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Flink Local模式安装以及基于Local模式运行程序

----需要环境JDK-1.8+软件下载截至2019-07-24,Flink的最新稳定版为1.8.1,以下是下载地址:http:mirrors.tuna.tsinghua.edu.cnapacheflinkflink (4) 停止Local集群$ binstop-cluster.sh2. 基于Local模式运行应用程序(1) 项目打包上传到服务器因为服务器上的Flink安装目录下已经有了Flink的基础jar包,所以打包时应该把Flink的基础包的范围设置为provided,而在idea 1.8.1 2.11 org.apache.flink flink-java ${flink.version} provided org.apache.flink flink-streaming-java 使用flink cancel 命令停止任务 ?

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flinklocal模式启动全流程源码分析

主要针对一个WordCount的示例来对flink中关键组件如taskManager和jobMaster等服务的启动流程进行一个简要的分析。 在Local client、taskManager、jobMaster中都会启动对应的一个actor service,然后相互之间会进行通信,如心跳和任务分配等。

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    2021年大数据Flink(三):​​​​​​​Flink安装部署 Local本地模式

    ----Flink安装部署Flink支持多种安装模式- Local—本地单机模式,学习测试时使用- Standalone—独立集群模式,Flink自带集群,开发测试环境使用- StandaloneHA— 独立集群高可用模式,Flink自带集群,开发测试环境使用- On Yarn—计算资源统一由Hadoop YARN管理,生产环境使用Local本地模式原理Flink程序由JobClient进行提交JobClient 作业执行完成后,结果将发送回客户端(JobClient)操作1.下载安装包https:archive.apache.orgdistflink2.上传flink-1.12.0-bin-scala_2.12 -1.12.05.改名或创建软链接mv flink-1.12.0 flink ln -s exportserverflink-1.12.0 exportserverflink测试1.准备文件rootwords.txtvim Flinkexportserverflinkbinstop-cluster.sh启动shell交互式窗口(目前所有Scala 2.12版本的安装包暂时都不支持 Scala Shell)exportserverflinkbinstart-scala-shell.sh local

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    Apache Zeppelin 中 Flink 解释器

    概述 Apache Flink是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,为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错。 如何启动本地Flink群集,来测试解释器 Zeppelin配有预配置的flink-local解释器,它在您的机器上以本地模式启动Flink,因此您不需要安装任何东西。 如何配置解释器来指向Flink集群 在“解释器”菜单中,您必须创建一个新的Flink解释器并提供下一个属性: 属性 值 描述 host local 运行JobManager的主机名。 local在本地模式下运行flink(默认) port 6123 运行JobManager的端口 有关Flink配置的更多信息,可以在这里找到。 Flink for Apache Flink Meetup进行交互式数据分析。

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    flink开发过程中遇到的问题集锦

    org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager.initialize(YarnResourceManager.java:234) ... 11 common frames omitted 这种问题一般发生在将flink 程序部署到yarn集群的时候,由于flink启动的时候会加载hadoop下面的jar包,加到自己的classpath里,如果hadoop的jar包和自己flink工程的jar包版本不一致就会导致这个问题 local class incompatibleorg.apache.flink.table.api.StreamQueryConfig; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = XXX, local class serialVersionUID = -XXX 在提交flink程序的时候如果出现这种情况一般是由于jar包冲突导致的 ,可能是某一个jar的冲突、也可能是scala的版本不一致导致的,比如你的flink集群的scala是2.11,你的程序的scala版本是2.12。

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    Flink Context到底是什么?

    Context ,又称执行上下文,特别抽象的一个东西,今天特地记录一下 Flink Context 到底是什么?有什么作用? 不至于每天使用 Flink,总感觉云里雾里的Flink Context 总共可以分为三种:StreamExecutionEnvironment、RuntimeContext、函数专有的Context ? ();这一句话就是获得了 Flink 程序执行的上下文。 private static final long DEFAULT_NETWORK_BUFFER_TIMEOUT = 100L; ** * The environment of the context (local StreamExecutionEnvironmentFactory contextEnvironmentFactory; ** The default parallelism used when creating a local

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    Flink命令行 - 1.10

    本篇文章大概3155字,阅读时间大约8分钟结合Flink官方文档,整理关于Flink命令行的操作参数,包含命令行接口和Scala Shell1文档编写目的整理Flink官方文档中命令行接口和scala-shell jar包的Flink应用程序,具体功能如下:提交Flink应用取消运行的Flink应用获取Flink应用的信息查看Flink集群上的应用(包含运行中和等待的应用)触发或释放savepointFlink命令行详细解释 flink run (这里略过了部分python的参数)-c,--class Flink应用程序的入口-C,--classpath 指定所有节点都可以访问到的url,可用于多个应用程序都需要的工具类加载 local启动方式.binstart-scala-shell.sh local使用scala shell支持batch和stream,对应到benv和senv上。 scala shell local.binstart-scala-shell.sh local?

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    一文入门流处理开发

    一、Flink介绍Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。 本文介绍flink部署分为两种模式:local,standalone。 找到下载的flink压缩包,进行解压$ tar -zxvf flink-1.4.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz首先是local模式,最为简单。 org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager- TaskManager data connection information: 2c358d6f38949f9aae31c5bddb0cc1dc@ LY1F-R021707-VM14.local 可以打开页面查看到相关信息,说明local模式部署是没问题的。下面来看一下standlone部署方式。安装JDK,解压压缩包,都是一样的。不一样的是我们要修改解压后的flink配置文件。

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    用python多线程抓取网站图片,速度极快

    ) except Exception,e: print e time.sleep(1) urllib.urlretrieve(self.url, self.name)threads=: d += 1 local = d:mysitepic%d %d mkdir(local) print download begin... for i in xrange(40): lcal = local url=u url soup.find_all(div,class_=img-wrap) for girl in my_girl: jokes = girl.find(img) link = jokes.get(src) flink = link print flink content2 = urllib2.urlopen(flink).read() #with open(u暴走漫画++time.strftime(%H-%M-%S )+random.choice(qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm)+flink,wb) as code: #在OSC上现学的 with open(u暴走漫画++flink,wb) as

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    聊聊flink如何兼容StormTopology

    FlinkLocalClusters to be used for execution. * * @param clusterFactory * The LocalClusterFactory to create the local ----------------------------------------------------------------------​ ** * A factory that creates local clusters. * public interface LocalClusterFactory {​ ** * Creates a local Flink cluster. * @return A local Flink cluster. * FlinkLocalCluster createLocalCluster(); }​ ** * A factory that instantiates a 通过FlinkTopology对storm提供了一定的兼容性,这对于迁移storm到flink非常有帮助要在flink上运行storm的topology,主要有几个步骤,分别是构建storm原生的TopologyBuilder

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    聊聊flink如何兼容StormTopology

    1.6.2flink-contribflink-stormsrcmainjavaorgapacheflinkstormapiFlinkLocalCluster.java ------------------------------------------------------------------------ Access to default local FlinkLocalClusters to be used for execution. * * @param clusterFactory * The LocalClusterFactory to create the local ----------------------------------------------------------------------- ** * A factory that creates local clusters. * public interface LocalClusterFactory { ** * Creates a local Flink cluster. * @return A local 通过FlinkTopology对storm提供了一定的兼容性,这对于迁移storm到flink非常有帮助要在flink上运行storm的topology,主要有几个步骤,分别是构建storm原生的TopologyBuilder

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    flink sql 知其所以然(二)| 自定义 redis 数据维表(附源码)

    port = 6379, -- redis server 端口 format = json -- 指定 format 解析格式 lookup.cache.max-rows = 500, -- guava local cache 最大条目 lookup.cache.ttl = 3600, -- guava local cache ttl lookup.max-retries = 1 -- redis 命令执行失败后重复次数 hget 封装一部分维表 local cache:为避免高频率访问 redis,维表加了 local cache 作为缓存5.维表实现篇-维表实现的过程在实现 redis 维表之前,不得不谈谈 flink e) { LOG.error(Redis has not been properly initialized: , e); throw new RuntimeException(e); } 初始化 local 5.2.3.维表 local cachelocal cache 在初始化时可以指定 cache 大小,缓存时长等。

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    Flink学习笔记(2) -- Flink部署

    1、Flink Local模式部署Ⅰ、依赖环境:  linux机器  jdk1.8及以上【配置JAVA_HOME环境变量】Ⅱ、下载地址  https:mirrors.tuna.tsinghua.edu.cnapacheflinkflink -1.6.1flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgzⅢ、local模式快速安装启动  (1)解压:tar -zxvf flink-1.6.1-bin-hadoop27 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 & yarnⅡ、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    .binyarn-session.sh 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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    Managing Large State in Apache Flink®: An Intro to Incremental Checkpointing

    Apache Flink was purpose-built forstatefulstream processing. As a result, the incremental checkpoint history in Flink does not grow indefinitely, and Flink eventually in a local temporary directory. The columns in the figure above show the state of the local RocksDB instance for each checkpoint, the and the counts in the shared state registry after the checkpoint completes.For checkpoint ‘CP 1’, the local

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    批流统一计算引擎的动力源泉—Flink Shuffle机制的重构与优化

    ,这样可以减少大规模场景下进程之间的网络连接数量;Flink定义一种buffer数据结构用来缓存上下游的输入和输出,不同op的输入和输出端都维护一个独立有限的local buffer pool,这样可以让上下游以 中,flink buffer被回收到local buffer pool中继续给op复用,netty buffer最终写入到socket buffer后回收;下游网络端netty线程从socket buffer 中读取数据拷贝到netty buffer中,经过decode后向local buffer pool申请flink buffer进行数据拷贝,flink buffer插入到input channel队列, buffer,这样flink buffer不能被及时回收导致local buffer pool资源最终耗尽;上游op由于拿不到flink buffer无法继续输出数据被block停止工作,这样一层层反压直到整个拓扑的 op产出的record先序列化到两个临时ByteBuffer中,再从local buffer pool中申请flink buffer进行长度和数据信息拷贝,最后插入到sub partition队列中。

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    腾讯实时计算平台Oceanus建设实践

    可用性相关:我们在Flink中提供了多个算子,包括local keyby, incremental windows, dim join等。这些算子能够很好的提高用户开发程序的效率和程序执行的性能。 这种动态的slot申请方式可以使得Flink的资源利用率极大的提高。3.4 Local Keyed Streams 现实中,很多数据具有幂律分布。 为了解决负载倾斜的问题,我们提供了Local Keyby算子,允许用户在task本地对数据流进行划分。划分得到的Local keyed streams和一般的Keyed streams是类似的。 即如果数据流总共有3个key group,那么每个task的local key group range都为。 当并发度改变时,这些local key group将按照数据均匀分给新的task。 在这种情况下,同一个task将会被分配到多个具有相同id的local key group。这些具有相同id的local key group将会被合并起来。

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    快手基于 Flink 的持续优化与实践

    内容包括:Flink 稳定性持续优化Flink 任务启动优化Flink SQL 实践与优化未来的工作Tips:点击文末「阅读原文」即可回顾作者原版分享视频~一、Flink 稳定性持续优化第一部分是 Flink 第二,Local Global Aggregation,思路是聚合操作拆分为两阶段, Local 阶段预聚合减少数据条数,Global 解决全局聚合。 第一,两阶段聚合,分为 Local window Agg 和 Global window Agg。 Local window Agg:预聚合 window 大小与 global 阶段保持一致,checkpoint 时将结果写出,不保存状态 。Global window Agg:全量聚合。 第二,增加 mini-batch,好处是 local 阶段 mini-batch 避免数据量缓存过多,Global 阶段 mini-batch 减少状态访问次数。?

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    【快速入门大数据】前沿技术拓展Spark,Flink,Beam

    文章目录概览Sparkmr问题Spark特征Spark生态系统对比Hadoop生态系统开发语言及运行环境Scala&Maven安装配置Spark总结Flink分布式计算框架(流处理)概述配置环境Flink 运行检验Beamquickstart-java概览Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用Sparkmr问题mr->spark? mvn -version配置Spark手动编译适合cdh的压缩包(注意1.7的jdk可能会过时了) spark-2.4.3-bin-2.6.0-cdh5.15.1.tgz进入bin目录启动模式(本地测试local hdfs, ) scala> textFile.countres2: Long = 4检验 http:hadoop01:4040jobs总结spark启动:spark-shell --master local 并未细分下载选项配置环境flink解压tar -zxf flink-1.12.1-bin-scala_2.11.tgz -C .wordcountFlink运行.binflink run .examplesbatchWordCount.jar

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    基于 Flink 实现的商品实时推荐系统(附源码)

    前言之前一直给大家推荐的是关于 Flink 的介绍和知识点,可以在历史文章搜索了解。 1.2模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主要分为6个Flink任务:用户-产品浏览历史 -> 实现基于协同过滤的推荐逻辑通过Flink去记录用户浏览过这个类目下的哪些产品,为后面的基于 需要的服务有:Mysql、Redis、Hbase和KafkaMysqldocker pull mysql:5.7 docker run --name local-mysql -p 3308:3306 - e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7 简单介绍一下命令,先拉取镜像,然后指定参数启动容器--name local-mysql 容器名为local-mysql-p MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 容器内的变量名MYSQL_ROOT_PASSWORD对应的值为123456 即mysql的root密码为123456-d 后台启动Redis$ docker run --name local-redis

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    2021年最新最全Flink系列教程_Flink快速入门(概述,安装部署)(一)(建议收藏!!)

    下面为大家带来阿里巴巴极度热推的Flink,实时数仓是未来的方向,学好Flink,月薪过万不是梦!! 系列教程__Flink高级API(三) day01_Flink概述、安装部署和入门案例今日目标Flink概述(了解)Flink安装部署(会部署)Flink入门案例(会操作)Flink概述什么是批处理和流处理批处理 2019年flink 商业公司被阿里收购,Flink 迎来了快速的发展Flink的官方介绍Flink 是 Java 开发的,通信机制使用 akka ,数据的交换是 nettyFlink 推荐使用 Java 部署层 local 单机; 集群部署(standalone 、 yarn 、mesos、k8s); 云部署 (阿里云、腾讯云、亚马逊云等) 运行层 runtime StreamingGraph 流图 jobGraph Flink的应用场景常用的应用?应用三个场景 stream pipeline 流管线批流分析基于事件驱动Flink的安装部署Local本地安装?

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