集群部署模式主要包含Standalone、HadoopYarn 、Kubernetes等,Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算,目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理器模式,下面我们重点讲解Flink 基于Standalone集群、Yarn资源管理器以及Kubernetes集群部署方式。 一、Standalone集群部署 1、节点划分 通过Flink运行时架构小结,我们知...
容错机制:Storm可以通过ACK机制实现数据的容错机制,而SparkStreaming、StructuredStreaming和Flink可以通过CheckPoint机制实现容错机制。 状态管理:Storm中没有实现状态管理,SparkStreaming实现了基于DStream的状态管理, StructuredStreaming支持基于Dataset/DataFrame的状态管理,而Flink实现了基于操作的状态管理。 延时:表示数据处理的...
1.1.什么是Flink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。 1. 官网:https://flink.apache.org/zh/flink-architecture.html 有谁再用? Apache Flink 为全球许多公司和企业的关键业务提供支持。在这个页面上,我们展示了一些著名的 Flink 用户,他们在生产中运行着有...
Flink 程序在运行时主要有 TaskManager， JobManager， Client 三种角色。JobManager 是集群的老大， 负责接收 Flink Job， 协调检查点， Failover 故障恢复等， 同 时管理 TaskManager 。 包含： Dispatcher 、 ResourceManager 、 JobMaster。TaskManager是执行计算的节点，每个 TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息...
同时在全球范围内,越来越多的公司开始使用 Flink,在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。 2) Flink 的定义 Flink是一个框架分布式处理引擎,用于在无边界和有边界流上进行有状态计算。它能运行在普通集群上,并能以内存速度和任意规模进行计算。
导言:Flink调优概览 第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交 Flink 任务时进行指定。
Flink中状态的实现有三种:MemoryState、FsState、RocksDBState。三种状态存储方式与使用场景各不相同,详细介绍如下:1、MemoryStateBackend 构造函数:MemoryStateBackend(int maxStateSize, boolean asyncSnapshot) 存储方式:State存储于各个 TaskManager内存中,Checkpoint存储于 JobManager内存 容量限制:单个State最大5M、max...
Flink 首先支持了 Scala 和 Java 的 API，Python 也正在测试中。Flink 通过 Gelly 支持了图操作，还有机器学习的 FlinkML。Table 是一种接口化的 SQL 支持，也就是 API 支持，而不是文本化的 SQL 解析和执行。对于完整的 Stack 我们可以参考下图。图 2. Flink 的 Stack Flink 为了更广泛的支持大数据的生态圈...
Flink是一个开源的流式处理和批处理框架,用于实时数据流和大规模数据批处理的分布式计算和处理。它提供了高性能、低延迟、Exactly-Once语义的数据处理,适用于各种大数据应用场景,包括实时分析、事件驱动应用、数据仓库和批处理作业。 有界和无界数据 有界流:
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.9.0 注:如果想要创建基于 Scala 语言的项目,只需要将 flink-quickstart-java 换成 flink-quickstart-scala 即可,后文亦同。 2. 使用官方脚本快速构建 ...