Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》、《SQL Stream Builder的概览》和《CSA的部署方案》，今天我们来进行下一个章节：CSA的安装部署。
问题导读 1.Atlas中实体具体指什么？ 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义？ 3.如何验证元数据收集？ 在Cloudera Streaming Analytics中，可以将Flink与Apache Atlas一起使用，以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案，在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找，组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息，请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前，需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中，需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后，群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时，Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体，并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部，Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。
上一篇博客博主已经为大家介绍了 Flink的简介与架构体系，本篇博客，我们来学习如何搭建Flink集群。
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
随着近来越来越多的业务迁移到 Flink 上，对 Flink 作业的准确性要求也随之进一步提高，其中最为关键的是如何在不同业务场景下保证 exactly-once 的投递语义。虽然不少实时系统（e.g. 实时计算/消息队列）都宣称支持 exactly-once，exactly-once 投递似乎是一个已被解决的问题，但是其实它们更多是针对内部模块之间的信息投递，比如 Kafka 生产（producer 到 Kafka broker）和消费（broker 到 consumer）的 exactly-once。而 Flink 作为实时计算引擎，在实际场景业务会涉及到很多不同组件，由于组件特性和定位的不同，Flink 并不是对所有组件都支持 exactly-once（见[1]），而且不同组件实现 exactly-once 的方法也有所差异，有些实现或许会带来副作用或者用法上的局限性，因此深入了解 Flink exactly-once 的实现机制对于设计稳定可靠的架构有十分重要的意义。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，可为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖了本机迭代支持，托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
如何快速的投入到Flink的学习当中，很多人在搭建环境过程中浪费了太多的时间。一套一劳永逸的本机Flink开发环境可以让我们快速的投入到Flink的学习中去，将精力用在Flink的原理，实战。这也对于工作和面试有着巨大帮助。
Plink是一个基于Flink的流处理平台，旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。如作业的创建，删除，编辑，更新，保存，启动，停止，重启，管理，多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。如 SQL 的在线开发，智能提示，格式化，语法校验，保存，采样，运行，测试，集成 Kafka 等。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
流计算 Oceanus 是位于云端的流式数据汇聚、计算服务。只需几分钟，您就可以轻松构建网站点击流分析、电商精准推荐、物联网 IoT 等应用。流计算基于 Apache Flink 构建，提供全托管的云上服务，您无须关注基础设施的运维，并能便捷对接云上数据源，获得完善的配套支持。
场景描述：当Flink程序的checkpoint被激活时，状态会被持久化到checkpoint，以防止数据丢失和无缝恢复。状态在内部如何组织和它们如何以及在哪持久化，依赖于所选的状态后端。
Checkpoint 的存储的位置取决于配置的 State backend（JobManager 内存，文件系统，数据库...）。
Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句，但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的 Table 程序中。此外，这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游 Topic 的 tps 高峰达到5-6w。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》和《SQL Stream Builder的概览》，今天我们来进行下一个章节：CSA的部署方案。
ZOOKEEPER 3节点 FLINK JOB-MANAGER 3节点 每个节点一个pod FLINK TASK-MANAGER N节点 通过k8s replicas 扩缩容 负载均衡 1节点
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试：https://tech.meituan.com/test-of-storms-reliability.html），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，
场景描述：本文将为大家展示字节跳动公司将 Jstorm 任务迁移到 Apache Flink 上的整个过程以及后续计划。你可以借此了解到字节跳动公司引入 Apache Flink 的背景，Apache Flink 集群的构建过程，如何兼容以前的 Jstorm 作业以及基于 Apache Flink 构建一个流式任务管理平台，本文将一一为你揭开这些神秘的面纱。
Cloudera流分析（CSA）提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案，可以扩展到较大的吞吐量和状态。除Flink之外，CSA还包括SQL Stream Builder，可使用对数据流的SQL查询来提供数据分析经验。
我们前面写的word count的例子，没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的 可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等 特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的 缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富 的 Storm 框架作为对照，进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至 少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框 架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持，为后续的 SLA 建设提供一定参考。 Flink 与 Storm 两个框架对比：
Flink 1.12 版本在 20 年 12 月已经正式 Release，目前我们的 Flink SQL 作业的 Flink 引擎版本还是 1.10，本文主要用以评估 Flink 1.10 升级到 1.12 整体所能带来的预期收益，同时结合所需投入的成本，决定是否需要升级 Flink SQL 引擎版本到 1.12。本次升级所评估的收益包含 1.11 和 1.12 版本所带来的收益，如有理解错误，欢迎指出，一起交流。
状态可以存储在Java的堆内或堆外。根据你的状态终端，Flink 也可以管理应用程序的状态，这意味着 Flink 可以处理内存管理（可能会溢出到磁盘，如果有必要），以允许应用程序存储非常大的状态。默认情况下，配置文件 flink-conf.yaml 为所有Flink作业决定其状态终端。
Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准，其开源社区发展迅速，提出了很多改进计划（Flink Improvement Proposals，简称 FLIP）并不断迭代，几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器（connecotr）来连接各种数据源，内置了 kafka、jdbc、hive、hbase、elasticsearch、file system 等常见的 connector，此外 Flink 还提供了灵活的机制方便开发者开发新的 connector。对于 source connector 的开发，有基于传统的 SourceFunction 的方式和基于 Flink 改进计划 FLIP-27 的 Source 新架构的方式。本文首先介绍基于 SourceFunction 方式的不足，接着介绍 Source 新架构以及其设计上的深层思考，然后基于 Flink 1.13 ，以从零开发一个简单的 FileSource connector 为例，介绍开发 source connector 的基本要素，尽量做到理论与实践相结合，加深大家的理解。
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章，这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。 而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。
一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中的最大值)
checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html ，选择对应Hadoop的Flink版本下载
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：
在运行 Flink 应用程序时，JVM 会随着时间的推移加载各种类。 这些类可以根据它们的来源分为三组：
主要是当Flink开启Checkpoint的时候，会往Source端插入一条barrir，然后这个barrir随着数据流向一直流动，当流入到一个算子的时候，这个算子就开始制作checkpoint，制作的是从barrir来到之前的时候当前算子的状态，将状态写入状态后端当中。然后将barrir往下流动，当流动到keyby 或者shuffle算子的时候，例如当一个算子的数据，依赖于多个流的时候，这个时候会有barrir对齐，也就是当所有的barrir都来到这个算子的时候进行制作checkpoint，依次进行流动，当流动到sink算子的时候，并且sink算子也制作完成checkpoint会向jobmanager 报告 checkpoint n 制作完成。
我们书接上文，我们在之前的文章《正面超越Spark | 几大特性垫定Flink1.12流计算领域真正大规模生产可用(上)》详细描述了Flink的生产级别Flink on K8s高可用方案和DataStream API 对批执行模式的支持。
来自Flink Forward Berlin 2017的最受欢迎的会议是Robert Metzger的“坚持下去：如何可靠，高效地操作Apache Flink”。 Robert所涉及的主题之一是如何粗略地确定Apache Flink集群的大小。 Flink Forward的与会者提到他的群集大小调整指南对他们有帮助，因此我们将他的谈话部分转换为博客文章。 请享用！
作者：刘泽善，腾讯CSIG专家工程师 前言 Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准，其开源社区发展迅速，提出了很多改进计划（Flink Improvement Proposals，简称 FLIP [1]）并不断迭代，几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器（connecotr）来连接各种数据源，内置了 kafka [2]、jdbc [3]、hive [4]、hbase [5]、elasticsearch [6]、file system [7] 等常见的
ApacheFlink努力为所有现成的应用程序自动导出合理的默认资源需求。对于希望根据特定场景的知识微调资源消耗的用户，Flink提供细粒度资源管理。
针对不同的运行环境，Flink提供了一套统一的分布式作业引擎，就是上图的Runtime层。
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
Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes，但也可以设置作为独立集群甚至库运行。
随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入，对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行，但是在公司应用容器化的背景下，可以统一使用公司K8S资源池，同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度，Flink SQL任务K8S化是必须进行的，所以我们也希望通过这次升级直接利社区的on K8S能力，直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。特别是社区在Flink 1.13中on Native K8S能力的支持完善，为了紧跟社区同时提升有赞实时计算引擎的能力，经过一些列调研，我们决定将有赞实时计算引擎由Flink 1.10升级到Flink 1.13.2。
在一个企业中，为了最大化的利用集群资源，一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload。因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行。首先，让我们了解下 Yarn 和 Flink 的关系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
