数据，配置上述参数后，提交HoodieDeltaStreamer或HudiFlinkStreamer作业至Spark或Flink集群，可实现消息队列实时数据源源不断地实时摄取到...按照数仓分层策略，通过Flink/Spark的ODS 作业对Hudi 表中原始增量数据进行加工，经过加工的数据回写到Hudi的ODS表中，实现原始数据生成明细数据（ODS）。...此外，如需对明细数据做进一步的汇总，则继续在Hudi ODS表上启动通用数据建模的 Flink/Spark的CMD层和后续的ADS层作业，之后对接下游仓库、AI和BI应用。...03 批流一体 按照上述思路建设的近实时数仓同时还实现了批流一体：批量任务和流任务存储统一（通过Hudi/Iceberg/DeltaLake等湖组件存储在HDFS上）、计算统一（Flink/Spark作业
Dispatcher Dispatcher 提供了一个 REST 接口，用来提交 Flink 应用程序执行，并为每个提交的作业启动一个新的 JobMaster。...Flink 集群中可以同时运行多个作业，每个作业都有自己的 JobMaster。...Flink是如何保证Exactly-once语义的 Flink通过实现两阶段提交和状态保存来实现端到端的一致性语义。...它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。...Flink CEP编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里 在流式处理中，CEP 当然是要支持 EventTime 的，那么相对应的也要支持数据的迟到现象，也就是watermark的处理逻辑。
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