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关键词

flink(12)-flink on yarn

flink yarn flink on yarn有两种模式,分别是session cluster和per job session 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 bin/yarn-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 bin/flink run -c mainClass /path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -c mainClass /path/to/user/jar per job per job,是每个任务对应一个集群,每次提交的时候会单独拉一个集群起来,任务run的命令如下 同步 bin/flink run -m yarn-cluster -d -c mainClass /path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -m yarn-cluster -d -c mainClass /path/to/user/jar

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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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    FlinkFlink 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 Container 3、Flink 任务调度原理 ?

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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。 Sink DataSet Data Sink 参考 Flink程序结构

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    FlinkFlink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 Streams 时效性短 6)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。 run -c com.gupao.bd.sample.flink.realtime.app.ProductDataStreamSync /cloud/code/gp/gp-bd/demo_flink/

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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学习笔记(2) -- Flink部署

    /apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz Ⅲ、local模式快速安装启动   (1)解压:tar -zxvf flink 节点,flink会自动把任务调度到其它节点执行 3、Flink on Yarn模式部署和解析 Ⅰ、依赖环境   至少hadoop2.2   hdfs & yarn Ⅱ、Flink on Yarn 的两种使用方式 Flink on Yarn的两种运行方式:   第一种【yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务)】     启动一个一直运行的flink集群     . /bin/flink run . 4、Flink HA -- JobManager HA   jobManager协调每个flink任务部署。它负责任务调度和资源管理。

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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(GCE/EC2)、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入门(一)——Apache Flink介绍

    同时Flink支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失,Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护,使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果 Flink的具体优势有以下几点: 同时支持高吞吐、低延迟、高性能 Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。 针对内存管理,Flink实现了自身管理内存的机制,尽可能减少JVM GC对系统的影响。 另外,Flink通过序列化/反序列化方法将所有的数据对象转换成二进制在内存中存储,降低数据存储的大小的同时,能够更加有效地对内存空间进行利用,降低GC带来的性能下降或任务异常的风险,因此Flink较其他分布式处理的框架会显得更加稳定 更多实时计算,Flink,Kafka,ES等相关技术博文,欢迎关注实时流式计算

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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.api Scala 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.scala StreamExecutionEnvironment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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    flink(13)-flink on yarn源代码分析


    session client和per job 由于flink不同的版本代码变动较大,所以在这里需要区分flink的版本进行一下说明 flink1.9之前的基本一致,提交至yarn的主要流程都在
    这里session和per job的在流程上的最大区别就是clusterId是否为空 flink1.9之后进行了流程统一,抽象出了一个PipelineExecutor接口,统筹所有的提交,不过在看继承关系之前还是先看一下 到这里已经将所有的提交流程都说完了,大家对于flink争个提交流程应该有了更加清晰的认识。
    最后在来说一下flink submit的接口,这是在flink-1.10才出现的一个新的统一,流程图如下
    ?

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    Flink源码走读(一):Flink工程目录

    /flink run的入口。 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-jepsen: 对Flink分布式系统正确性的测试,主要验证Flink的容错机制。 flink-scala: Flink scala的API。 flink-scala-shell: Flink提供的scala命令行交互接口。 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部署及作业提交(On Flink Standalone)

    -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 -0-flink01.log flink-root-standalonesession-0-flink01.out flink-root-taskexecutor-0-flink01.log flink-root-taskexecutor /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 flink 然后提交任务: [root@flink01 /usr/local/flink]# .

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    Flink学习笔记:1、Flink快速入门

    官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/quickstart/setup_quickstart.html flink /apache/flink/flink-1.3.2/flink-1.3.2-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz [root@centos ~]# wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn /apache/flink/flink-1.3.2/flink-1.3.2-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz Resolving mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn -1.3.2]# tail -f log/flink-*-jobmanager-*.out hello: 1 hello,flink : 1 bye : 1 (6)停止 Flink [root@node1 [root@node1 flink-1.3.2]# 1.3 阅读样例源码 https://github.com/apache/flink/blob/master/flink-examples/flink-examples-streaming

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    Flink学习笔记(1) -- Flink入门介绍

    目录 1、Flink简介 2、Flink架构图 3、Flink基本组件介绍 4、Flink的流处理与批处理 5、Flink应用场景分析 6、Flink\Storm\SparkStreaming的比较 7 、Flink入门案例 – WordCount 8、Flink scala shell代码调试 1、Flink简介 ?    3、Flink基本组件介绍 ? 7、Flink入门案例 -- WordCount ? ? ? ? ? Flink WordCount 实时处理 Java版本代码: ? ? Flink WordCount 实时处理 Scala版本代码: ? Flink WordCount 批处理 Java版本代码: ? Flink WordCount 批处理 Scala版本代码: ?

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    flink实战-flink streaming sql 初体验

    等大数据组件都支持sql的查询,使用sql可以让一些不懂这些组件原理的人,轻松的来操作,大大的降低了使用的门槛,今天我们先来简单的讲讲在flink的流处理中如何使用sql. 实例讲解 构造StreamTableEnvironment对象 在flink的流处理中,要使用sql,需要首先构造一个StreamTableEnvironment对象,方法比较简单。 以下的代码是基于flink 1.10.0版本进行讲解的,各个版本略有不同。 使用Row flink中提供的元组Tuple是有限制的,最多到Tuple25,所以如果我们有更多的字段,可以选择使用flink中的Row对象. 参考资料: [1].https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/types_serialization.html 完整代码请参考

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    Flink学习笔记(3) -- Flink API解析

    1、Flink DataStreamAPI Ⅰ、DataStream API 之 Data Sources部分详解   source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source   通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source,或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 2、Flink DataSetAPI Ⅰ、DataSet API之Data Sources部分详解 ? Ⅱ、DataSet API之Transformations部分详解 ? ? ? 3、Flink Table API & SQL   Flink针对流处理和批处理提供了相关的API-Table API和SQL。    https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/table/ ? 4、Flink 支持的DataType和序列化 ? ?

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    快速入门Flink (2) —— Flink 集群搭建

    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! ? ---- 1、Flink 环境搭建 Flink 支持多种安装模式。 wordcount 程序测试 7) 查看 Flink WebUI 1.1.5 具体操作 1)上传 Flink 压缩包到指定目录 2) 解压缩 flink 此时会生成新的 Flink 配置信息以便 TaskManagers 能够连接到 JobManager。同时,AM 也提供 Flink 的 WEB 接口。 ■ 使用 flink 直接提交任务 bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 .

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    Flink Time

    Flink 支持两种 watermark 生成方式: 在SourceFunction中产生 collectWithTimestamp 方法发送一条数据 第一个参数就是我们要发送的数据 第二个参数就是这个数据所对应的时间戳 key.asInstanceOf[Tuple1[String]].f0 out.collect(Order(timestamp, category, sum)) } } 总结 主要了解Flink

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    Flink —— 状态

    在本节中,您将了解Flink为编写有状态程序提供的api。请参阅有状态流处理以了解有状态流处理背后的概念。 Flink的数据模型不是基于键值对的。因此,不需要将数据集类型物理地打包到键和值中。键是“虚拟的”:它们被定义为实际数据之上的函数,以指导分组操作符。 org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.time.Time 该策略可以通过 StateTtlConfig 配置进行配置: import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import org.apache.flink.api.common.time.Time Flink 提供的 RocksDB 压缩过滤器会在压缩时过滤掉已经过期的状态数据。

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