-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。...而state大小同样可能拖慢checkpoint甚至OOM（使用Heap-based StateBackend）或者物理机内存 使用超过容器资源（使用RocksDBStateBackend）的稳定性。...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。...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； ${job_jar_path...观察作业是否在Flink上正常运行，如下: [Storm 作业在Flink上运行] 并比较原本的storm作业和Flink作业运行结果是否正确；
1 Flink 的角色 Flink 在运行时，主要由两种角色组成 JobManager 和 TaskManager。...2 任务链 首先，Flink 中的 Task 是什么？ Flink 中的每个算子都可以设置并行度，每个算子的一个并行度实例就是一个 subTask。...一般情况下，Flink 在 Map 操作中默认开启 TaskChain，以提高 Flink 作业的整体性能。...为了能控制一个 TaskManager 能接受多少个 task，Flink 提出了 Task Slot 的概念。...但实际上，Flink 在默认情况下，只要子任务是来自同一个 job，是允许子任务（类似 source/map，Window）共享一个 slot 的。
用来由 JobClient 提交给 JobManager，是由顶点（JobVertex）、中间结果（IntermediateDataSet）和边（JobEdge）组成的 DAG 图 JobGraph 定义作业级别的配置...配置相应的 StreamPartitioner，如果这个没有指定 StreamPartitioner 的话，则会走下面的逻辑创建默认的 StreamPartitioner： //org.apache.flink.streaming.api.graph.StreamGraph...null) { partitioner = new RebalancePartitioner(); } 三、参考 https://matt33.com/2019/12/09/flink-job-graph...-3/ http://wuchong.me/blog/2016/05/10/flink-internals-how-to-build-jobgraph/
业务背景介绍 在数仓ETL、实时计算的场景下，我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。...在研发作业管理系统中，我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端，Flink 批流作业可视化预览的核心组件。...在一年多时间的产线实践中，我们对作业提交的方式策略进行了几次演进，目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次，流作业500+，均稳定运行。...支持3种Flink开发语言：SQL，Python，Scala，并且打通各个语言之间的协作，比如用Python写的UDF可以用在用Scala写的Flink 作业里 支持Hive 内置HiveCatalog...2.2 作业提交架构优化收益 流作业支持了以作业组为单位的Flink On Yarn作业提交，每次提交作业独立创建解析器，提交完成后销毁解析器，有效降低了Zeppelin server的负载，通过作业调度管理器可以将同一个分组的作业提交到同一个
近日Apache Hudi社区合并了Flink引擎的基础实现（HUDI-1327），这意味着 Hudi 开始支持 Flink 引擎。...hudi-utilities-bundle packaging/hudi-timeline-server-bundle docker...(笔者Hudi源码在D:\github\ 路径下，大家根据自己实际路径找一下) 这个 hudi-flink-bundle_2.11-0.6.1-SNAPSHOT.jar 就是我们需要使用的flink客户端...-ytm 1024 -p 4 -ys 3 -ynm hudi_on_flink_test hudi-flink-bundle_2.11-0.6.1-SNAPSHOT.jar --kafka-topic...://olap/hudi/test/config/flink/hudi-conf.properties --checkpoint-interval 3000 --flink-checkpoint-path
为了模拟作业失败并能恢复，我们判断当我们输入是 “ERROR” 时，抛出异常迫使作业失败： public void flatMap(String value, Collector out) {...首先启动一个 nc 服务： wy:opt wy$ 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
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。...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）...，所以直接运行如下命令就可以提交一个Flink的Word Count作业到 yarn 上，不需要像Session模式那样事先去创建资源： [root@hadoop01 /usr/local/flink]...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
什么是 Docker? Docker 是一种工具，它让容器创建，部署和运行应用程序变得更加容易。...容器使开发人员可以将应用程序与所需的所有部分（如库和其他依赖项）打包在一起，并将其作为一个包进行部署。...启动 MySQL 容器 创建一个 Docker Volume，Volume 是用来储存状态的，这里就是用来存储数据的。...如此一来，就算我们不小心移除了 MySQL 容器，数据依然会保留下来： $ docker volume create tinylearn-vol 复制代码 启动容器： $ docker run --name.../_/mysql 首次启动时，由于没有 MySQL 镜像，可能需要花 10 分钟左右下载（具体时间取决于网络环境）： 下载完毕后会自动启动容器，我们可以通过以下命令查询容器状态： $ docker ps
容器简介 Docker利用容器来开发、运行应用。容器是镜像创建的实例。它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是 相互隔离的、保证安全的平台。类似安装系统的电脑实体。...使用命令docker start 容器id 即可启动已经存在的容器。...运行在前台，容器中使用exit命令或者调用docker stop、docker kill命令，容器停止。...$ docker restart 5e644f959f0b 5e644f959f0b 容器自动重启 Docker提供了restart policy机制，可以在容器退出或者Docker重启时控制容器能够自启动...1.使用 docker rm 删除已经停止的容器 $ docker rm 92d1b548ad88 92d1b548ad88 2.使用 docker rm -f 删除正在运行的容器 $ docker
一：什么是容器 如果容器理解为独立运行的一个或一组应用，以及它们的运行态环境。 而虚拟机则为可理解为跑在上面的应用。...二：创建容器 创建文件名为Dockerfile的空目录，将以下三个文件复制到其中。...修改为IP 5.后台运行应用程序 #docker run -d -p 4000:80 friendlyhello 6.查看容器 # docker container ls CONTAINER ID...CREATED 1fa4ab2cf395 friendlyhello "python app.py" 28 seconds ago 7.停止容器...:part2 四：附录： 如果想知道更多容器相关命令可试着运行下列命令 docker build -t friendlyname
docker run 使用镜像启动容器 docker ps 列出正在运行的容器 docker exec 在容器内执行另一个程序 docker stop 停止容器 docker start 将停止的容器再次启动...docker rm 删除容器 docker export 将容器内的文件系统导出 docker export -o rootfs.tar 容器ID 容器被停止后，docker ps命令就看不到该容器了...，需要使用docker ps -a来查看所有容器，包括已经停止的容器。...可能会导致非常多已经停止的容器占用系统资源，所以建议docker run时添加--rm参数，在容器运行完毕时自动清除 docker exec是如何进入到容器中的?...唯一影响的是，k8s是直接操作containerd操作容器，那么它和docker是独立的工作环境，彼此都不能访问对方的容器和镜像，也就是docker ps看不到k8s运行的容器。
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。...本文是笔者根据过往经验以及调优实践，结合京东实时计算平台（JRC）背景产出的面向专业人员的Flink流作业调优指南。...而在Flink作业中申请的一个StateHandle——即`Runtime Context# get...
容器(Container) : 镜像运行时的实体 镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体，容器可以被创建...容器的实质是进程，但与直接在宿主执行的进程不同，容器进程运行于独立的命名空间。上一篇文章提到镜像使用的是分层存储，而容器也是如此。 容器存储层的生存周期和容器一样，容器消亡时，容器存储层也随之消亡。...因此，任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。 按照 Docker 最佳实践的要求，容器不应该向其存储层内写入任何数据 ，容器存储层要保持无状态化。...所有的文件写入操作，都应该使用数据卷（Volume）、或者绑定宿主目录，在这些位置的读写会跳过容器存储层，直接对宿主(或网络存储)发生读写，其性能和稳定性更高。...数据卷的生存周期独立于容器，容器消亡，数据卷不会消亡。因此， 使用数据卷后，容器可以随意删除、重新 run ，而数据却不会丢失。
docker ps docker ps -a #显示所有状态容器 docker stop xx 进入容器 docker exec -it xx /bin/bash ?...image.png 持续查看日志 docker logs -f xxx 容器分为两种：服务类容器或工具类容器 服务类容器：-d 工具类容器：-it start/stop/restart 服务类容器：...自动重启 docker run -d --restart=always httpd restart=on-failure:3 pause 暂停容器 /unpause docker rm 删除容器 docker...rmi 删除镜像 容器状态转换图 ?...image.png 容器的实现： cgroup 实现资源配额 namespace 实现资源隔离 ? image.png
Docker 容器 操作 Docker 容器 Docker 启动容器 Docker 守护态运行 Docker 终止容器 Docker 进入容器 Docker 导出和导入容器 Docker 删除容器 操作...Docker 容器 容器是 Docker 又一核心概念。...Docker 终止容器 可以使用 docker container stop 来终止一个运行中的容器。 此外，当 Docker 容器中指定的应用终结时，容器也自动终止。...Docker 导出和导入容器 # 导出容器 如果要导出本地某个容器，可以使用 docker export 命令。...Docker 删除容器 可以使用 docker container rm 来删除一个处于终止状态的容器。
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