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使用docker-compose搭建flink集群

第一步:安装docker和docker-compose并赋予权限 第二步:利用docker-compose构建容器 1 version: "2.1" 2 services: 3 jobmanager: 4 image: flink:1.9.2-scala_2.12 5 expose: 6 - "6123" 7 ports: 8 - "8081:8081" 9

Flink on yarn (三种模式)-调节集群的核数和内存方法

FLINK on YARN 将flink的任务提交到yarn上运行 1、可以先关闭flink的独立集群 stop-cluster.sh 2、配置HADOOP_CLASSPATH vim /etc/profile # 增加 export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath` source /etc/profile 3、启动hadoop start-all.sh 提交任务到yarn上运行 1

Flink分布式运行环境

1、基本架构 Flink是经典的主从结构,Master-Slave。 Flink集群启动时,会启动一个JobManager进程,至少一个TaskManager进程。 三个角色重要:JobManager、TaskManager、Client。 JobManager Flink系统的协调者,负责接收Flink Job,调度组成Job的多个Task的执行。 收集Jobd的状态信息,并管

Flink 系统架构

  对于数据处理系统的架构,最简单的方式就是单节点。当数据量增大,计算逻辑更加复杂多变时,可以考虑增加CPU、加大内存,也就是让一台机器变得性能更加强大从而提高计算性能——这是所谓的对称多处理架构(SMP),但是SMP存在问题很明显:所有CPU 完全平等,所有内存、总线资源共享,这就势必造成

Flink概述

what:   flink的整体架构,如下:      Flink运行时涉及到的进程主要有以下两个:jobManager和taskManager。     jobManager:     指责:主要负责task协调,和checkPoint的错误恢复等。     具体方式:当客户端将打包好的任务提交到JobManager之后,JobManager就会根据注册的Ta

Flink知识点总结

Flink简介 Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务:DataSet API、DataStream API、Table API等 Flink跟Spark Streaming的区别

Flink 部署和整体架构

一、Flink运行部署模式和流程 部署模式: 1、Local 本地部署,直接启动进程,适合调试使用 2、Standalone Cluster集群部署,flink自带集群模式 3、On Yarn 计算资源统一由Hadoop YARN管理资源进行调度,按需使用提高集群的资源利用率,生产环境 运行流程 1、用户提交Flink程序到JobClient, 2

【大数据面试】Flink 01:概述

一、概述 1、介绍 对无界和有界数据流进行有状态计算的分布式引擎和框架,并可以使用高层API编写分布式任务,主要包括: DataSet API(批处理):静态数据抽象为分布式数据集,方便使用操作符进行处理(Python) DataStream API(流处理):对分布式流数据处理,从而进行各种操作 Table API:将结构化数据抽象

4_docker 安装fink

1,docker 拉取最新 fink 镜像 (必须有网) docker pull flink 2,检查fink 镜像是否拉取成功 docker images    3,拉取成功后 使用 docker-compose启动 3.1没有docker-compose需要安装 (这个是国内镜像) curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/

【学会了学会了】Flink官网翻译——Flink集群部署概览

文章目录 前言部署(Deployment)概览及相关架构(Overview and Reference Architecture)部署方式(Deployment Modes)Application模式(Application Mode)Per-Job ModeSession Mode Summary 总结 前言 从2021年开始的2022年Flink官网翻译计划,希望能给你带来帮助! 部署(Deployment) Fl

04-Flink 部署

https://flink.apache.org/downloads.html 左侧 Downloads   Binaries,1.14.2,.tgz包,300M+大小 yarn模式需要hadoop支持,在Additional Components下面下载 解压 tar -zxvf flink-1.14.2-bin-scala_2.12.tgz 最主要的三个目录: bin :shell脚本文件      start-cluster.sh  stop-c

Flink 运行时四大组件(二.)

一、作业管理器(JobManager) 1、控制一个应用程序执行的主进程,每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制。 2、JobManager会先接收到应用程序,应用程序包括:作业图(JobGraph)、逻辑数据流图和打包的所有类库和其他资源的Jar包。 3、JobManager会把JobGraph转换成一个物理层

02-Flink检查点

记录:Flink 检查点和状态后端在实际生产中用得特别多,通过学习记录,如果有不对的地方大家多多指教 1 Flink checkpoint实战篇 1.1 Flink配置 jobmanager.rpc.address: dw501 jobmanager.rpc.port: 6123 jobmanager.memory.process.size: 1600m taskmanager.memory.process.siz

Flink运行时架构

系统架构 Flink整体架构 Flink整体架构中,最为重要的是JobManager和TaskManager。JobManager负责管理提交执行的作业,负责管理调度,因此在不开启高可用的情况下,一般只会有一个。TaskManager则是负责执行任务处理数据,所以可以存在多个。 JobManager和TaskManager的启动方式: 作为

大数据(9c)Flink运行架构

文章目录 〇运行架构图1、Client(客户端)2、JobManager(作业管理器)2.1、ResourceManager(资源管理器)2.2、Dispatcher(调度器)2.3、JobMaster(作业主控器) 3、TaskManager3.1、Slot(插槽)3.2、Task、SubTask、Operator3.3、图3.3.1、StreamGraph(逻辑流图)3.3.2、ExecutionGraph(执行图)

Flink简单学习

一:Flink基本架构 1.JobManager和TaskManager JobManager:也称之为Master用于协调分布式执行,它们用来调度task协调检查点,协调失败时恢复等 TaskManager:也称之为Worker,用于执行一个dataflow的task(或者特殊的subtask)、数据缓冲和datastream的交换      Master和Worker处理器可

FLINK(1)

网上有很多关于 storm,spark streaming ,flink对比介绍,之前接触过storm相关开发的一些概念,组件。    网上对三个组件介绍基本也是从 word count开始,看了一些flink组件功能介绍,一些组件的类名也有与storm类似。 (网上教程:https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728?p=15) 1、Fli

Flink On K8S终极实现方案

Flink作为新一代的大数据处理引擎,不仅是业内公认的最好的流处理引擎,而且具备机器学习等多种强大计算功能,用户只需根据业务逻辑开发一套代码,无论是全量数据还是增量数据,亦或者实时处理,一套方案即可全部解决。K8S是业内最流行的容器编排工具,与docker容器技术结合,可以提供比Yarn与Mes

Yarn提交Flink任务参数介绍

一、参数介绍 作业模式:yarn-per-job 参数                   描述 -yid                指定任务运行在哪个YarnSession之上 -ynm(Custom Yarnname)      自定义的Yarn名字 -yn (TaskManager)            Flink的TaskManager数

FLINK基础(152): RUNTIME(4)Flink on Yarn/K8s 原理剖析及实践(3)Flink on Kubernetes 原理剖析

0 简介   Kubernetes 是 Google 开 源 的 容 器 集 群 管 理 系 统, 其 提 供 应 用 部 署、 维护、扩展机制等功能,利用 Kubernetes 能方便地管理跨机器运行容器化的应用。Kubernetes 和 Yarn 相比,相当于下一代的资源管理系统,但是它的能力远远不止这些。 1 Kubernetes- 基本概念

FLINK基础(150): RUNTIME(2)Flink on Yarn/K8s 原理剖析及实践(1)简介 Standalone

作者:周凯波(宝牛) 阿里巴巴技术专家 1 Flink 架构概览 1.1 Flink 架构概览 -Job   用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务,它会生成一个 JobGraph。JobGraph 是由 source、map()、keyBy()/window()/apply() 和 Sink 等算子组成的。当 JobGra

Flink运行架构

Flink运行时的组件   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(TaskManager),以及分发器(Dispatcher)。因为Flink是用Java和Scala实现的,所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组

Flink原理

Flink 是可以同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架 国内比较出名的互联网公司如阿里巴巴、美团、滴滴等,都在大规模使用flink作为企业的分布式大数据处理引擎 Flink逐渐被人们所熟知,不仅是因为flink提供同时支持高吞吐、低延迟和exactly-once语义的实时计算能力,同时flin

Flink内核源码解析系列(六):通过YarnJobClusterEntryPoint类启动JobManager进程

用户执行: ./bin/flink run -t yarn-per-job -c ... xx.jar 首先启动的进程是CliFronted,然后是YarnJobClusterEntryPoint进程,它是JobManager进程,最后是YarnTaskExecutorRunner(yarn模式)或者TakManagerRunner(standalone模式),它是TaskManager进程。 在上一篇文章《Flink内核源码

Flink初识与搭建(一)

Spark生态圈 spark core 批计算 取代了MR spark streaming 流计算 取代了storm(没有自己的生态圈,所以不火) spark sql spark mlib 机器学习   问:spark core为什么会取代MR?spark计算速度为什么比MR快? 1. spark申请资源是粗粒度的资源申请(所有task执行完毕executor才会关闭,有