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流计算 Oceanus

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云端的流式数据汇聚、计算服务,满足您实时处理数据的需求
  • Flink 接入

    操作场景在使用 Flink 过程中需要对 Flink 任务运行状态进行监控,以便了解 Flink 任务是否正常运行,排查 Flink 故障等。前提条件购买的腾讯云弹性 MapReduce(以下简称 EMR)产品包含 Flink 组件,并在实例上跑 Flink 任务。我们也向 flink 官方提交了支持认证的 PR。 为防止类冲突,如果已经使用 Flink 官方插件,需要先执行以下命令删除官方插件。查看监控在对应 Prometheus 实例 >【集成中心】中找到 Flink 监控,安装对应的 Grafana Dashboard 即可开启 Flink 监控大盘。单击右上角的【Flink 集群】,查看 Flink 集群监控。单击表格中的【Task 名列值】,查看 Task 监控详情。
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  • Flink 配置项

    SET 配置项 = '参数值'; 示例配置 SQL 作业状态保留时间针对 GROUP BY 和 JOIN 等大状态的语句,Flink 提供了 Idle State Retention例如,下面的语句指定了状态的最短保留时间是5小时,最长保留时间是6小时,Flink 会在这两个时间点之间自行选择状态的清理时机。注意: 状态的最短保留时间和最长保留时间之间的差值必须大于5分钟,否则 Flink 会报错并忽略该设置。时间单位的写法遵循 Flink 配置的规范,例如可以写10min、也可以写3h、3hour、7day、7d等。数值和单位之间的空格为可选项。SET CHECKPOINT_TIMEOUT = '300 s'; 注意: Flink 配置项(高级参数)execution.checkpointing.timeout 对 SQL
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  • 查看作业 Flink UI

    处于运行中状态的作业可以查看该作业的 Flink UI(即 Flink 原生的 Dashboard),作业的 Flink UI 有两个入口: 登录 流计算 Oceanus 控制台,选择【作业管理】>【操作】>【Flink UI】。登录 流计算 Oceanus 控制台,选择需要查看 Flink UI 的作业,单击【作业名称ID】进入作业详情页,在【监控告警】页的右上角单击【Flink UI】。单击【Flink UI】后会打开新的标签页,输入用户名密码后方可成功进入页面。用户名默认为 admin,密码为创建集群时设置,若忘记密码可在集群管理中重置密码。
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  • Flink学习——Flink概述

    介绍了下Flink的架构、组件以及组件的相关功能 Flink概述1.Flink架构?拓展库:Flink 还包括用于复杂事件处理,机器学习,图形处理和 Apache Storm 兼容性的专用代码库。2.Flink组件Flink工作原理Job Managers、Task Managers、客户端(Clients)?Flink程序需要提交给Client。Slot的个数就代表了一个Flink程序的最高并行度,简化了性能调优的过程允许多个Task共享Slot,提升了资源利用率默认情况下,Flink 允许 subtasks 共享 slots,即使它们是不同参考Flink 基本工作原理分布式运行时环境
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  • Flink学习笔记:2、Flink介绍

    of Flink that is, Flink’s streaming API.Flink的最新版本重点支持批处理,流处理,图形处理,机器学习等各种功能.Flink 0.7引入了Flink最重要的特性,即Flink的流媒体API。 最初版本只有Java API。在前面的章节中,我们尝试了解Flink体系结构及其执行模型。 由于其强大的架构,Flink充满了各种功能。Flink的分布式轻量级快照机制有助于实现高度的容错性。它允许Flink提供高吞吐量性能和保证交付。Flink为批处理和流数据处理提供API。所以一旦你建立了Flink的环境,它可以容易地托管流和批处理应用程序。事实上,Flink的工作原理是流式处理,并将批处理视为流式处理的特例。
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  • 【Flink】Flink流应用开发

    1、Flink概述(1)Flink简介 Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据分布式实时计算引擎,使用官网的一句话来介绍Flink就是“Stateful Computations Over Streams6)架构不同 (3)Flink的应用场景 1)实时数据仓库:数据的实时清洗、归并、结构化,数据仓库的补充和优化。(4)Flink系统架构 Flink是Master-Slave架构,Master是JobManager,Slave是TaskManager。的一套接口和实现,可以实现Flink与各种存储、系统的连接。cloudcodegpgp-bddemo_flinktargetdemo_flink-1.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar &
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  • flink(12)-flink on yarn

    flink yarn flink on yarn有两种模式,分别是session cluster和per jobsession cluster session cluster是一个long running的模式,先拉起一个flink集群,然后大家向这个集群提交任务 集群启动的脚本如下binyarn-session.sh -n4 -jm1024 -tm 4096 -s 2任务运行模式 同步和异步 主要体现命令的区别在如下同步
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  • 流计算 Oceanus

    条件函数,时间窗口函数,比较函数,类型转换函数,算术函数,聚合函数,逻辑和位运算函数,概览,命名规则,保留字,数据类型,术语表,流计算服务委托授权,CAM 访问管理,概述,CREATE FUNCTION,Flink配置项,查询语句,INSERT 语句,上下游数据一览,查看集群信息,创建作业,查看作业信息,开发 SQL 作业,查看作业日志信息,发布运行作业,暂停、继续、停止作业,查看作业 Flink UI,配置作业监控告警,聚合函数,逻辑和位运算函数,概览,标识符与保留字,命名规则,保留字,数据类型,术语和数据类型,术语表,流计算服务委托授权,操作指南,权限管理,CAM 访问管理,概述,CREATE FUNCTION,Flink数据操作语句,查询语句,INSERT 语句,上下游开发指南,上下游数据一览,查看集群信息,作业管理,创建作业,查看作业信息,开发 SQL 作业,查看作业日志信息,发布运行作业,暂停、继续、停止作业,查看作业 Flink
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  • Flink学习——Flink编程结构

    介绍了Flink的程序结构 Flink程序结构概述 任何程序都是需要有输入、处理、输出。 那么Flink同样也是,Flink专业术语对应Source,map,Sink。而在进行这些操作前,需要根据需求初始化运行环境 执行环境Flink 执行模式分为两种,一个是流处理、另一个是批处理。再选择好执行模式后,为了开始编写Flink程序,需要根据需求创建一个执行环境。否则,如果正在执行JAR,则Flink集群管理器将以分布式方式执行该程序。Flink的source多种多样,例如我们可以根据不同的需求来自定义source。SinkDataSet Data Sink参考Flink程序结构
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  • Flink入门(二)——Flink架构介绍

    1、基本组件栈了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层​ API&Libraries层作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口物理部署层  该层主要涉及Flink的部署模式,目前Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone、YARN)、云(GCEEC2)、Kubenetes。Flink基本架构图Flink系统主要由两个组件组成,分别为JobManager和TaskManager,Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则,JobManager为Master节点协调过程都是在Flink JobManager中完成。
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  • Flink源码走读(一):Flink工程目录

    flink-clients: Flink客户端,用于向Flink集群提交任务、查询状态等。flink-connectors: Flink连接器,相当于Flink读写外部系统的客户端。这些连接器指定了外部存储如何作为Flink的source或sink。flink-docs: 这个模块并不是Flink的文档,而是Flink文档生成的代码。flink-table: Flink Table API,在第三小节中细说。flink-yarn: Flink对yarn集群管理的支持。二. flink-runtime模块flink-runtime模块是Flink最核心的模块之一,实现了Flink的运行时框架。
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  • Flink学习笔记:1、Flink快速入门

    import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterToolimport org.apache.flink.streaming.api.scala.; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream
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  • Flink简介

    Flink特点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,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink技术栈Flink首先支持Local的执行环境,所有模块组件都可以运行在同一个JVM进程中,主要是方便开发调试,使用者在开发Flink应用时可以在IDE环境中方便的本地运行或是设置断点进行代码调试同时Flink也可以委托YARN进行资源管理,Flink的Job通过YARN申请资源。最后,Flink也支持Google和Amazon的公有云平台,Flink的Job可以直接提交到公有云上执行。Flink架构Client负责提交Flink作业,首先将用户的Flink Job翻译并优化成图状的Dataflow,并提交给JobManager,JobManager将Flink DataFlow切分成分布式Flink程序执行过程Client负责提交Flink作业,首先将用户的Flink Job翻译并优化成图状的Dataflow,并提交给JobManager,JobManager将Flink DataFlow
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  • 【Flink】Flink 运行架构及 Flink 流处理 API

    1、Flink 的运行时组件Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件,它们会在运行流处理应用程序时协同工作:作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器任务管理器(TaskManager)Flink 中的工作进程。通常在 Flink 中会有多个 TaskManager 运行,每一个 TaskManager都包含了一定数量的插槽(slots)。2、Flink 任务提交流程当一个应用提交执行时,Flink 的各个组件是如何交互协作的,如下图所示。 ? 上图是从一个较为高层级的视角,来看应用中各组件的交互协作。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 Container3、Flink 任务调度原理?
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  • Flink Introduction

    从Apache官方博客中得知,Flink已于近日升级成为Apache基金会的顶级项目。 从Flink官网得知,其具有如下主要特征: 1.可靠性和扩展性  当服务器内存被耗尽时,Flink也能够很好的运行,这是因为Flink包含自己的内存管理组件、序列化框架和类型推理引擎。 3.完全兼容Hadoop Flink支持所有的Hadoop所有的输入输出格式和数据类型,这就使得开发者无需做任何修改就能够利用Flink运行历史遗留的MapReduce操作。接下来看下flink的架构:?今天简单介绍下flink的概要,下次研究下flink的内部优化器和内存管理机制,再分享下。更多的信息,大家可以登录官网看看http:flink.apache.org。总的来说flink是 一个值得关注的框架。
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  • Flink * 转

    :443) at org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli.run(FlinkYarnSessionCli.java:720) at org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli:347) at org.apache.flink.client.program.ClusterClient.shutdown(ClusterClient.java:263) at org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli.runInteractiveCli:720) at org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli$1.call(FlinkYarnSessionCli.java:514) at org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli:424) at org.apache.flink.util.InstantiationUtil.deserializeObject(InstantiationUtil.java:412) at org.apache.flink.util.InstantiationUtil.readObjectFromConfig后来,发现flink老是因为资源不足挂掉,考虑是不是因为资源不足,导致flink没有启动完成导致的。 加大flink的启动资源参数后,重新提交jar,完美运行。
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  • Flink1.4 Flink程序剖析

    Flink程序程序看起来像转换数据集合的普通程序。请注意,Java DataSet API的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.java包中找到,而Java DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.apiScala DataSet API的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.scala包中找到,而Scala DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.api.scalaStreamExecutionEnvironment是所有Flink程序的基础。如果使用程序创建JAR文件并通过命令行调用它,那么Flink集群管理器将执行你的main方法,并且getExecutionEnvironment()返回一个用于在集群上执行你程序的执行环境。
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  • Prometheus 监控服务

    策略类型说明,通知模板,标签示例,使用标签,编辑标签,使用限制,概述,安装 Grafana 插件,白名单,概述,策略设置,策略授予,相关角色权限说明,API 概览,数据写入,监控数据查询,自定义监控,Flink通知模板,标签示例,使用标签,编辑标签,使用限制,概述,安装 Grafana 插件,白名单,概述,策略设置,策略授予,相关角色权限说明,API 概览,数据写入,监控数据查询,自定义监控,EMR 接入,Flink
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  • Flink架构

    Framework;JobManager:负责整个Flink集群任务的调度和资源分配。参考:flink solt和并行度 client客户端:不是runtime的一部分,换句话说,Flink集群启动client提交的任务之后,client客户端时可以断开的,是可以不需要的。二、资源管理一、集群部署阶段集群部署这里指的是Flink standalone模式,因为在Yarn模式(包括session、single job模式也成Per-job模式)是可以仅通过Flink client在standalone模式中,Flink任务能利用的总资源已在启动集群时确定,其并行通过在执行.flink run 时,通过可选参数确定(不指定则为默认值1)。Yarn资源分配Flink的Yarn模式session、single job模式在实现方法上还是存在一定的区别: 1)session模式是先利用yarn-session.sh在yarn新建一个Flink
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