Scala Shell的使用 使用正确的运行环境 Flink Shell已经支持批处理和流处理两种模式。...在Scala Shell中，可以使用:paste命令进入拷贝模式，复制粘贴之后，再使用Control + D按键组合退出粘贴模式。...使用Flink Flink Scala Shell也支持扩展模式，包括独立的Flink集成和与其他应用程序共享的纱线实现。...远程链接 使用remote模式，指定JobManager的机器名（IP）和端口号： bin / start-scala-shell.sh远程 纱线 使用这个命令可以在Yarn上部署一个新的...上的应用程序 设置自定义名称 -qu | --queue 指定YARN队列 -s | --slots
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。...如何测试它的工作 您可以在Zeppelin Tutorial文件夹中找到Flink使用的示例，或者尝试以下字数计数示例，方法是使用Till Rohrmann演示文稿中的Zeppelin笔记本 与Apache
配置总内存 Flink JVM 进程的进程总内存（Total Process Memory）包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。...对于独立部署模式（Standalone Deployment），如果你希望指定由 Flink 应用本身使用的内存大小，最好选择配置 Flink 总内存。...更多详情请参考如何为独立部署模式配置内存。 通过配置_进程总内存_可以指定由 Flink _JVM 进程_使用的总内存大小。...(**) 只有在 jobmanager.memory.enable-jvm-direct-memory-limit 设置为 true 时，JobManager 才会设置 JVM 直接内存限制*。...本地执行模式下，JVM 堆空间的实际大小不受 Flink 掌控，而是取决于本地执行进程是如何启动的。
对于容器化部署，它对应于请求的容器的内存大小，另请参阅如何为容器配置内存(Kubernetes 或者 Yarn) 另一种设置内存的方法是配置特定于具体Flink进程的total Flink memory...(***) 仅当设置了对应的jobmanager.memory.enable-jvm-direct-memory-limit 选项时，才会为JobManager添加JVM Direct内存限制 根据比例限制的组件...使用者权重(Consumer Weights) 如果作业包含多种类型的托管内存使用者，还可以控制如何在这些类型之间共享托管内存。...配置总内存(Total Memory） 设置内存配置的最简单方法是为进程配置总内存。如果使用本地执行模式运行JobManager进程，则不需要配置内存选项，不起任何作用。...Flink脚本和CLI在启动JobManager进程时通过JVM参数-Xms和-Xmx设置JVM堆大小 配置堆外内存(Off-heap Memory) 堆外内存组件可用于任何类型的JVM直接内存和本地内存使用
：jobmanager节点可用的内存大小 taskmanager.heap.mb：taskmanager节点可用的内存大小 taskmanager.numberOfTaskSlots：每台机器可用的...总结 1.slot是静态的概念，是指taskmanager具有的并发执行能力 2.parallelism是动态的概念，是指程序运行时实际使用的并发能力 3.设置合适的parallelism能提高运算效率...、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 ?...(taskmanager运行在上面) Ⅳ、使用on-yarn的好处： 提高集群机器的利用率 一套集群，可以执行MR任务，spark任务，flink任务等… Ⅴ、Flink on yarn内部实现...使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF(单点故障) 。 用户可以在standalone或 YARN集群 模式下，配置集群高可用。 ?
Flink JVM 进程的进程总内存（Total Process Memory）包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。...总结 那么在实际使用时如何配置呢，可以通过flink-conf.yaml文件中指定，也可以在提交任务时在Configuration中按照JobManagerOptions和TaskManagerOptions...对于独立部署模式（Standalone Deployment）[14]，如果你希望指定由 Flink 应用本身使用的内存大小，最好选择配置 Flink 总内存。...更多详情请参考如何为独立部署模式配置内存[15]。 通过配置进程总内存可以指定由 Flink JVM 进程使用的总内存大小。...只有在 jobmanager.memory.enable-jvm-direct-memory-limit[29] 设置为 true 时，JobManager 才会设置 JVM 直接内存限制。
我们常见的优化 Checkpoint的手段如下： 一、设置最小时间间隔 当Flink应用开启Checkpoint功能，并配置Checkpoint时间间隔，应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint...反压问题处理 我们已经知道反压产生的原因和监控的方法，当线上任务出现反压时，需要如何处理呢？...在启动 JobManager 进程时，Flink 启动脚本及客户端通过设置 JVM 参数 -Xms 和 -Xmx 来管理 JVM 堆空间的大小。...如果该配置项设置为 true，Flink 会根据配置的堆外内存大小设置 JVM 参数 -XX:MaxDirectMemorySize。...内存调优 独立部署模式（Standalone Deployment）下的内存配置 独立部署模式下，我们通常更关注 Flink 应用本身使用的内存大小。
flink1.12 内存和提交参数 在使用yarn cluster模式提交flink的任务时候，往往会涉及到很多内存参数的配置 例如下面的提交命令： flink run -d -m yarn-cluster...jobmanager.memory.heap.size ：对应到图中的JVM Head：JobManager的JVM堆内存大小。...可以通过将最小和最大大小设置为相同的值，可以显式指定JVM开销的确切大小。 那么如果设置了 -yjm 1024 ，JobManager的JVM的堆内存大小是多少呢？...用于 Flink 应用的算子及用户代码的 JVM 堆内存， 托管内存：对应到图中的Managed Memory，流处理作业中使用 RocksDB State Backend，批处理作业中用于排序、哈希表及缓存中间结果...按照比例算，如果内存大小小于/大于配置的最小/最大大小，则将使用最小/最大大小。通过将min/max设置为相同的值，可以明确指定网络内存的确切大小。
前情回顾 对于flink的基本概念和基本运行模式讲解的内容请参考这篇文章《Flink流式处理概念简介》。...本文主要是讲解flink on yarn的运行原理及基本使用，后面会再出一篇文章将flink on yarn的部署及各种调优。...首先，我们要启动一套jobmanager和taskmanager集群 然后，我们可以向该集群提交我们的应用程序，由上个步骤启动的jobmanager和TaskManager运行我们的应用。.../bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 4096 -jm代表jobmanager的内存大小，-tm代表的是TaskManager的内存大小，-n代表的是n个taskmanager...那么可能会有人问，还有个slot的概念，如何通过参数设置呢，其实只需要-s参数，就可以设置每个TaskManager所包含的slot数。
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...监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务 Flink on yarn 集群启动步骤 ： 步骤1 用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序...文件的路径 -jm,--jobManagerMemory JobManager的内存大小，driver-memory [in MB] -m,--jobmanager...建议将slot的数量设置每台机器的处理器数量 -st,--streaming 在流模式下启动Flink -t,--ship ...可以覆盖配置文件中的默认值。 使用run 命令向yarn集群提交一个job。客户端可以确定jobmanager的地址。当然，你也可以通过-m参数指定jobmanager。
注意:系统和运行脚本在启动时解析配置.对配置文件的更改需要重新启动Flink JobManager和TaskManagers Flink on Yarn模式安装部署要做的其实不多，正常的步骤： 1、上传二进制包...一般情况下，vcore的数量等于处理的slot（-s）的数量 -nm,--name YARN上为一个自定义的应用设置一个名字 -q,--query 显示yarn中可用的资源 (内存, cpu核数) -qu...可以覆盖配置文件中的默认值 -yn taskmanager个数 -yjm jobmanager内存大小 -ytm taskmanager内存大小 -ys 一个taskmanager的slot个数...这些参数可以从 conf/flink-conf.yaml 中设置，或者在启动会话时使用-D参数设置 如： yarn.reallocate-failed: 此参数控制Flink是否应重新分配失败的TaskManager...如果此值设置为1（默认值），则当Application master失败时，整个YARN会话将失败。较高的值指定YARN重新启动ApplicationMaster的次数。
高可用性设置将有多个JobManager，其中一个始终是leader，而其他则是standby。...使用超线程时，每个插槽将占用2个或更多物理线程上下文。...，这是一个上限分级成分的的总进程内存 各参数功能描述： 这些配置值设置决定了TaskManager使用内存大小。...这包括本机内存，但不包括直接内存，并且在Flink计算JVM最大直接内存大小参数时将不进行计数。得出JVM开销的大小以构成总进程内存的已配置部分。...如果未配置它们，则将它们设置为其默认值。任务堆内存和 任务堆外内存被认为是无限的（Long.MAX_VALUE字节），并且托管内存 的默认值仅对于本地执行模式为128Mb。
---- Flink On Yarn模式 原理 为什么使用Flink On Yarn?...在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下： -1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业 -3...和TaskManger 优点：不需要每次递交作业申请资源，而是使用已经申请好的资源，从而提高执行效率 缺点：作业执行完成以后，资源不会被释放，因此一直会占用系统资源 应用场景：适合作业递交比较频繁的场景...应用场景：适合作业比较少的场景、大作业的场景 操作 1.关闭yarn的内存检查 vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 添加： <!...taskmanager # -tm 表示每个TaskManager的内存大小 # -s 表示每个TaskManager的slots数量 # -d 表示以后台程序方式运行 注意: 该警告不用管 WARN
建议将slot的数量设置每台机器的处理器数量 -tm : 每个TaskManager的内存大小，executor-memory -jm : JobManager的内存大小，driver-memory...=16368 jobmanager.rpc.address：因为JobManager会经常分配到不同的机器上 taskmanager.tmp.dirs：使用Yarn提供的tmp目录 parallelism.default...在这个模式下，同样可以使用-m yarn-cluster提交一个"运行后即焚"的detached yarn（-yd）作业到yarn cluster。...停止yarn cluster yarn application -kill application_1539058959130_0001 Yarn模式的HA 应用最大尝试次数（yarn-site.xml...），您必须配置为尝试应用的最大数量的设置yarn-site.xml，当前YARN版本的默认值为2（表示允许单个JobManager失败）。
但是，随着 Flink CDC [1] 实时数据捕获技术的广泛应用，以及采用 Flink 新版 Source 接口（FLIP-27: Refactor Source Interface [2]）的 Connector...我们可以使用 jobmanager.memory.flink.size 参数来控制 Flink 总内存的阈值，对于非容器环境（例如 Standalone 等部署模式），可以设置这个参数来让 Flink...，用户提交作业时，执行用户程序代码，也可能有内存分配Checkpoint 回调函数中的用户代码（CheckpointListener），用于通知快照完成或失败事件，或执行用户自定义逻辑堆内存大小的配置参数是...除了 Connector 对 JobManager 造成堆内存压力外，当用户提交 Flink 作业时，如果有额外的长期线程创建（例如通过 Curator 协调多个作业的数据处理范围），也可能导致提交时的...堆外内存的配置参数为 jobmanager.memory.off-heap.size，默认是 128M，但只是君子协定，用于计算堆内存大小时的扣除量，并不能限制超用。
使用Zeppelin，您可以使用丰富的预构建语言后端（或解释器）制作交互式的协作文档，例如Scala、Python、SparkSQL、Hive、FlinkSQL等。...主要问题有以下： Zeppelin Server单点故障导致已经运行流作业失败，批作业无法正常提交；最初使用yarn这种模式提交，客户端 Flink Interpreter 进程运行在 Zeppelin...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...，超过一定数量时，等待释放资源提交； remote模式提交到hadoop yarn 中已经存在的job manager中，共享管理资源； yarn模式通过解析器新建flink cluster ； 作业提交后...3.3 Flink SQL流作业资源调度 如前所述，通过自研作业管理系统，提交流作业时，主要执行pyflink进行任务的后台提交，虽然通过临时创建解析器，提交后销毁的方式可以有效减轻Zeppelin server
一、部署模式 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...使用命令行进行取消时，需要先获取到作业的 JobId，可以使用 flink list 命令查看，输出如下： [root@hadoop001 flink-1.9.1]# ....的 JVM 堆内存大小，默认为 1024m 。...另外在高可用模式下，还需要使用分布式文件系统来持久化存储 JobManager 的元数据，最常用的就是 HDFS，所以 Hadoop 也需要预先安装。...文件，增加如下配置： # 配置使用zookeeper来开启高可用模式 high-availability: zookeeper # 配置zookeeper的地址，采用zookeeper集群时，可以使用逗号来分隔多个节点地址
我们可以使用 jobmanager.memory.flink.size 参数来控制 Flink 总内存的阈值，对于非容器环境（例如 Standalone 等部署模式），可以设置这个参数来让 Flink...等部署模式下，用户提交作业时，执行用户程序代码，也可能有内存分配 Checkpoint 回调函数中的用户代码（CheckpointListener），用于通知快照完成或失败事件，或执行用户自定义逻辑...堆内存大小的配置参数是 jobmanager.memory.heap.size。...除了 Connector 对 JobManager 造成堆内存压力外，当用户提交 Flink 作业时，如果有额外的长期线程创建（例如通过 Curator 协调多个作业的数据处理范围），也可能导致提交时的...堆外内存的配置参数为 jobmanager.memory.off-heap.size，默认是 128M，但只是君子协定，用于计算堆内存大小时的扣除量，并不能限制超用。
2、解压 flink-1.10.2-bin-scala_2.12 进入到 conf 目录，修改配置 # jobmanager节点可用的内存大小。...设置合适的 parallelism 来提高运算效率（kafka 应用一般和 partition 一一对应或成倍数关系配置） ---- flink从 1.8.0 版本开始，移除了对 hadoop 版本的依赖...5、提交任务 后台命令方式提交：bin/flink run -h 打成jar包，前端提交 ---- 方式二：Yarn 以 Yarn 模式部署 Flink 任务时，要求 Flink 是有 Hadoop...Flink 提供了两种在 yarn 上运行的模式，分别为 Session-Cluster 和 Per-Job-Cluster模式。.../examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar ---- 模式二：yarn-cluster【日常使用频次最高方式】 原理：提交任务的时候创建新的 Application
Flink参数配置 jobmanger.rpc.address jm的地址。 jobmanager.rpc.port jm的端口号。 jobmanager.heap.mb jm的堆内存大小。...在yarn模式使用的时候会受到yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores值的影响。...parallelsm.default 任务默认并行度，如果任务未指定并行度，将采用此设置。 web.port Flink web ui的端口号。...当数据在缓存中的时间超过linger.ms时，无论缓存中数据是否达到批量大小，都会被强制发送出去。 ack 数据源是否需要kafka得到确认。...yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores yarn的虚拟CPU内核数，建议设置为物理CPU核心数的2-3倍，如果设置过少，会导致CPU资源无法被充分利用，跑任务的时候CPU
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