当基于Standalone session模式提交相应任务时，集群重启后我们没有办法查看集群之前运行任务的情况，如果是基于pre-job方式提交任务，任务执行完成之后，那么相对应的统计信息也不会保存，基于...这样对于我们查看先前Flink作业统计信息或参数带来了不便。Flink中提供了History Server 来解决这个问题，可以在任务执行完成后保留相应的任务统计信息，便于分析和定位问题。...已完成的作业归档由JobManager上传持久化到某个路径下，这个路径可以是本地文件系统、HDFS、H3等，History Server 可以周期扫描该路径将归档的Flink任务日志恢复出来，从而可以查看相应...节点上配置flink-conf.yaml文件，指定Flink完成任务持久化的路径，这里选择HDFS目录作为任务日志持久化保存目录。...HDFS目录恢复任务数据，这里要求"historyserver.archive.fs.dir"参数配置需要与Flink各个节点上配置的"jobmanager.archive.fs.dir"参数路径保持一致
如果启用了本地恢复，Flink 将在运行任务的机器上保留一份最新检查点的本地副本。将任务调度到之前的位置，Flink 可以通过从本地磁盘读取检查点状态来最小化恢复状态的网络流量。...使用Flink 1.8.0，我们在TypeSerializers将所有内置迁移到新的序列化器快照抽象方面取得了很大进展，该抽象理论上允许模式迁移。...在TypeSerializer实际上并不需要这个属性，因此该方法现已删除。...注意：1.9 发布包中默认就已经包含了该配置项，不过当从之前版本升级上来时，如果要复用之前的配置的话，需要手动加上该配置。...详细的变更日志及调试指南请参考文档[10]。 5.2. 统一的作业提交逻辑 在此之前，提交作业是由执行环境负责的，且与不同的部署目标（例如 Yarn, Kubernetes, Mesos）紧密相关。
9-Flink中的Time 1部署方式 一般来讲有三种方式： Local Standalone Flink On Yarn/Mesos/K8s… 2Standalone部署 上一节我们讲了单机模式如何部署启动...在启动YARN session的时候会加载conf/flink-config.yaml配置文件，我们可以根据自己的需求去修改里面的相关参数....YARN session启动之后就可以使用bin/flink来启动提交作业: 例如： ....我们还可以在YARN上启动一个Flink作业。这里我们还是使用./bin/flink，但是不需要事先启动YARN session： ....这些参数可以通过conf/flink-conf.yaml 或者在启动yarn session的时候通过-D参数来指定。
集群的工作模式 local: 本地模式 standalone: 独立部署模式的flink集群 yarn: yarn模式的flink集群，需要提前在yarn上启动一个flink session，使用默认名称..."Flink session cluster" 必选：否 默认值：local job 描述：数据同步任务描述文件的存放路径；该描述文件中使用json字符串存放任务信息。...配置文件（包括hdfs和yarn）所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/etc/hadoop 必选：否 默认值：无 flinkx老版本执行命令： 以本地模式启动数据同步任务 bin/flinkx...启动Yarn Session环境 Yarn Session 模式依赖Flink 和 Hadoop 环境，需要在提交机器中提前设置好HADOOPHOME和 FLINK_HOME，我们需要使用yarn-session...提交任务 通过yarn web ui 查看session 对应的application $SESSION_APPLICATION_ID，进入到本地chunjun-dist目录，执行命令 sh .
(可选) warehouse: Hive 仓库位置, 如果既不将 hive-conf-dir 设置为指定包含 hive-site.xml 配置文件的位置，也不将正确的 hive-site.xml 添加到类路径...hive-conf-dir: 包含 Hive-site.xml 配置文件的目录的路径，该配置文件将用于提供自定义的 Hive 配置值。...那就需要另外一种机制保障写入提交的ACID，HiveCatalog就是另一种不依赖文件系统支持，但是可以提供ACID支持的方案，它在每次提交的时候都更新MySQL中同一行记录，这样的更新MySQL本身是可以保证...，因此我们现在没有途径在flink DDL上支持隐藏分区，我们在未来将会改善flink DDL。...重写文件操作 Iceberg可以通过提交flink批作业去提供API重写小文件变为大文件。flink操作表现与spark的rewriteDataFiles.一样。
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。...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。...如果我们在实际开发中，需要频繁修改代码提交到 yarn 上测试，那么就得频繁的打包，相对来说就有点麻烦。
统一数据分析平台 Dinky 提供了 Flink 上的批处理和流计算能力，以及外部数据库查询与操作的能力，使得我们的开发效率进一步提升。...在 Yarn Application 测试过程当中，也出现了一个比较重要的问题，当 Yarn 是高可用时，提交 Yarn Application 会出现作业重复的问题。...如果要部署 Yarn Application 模式，首先需要将 FLINK_HOME/lib 下的包上传到 HDFS。...首先，Dinky 是基于 Flink之上的数据开发平台，方便我们采用 FlinkSQL 做实时同步和实时 ETL；其次是 Dinky 提供了一站式的能力，在开发效率、运维上都极大的降低了我们的开发成本。...需要打 Jar 包提交运行作业；不支持作业告警 界面化提交作业，支持作业实时告警 数据源 平台切换繁琐 支持多数据源管理，统一不需要切换平台 整库同步 Flink CDC 不支持 Dinky 支持 SQL
由于当前版本的Flink不包含Hadoop相关依赖库，如果需要结合Hadoop（例如读取HDFS中的数据），还需要下载预先捆绑的Hadoop JAR包，并将其放置在Flink安装目录的lib目录中。...Flink 集群搭建 On YARN 模式 Flink On YARN模式的搭建比较简单，仅需要在YARN集群的一个节点上安装Flink即可，该节点可作为提交Flink应用程序到YARN集群的客户端。...该模式下，Flink会向YARN一次性申请足够多的资源，资源永久保持不变，如果资源被占满，则下一个作业无法提交，只能等其中一个作业执行完成后释放资源，如图： 拥有一个预先存在的集群可以节省大量时间申请资源和启动...作业可以使用现有资源快速执行计算是非常重要的。 Flink Single Job模式不需要提前启动Flink YARN Session集群，直接在YARN上提交Flink作业即可。...Session集群）的运行状态，如图 从图中可以看出，一个Flink YARN Session集群实际上就是一个长时间在YARN中运行的应用程序（Application），后面的Flink作业也会提交到该应用程序中
作者：冯庆煜 1.文档编写目的 在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN）等命令操作，这时又不想将该节点添加到...登录（hadoop11.macro.com）节点的服务器上，创建/opt/cloudera/parcels目录，并将cdh.tar.gz解压至该目录下 mkdir -p /opt/cloudera/ tar...2.3配置文件 在（hadoop11.macro.com）节点上执行如下命令创建服务配置文件存放目录 mkdir -p /etc/spark/conf mkdir -p /etc/hadoop/conf...、hive等Gateway节点上将/etc/*/conf目录下的配置文件拷贝至（hadoop11.macro.com）节点相应目录下 scp -r /etc/hadoop/conf/* hadoop11...将集群KDC服务器上的/etc/krb5.conf文件拷贝（hadoop11.macro.com）节点的/etc目录下 scp /etc/krb5.conf hadoop11.macro.com:/etc
，我们需要启动一个 yarn session 环境，进入 Flink 的 bin 目录下执行 yarn-session 脚本启动 flink session 并使用 -t 参数上传 ChunJun 的依赖包...我们再回顾下整体的提交流程： ● Flink => HDFS Flink 需要将配置文件以及 session 所依赖的 jar 上传至 HDFS，因此需要与 HDFS 进行通信 ● Flink =>...Yarn Flink 需要向 Yarn 申请资源，因此需要与 Yarn 进行通信 ●Flink => Zookeeper 如果 Flink 配置了基于 zookeeper 的高可用，那么 JobManager...如果定义了，这个 conf 将被挂载到 Kubernetes、Yarn 和 Mesos 的 JobManager 和 TaskManager 容器 / 桶上。...04 ChunJun 提交流程中的 Kerberos 执行 ChunJun-Yarn-session.sh 提交任务，ChunJun-Yarn-session.sh 实际上只是对任务的脚本路径进行了检查校验
Yarn-Per-Job Dlink 通过已注册的集群配置来获取对应的 YarnClient 实例，然后将本地解析生成的 JobGraph 与 Configuration 提交至 Yarn 来创建...Hadoop 配置文件路径：指定配置文件路径（末尾无/），需要包含以下文件：core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml； Flink 配置 lib 路径：指定 lib...的 hdfs 路径（末尾无/），需要包含 Flink 运行时的所有依赖，即 flink 的 lib 目录下的所有 jar； Flink 配置文件路径：指定配置文件 flink-conf.yaml 的具体路径...在右侧保存点选项卡可以查看该任务的所有 SavePoint 记录。 从 SavePoint 处启动 再次点击小火箭提交任务。...右边作业配置的可执行 Jar 选择刚刚注册的 Jar 配置，保存后点击小火箭提交作业。 由于提交了个批作业，Yarn 可以发现已经执行完成并销毁集群了。
是客户端入口主类，负责建立与server的会话 它提供以下几类主要方法 ： 功能 描述 create 在本地目录树中创建一个节点 delete 删除一个节点 exists 测试本地是否存在目标节点 get...我们可以理解为我们通过命令对文件及文件夹进行了操作，但这都是hdfs给我们提供的服务，而hdfs底层会将我们的文件分布式存储。 HDFS工作机制 可以通过hdfs的工作机制来理解一下原理。...随着hadoop的发展，yarn一直是最核心的资源调度中心，未来我们写的spark，flink程序都可以通过Yarn来进行调度。...第3步： 作业的client核实作业的输出路径，计算输入文件的分片，将作业的资源 (包括：Jar包、配置文件，split信息等) 拷贝到HDFS集群上的作业提交目录。...我们只需要通过开发hivesql语句，就可以对hdfs上的文件进行操作了。
版本之后已弃用该参数，ResourceManager将自动启动所需的尽可能多的容器，以满足作业请求的并行性。...classpath` 2.如果第一个步骤确定没问题还是不行的话 需要下载一个jar包放在Flink的lib目录下 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-7.0下载地址：...好在经过查阅资料找到了解决办法：原来是环境变量的问题，需要配置HADOOP_CONF_DIR路径。...如果修改之后仍报错，可以查看是否将HADOOP_CONF_DIR的路径配置在hadoop-env.sh中，若没有，添加保存即可解决。...注：出现此错误主要需要检查了etc/hadoop目录下的hadoop-env.sh，mapred-env.sh与yarn-env.sh下配置的HADOOP_CONF_DIR路径。
在重试之前，要先根据失败信息删除 Maven local repository 中对应的目录，否则需要等待 Maven 下载的超时时间才能再次出发下载依赖到本地。 2....如果你需要做一些 Flink 代码的开发工作，则需要根据 Flink 代码的 tools/maven/ 目录 下的配置文件来配置 Checkstyle ，因为 Flink 在编译时会强制代码风格的检查，...我们还可以尝试通过“–input”参数指定我们自己的本地文件作为输入，然后执行： ....如果删掉“/tmp/.yarn-properties-${user}”或者在另一个机器上提交作业能否提交到预期到 yarn session 中呢？...如果 Yarn session 没有配置 HA，又该如何提交呢？
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。 关键词：Flink State 选择 State backend ?...FsStateBackend FsStateBackend需要配置存储的文件系统，可以是hdfs路径: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints 也可以是文件系统路径...RocksDB是一个 key/value 的内存存储系统，和其他的 key/value 一样，先将状态放到内存中，如果内存快满时，则写入到磁盘中，但需要注意RocksDB不支持同步的 Checkpoint...最好是对状态读写性能要求不高的作业 RocksDBStateBackend是目前唯一提供增量checkpoint的状态后端。 如何使用状态后端 不同 State backend 吞吐量对比 ?...如果你希望为你的集群中的所有作业创建一个非默认的状态后端，你可以通过在flink-conf.yaml中指定一个新的默认后端。默认的状态后端可以在每个作业的基础上进行覆盖，如下所示。
Zeppelin还支持在解析器/任务作用域的Flink运行时参数配置，集成hive catalog ，并支持简易的cron job执行，并对多版本Flink均提供了支持，最新的master分支支持了最新的...多租户支持 支持多个用户在Zeppelin上开发，互不干扰 1.2 基于NoteBook作业提交的痛点 在最初任务较少时，我们将批、流作业都运行在单节点Zeppelin server中，直接使用SQL...后来我们改用pyflink后台作业提交，作业监控额外通过监控程序管理，但随着任务增加，单台节点无法满足任务提交需要，期间做了批、流server独立拆分，增加单节点机器配置等，但依然无法稳定。...所在的机器这边，每个客户端对应一个Yarn上的Flink Cluster，如果Flink Interpreter进程很多，会对Zeppelin这台机器造成很大的压力，导致进程挂死。...并发提交任务几乎不可能，虽然后续切换Yarn Application 模式可以把Flink interpreter 跑在了JobManager里 缓解客户端压力，但同时大规模提交pyflink作业仍存在执行效率问题
image.png 我们在认证的时候需要选定其中某一台主机作为认证节点，然后将该节点的hive.service.keytab分发到所以主机上。...，经实践，在HDP 3.1.4环境下flink的lib目录最终如下，除了上述hudi的jar包以外，其他都可以在maven仓库下载，hadoop的这个包用集群hadoop自带的即可： image.png...以hive用户在yarn上启动 flink session 在整个过程中任务都是以hive用户执行，所以需要在flink中配置hive用户对应的kerberos认证信息，具体如下： security.kerberos.login.use-ticket-cache...可以在yarn上看到该任务的提交用户为hive image.png 启动sql-client bin/sql-client 提交hudi测试任务 CREATE TABLE sourceT ( uuid...= 'true', 'hive_sync.kerberos.krb5.conf' = '/etc/krb5.conf', -- 如果不指定 默认读取/etc/krb5.conf文件 'hive_sync.kerberos.principal
我希望在最美的年华，做最好的自己！ 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。 码字不易，先赞后看！ ?...所以， 为了确保集群的高可用， 需要搭建 Flink 的 HA。 （ 如果是 部署在 YARN 上， 部署 YARN 的 HA） ， 我们这里演示如何搭建 Standalone 模式 HA。...需要注意的是，这种模式下 Hadoop 的版本至少 是 2.2，而且必须安装了 HDFS（因为启动 YARN session 的时候会向 HDFS 上 提交相关的 jar 文件和配置文件）。...注意： 如果不想让 Flink YARN 客户端始终运行，那么也可以启动分离的 YARN 会话。 该参数被称为 -d 或–detached。...我们还可以在 YARN 上启 动一个 Flink 作业，这里我们还是使用 ./bin/flink，但是不需要事先启动 YARN session。
一、前言 最近有很多小伙伴问，dlink 如何连接 Hive 进行数据开发？ 关于 dlink 连接 Hive 的步骤同 Flink 的 sql-client ，只不过它没有默认加载的配置文件。...其中，hive-conf-dir 需要指定 hive-site.xml 的路径，其他同 Flink 官方解释。...六、总结 由上所知，Dlink 以更加友好的交互方式展现了 Flink 集成 Hive 的部分功能，当然其他更多的 Hive 功能需要您自己在使用的过程中去体验与挖掘。...目前，Dlink 支持 Flink 绝大多数特性与功能，集成与拓展方式与 Flink 官方文档描述一致，只需要在 Dlink 的 plugins 目录下添加依赖即可。...七、未来 Dlink 预计十一月中下旬带来 0.4.0 版本，新增核心功能为 yarn-application 等的 FlinkSQL 提交与用户自定义 Jar 提交管理、定时任务调度接口开放等，并对多种任务提交的方式进行交互合并改进
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