${FLINK_HOME}/bin/flink run -d -p 4 -ys 2 -m yarn-cluster -c com.example.Test userjar.jar arg1 arg2 1. 提交成功之后,我们会在yarn的管理页面看到一个类似的任务 这个启动命令也有很多的参数,我就不一一讲解了,我用大白话讲讲我认为最核心的几个参数。 -d 采用分离模式 -p 程序的并行度 -y...
以MySQL 作为数据源 通过使用 Ververica 官方提供的flink-connector-mysql-cdc,Flink 可以既作为采集层采集 MySQL 的 binlog 生成动态表,也作为流计算层实现流式计算,如流式 Join、预聚合等。最后,Flink 通过 JDBC 连接器将计算完成的数据写入 TiDB 中。 以MySQL 作为数据源的简便架构 这个架构的优点是非常简洁方便...
清风拂袖 Flink CDC 中,max.poll.records 参数是指每次从 Kafka 读取的数据记录的最大数量。该参数的默认值为 100000。如果设置的值超过这个限制,那么 Flink CDC 会将数据记录分成多个批次进行读取。 如果设置的值太小,那么 Flink CDC 会频繁从 Kafka 读取数据,这可能会导致 Kafka 性能下降。如果设置的值太大,...
FlinkYarnSessionCli的激活方式如代码的注释所示,主要是提交我们的application到yarn。以这种方式提交application到yarn,可以很方便的在flink命令行传递很多参数 而我们学习时,flink提交application时都没有指定上面的参数,是以standalone方式提交的。而GenericCli就是standalone的命令行客户端实现。可以看到它的isActive方法返回...
write_buffer_size| state.backend.rocksdb.writebuffer.size单个 memtable 的大小,默认是64MB。当 memtable 大小达到此阈值时,就会被标记为不可变。一般来讲,适当增大这个参数可以减小写放大带来的影响,但同时会增大 flush 后 L0、L1 层的压力,所以还需要配合修改 compaction 参数,后面再提。
1、Flink参数配置 jobmanger.rpc.address:jobmanger的地址 jobmanger.rpc.port:jobmanger的端口 jobmanager.heap.mb:jobmanager的堆内存大小。不建议配的太大,1-2G足够。 taskmanager.heap.mb:taskmanager的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值,网络缓存,用户数据等。
如果这个参数大于1,将与前面提到的最短间隔相冲突。 Checkpoint的初衷是用来进行故障恢复,如果作业是因为异常而失败,Flink会保存远程存储上的数据;如果开发者自己取消了作业,远程存储上的数据都会被删除。如果开发者希望通过Checkpoint数据进行调试,自己取消了作业,同时希望将远程数据保存下来,需要设置为: ...
根据你提供的信息,你正在使用的Flink和pyflink版本都是1.17.1,所以理论上是支持这个参数的。如果你在启动时遇到报错说不支持这个参数,可能是其他配置问题或者使用方式有误,建议你详细检查参数配置和使用方法。 至于你的第二个问题,关于scan.incremental.close-idle-reader.enabled参数是否会在快照执行完成后减少对资源的...
而在flink 的世界观中,一切都是由流组成的,离线数据是有界限的流,实时数据是一个没有界限的流,这就是所谓的有界流和无界流。 无界数据流:无界数据流有一个开始但是没有结束,它们不会在生成时终止并提供数据,必须连续处理无界流,也就是说必须在获取后立即处理 event。对于无界数据流我们无法等待所有数据都到达,...