部署Flink之前首先需要安装好JDK,可以选择8或11版本,我这里选择的是JDK11:
Hi,我是王知无,一个大数据领域的原创作者。 Apache Flink 社区发布了 Flink 1.13 的另一个错误修复版本。
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血来潮,打算自己编一版 Blink 玩玩,这篇文章分为两个部分:
导语 | Flink已经成为未来流计算趋势,目前在很多大厂已经有了大规模的使用。最近在学习Flink源码,就想把自己学习的过程分享出来,希望能帮助到志同道合的朋友。开始阅读源码,说明读者已经对flink的基本概念有一些了解,这里就不再重复介绍Flink了。本文作为学习过程的第一章,首先对Flink的工程目录做一个解读,了解了工程下各个模块的作用,才能在遇到问题时准确定位到代码,进一步学习。
既然分析了 Dockerfile,那么也顺带分析一波 docker-entrypoint.sh 脚本都干了什么事。
基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后,当任务执行失败、取消或者完成后,可以在WebUI中查看对应任务的统计信息,这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要,可以知道一个任务异常挂掉前发生了什么,便于定位问题。
📷 ---- ---- Step 1 Prompt 体系化的列举出Flink的知识点, 输出markdown语言格式 📷 📷 📷 Step 2 Prompt 将上述回答转换为markdown的Code 📷 # Flink 知识点概览 Apache Flink 是一个流处理框架,用于在分布式环境中处理无限的数据流。以下是 Flink 的知识点概览: ## Flink 架构 - Flink 架构概述 - Flink 集群架构 - JobManager 和 TaskManager - Flink 数据流执
Apache Flink是一个分布式流处理引擎,它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用,并且在支持容错的前提下,高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(event-time)、计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证,Flink迅速被很多公司采纳,成为了新一代的流计算处理引擎。2020年2月11日,社区发布了Flink 1.10.0版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升,同时引入了native Kubernetes的特性。对于Flink的下一个稳定版本,社区在2020年4月底冻结新特性的合入,预计在2020年5-6月会推出Flink1.11,该版本重点关注新特性的合入(如FLIP-105,FLIP-115,FLIP-27等)与内核运行时的功能增强,以扩展Flink的使用场景和应对更复杂的应用逻辑。。
问题导读 1.Flink CEP是什么? 2.Flink CEP可以做哪些事情? 3.Flink CEP和流式处理有什么区别? 4.Flink CEP实现方式有哪些? Flink CEP在Flink里面还是比较难以理解的。有的老铁甚至以为和Flink流式处理是差不多的。其实Flink CEP跟流式处理确实有相似的地方。但是Flink CEP处理的是流式数据,但是却并不是流式处理(datastream)。后面给大家详细讲解。 Flink CEP有的大家甚至不知道CEP是什么?CEP在Flink未产生以前,已经有CEP,并不是有了Flink才有CEP,我们这里重点是讲Flink CEP。CEP本身的含义是复杂事件处理。那么它为什么可以处理复杂事件,这就跟它的原理有关系了。所以我们需要了解NFA,NFA是什么?它的含义是非确定有限自动状态机。我们明确它的概念是什么就可以了。后面同样也会给大家补充。 由于官网只讲了CEP的基础部分,因此我们需要给大家补充原理部分,基础(组成)部分,以及编程方面的内容。 也就是我们按照下面线路来学习: 1.首先认识Flink CEP 2.Flink CEP原理机制 3.Flink CEP编程 通过上面三部分,我们来学习Flink CEP。
前面写了一些flink的基础组件,但是还没有说过flink的环境搭建,现在我们来说下基本的环境搭建 1. 使用StatefulSet的原因 对于Flink来说,使用sts的最大的原因是pod的hostname是有序的;这样潜在的好处有 hostname为-0和-1的pod可以直接指定为jobmanager;可以使用一个statefulset启动一个cluster,而deployment必须2个;Jobmanager和TaskManager分别独立的deployment pod由于各种原因fail后,由于StatefulSet重新拉起的pod的hostname不变,集群recover的速度理论上可以比deployment更快(deployment每次主机名随机) 2.使用StatefulSet部署Flink 2.1 docker的entrypoint 由于要由主机名来判断是启动jobmanager还是taskmanager,因此需要在entrypoint中去匹配设置的jobmanager的主机名是否有一致 传入参数为:cluster ha;则自动根据主机名判断启动那个角色;也可以直接指定角色名称 docker-entrypoint.sh的脚本内容如下:
来源:王知无 作者:王知无 By 暴走大数据 场景描述:这是一份Flink学习面试指北。看看你能通过这? 关键词:Flink 学习 面试 《大数据技术与架构》和《暴走大数据》读者拥有本文的优先阅读权。 转载请联系作者本人。 答案将在下期给出。 概念和基础篇 简单介绍一下Flink Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别?和Spark中的structured streaming 相比呢?Flink相比ss和storm有什么优势? Flink的组件栈是怎么样的? Flink的基础编程模型了
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大家期盼已久的1.9已经剪支有些日子了,兴冲冲的切换到跑去编译,我在之前的文章《尝尝Blink》里也介绍过如何编译,本文只针对不同的地方以及遇到的坑做一些说明,希望对遇到同样问题的朋友有一些帮助。
Apache Flink是用于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,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
用于学习,在IDEA上开发的flink job,能直接在IDEA运行,如果运行时依赖的flink框架是我们自己编译构建的,就做到了从业务到框架都可以修改源码并验证,起到了很好的学习和动手实践效果;
有没有去面试的时候被问到Flink的面试题你答不上来,为什么那?,菜吗?不是。原因是你接触的面试题太少了,那我今天就根据不同的群体来给大家你分享。
其实比较也没啥意义,不同社区发展的目标总是会有差异,而且 Flink 在真正的实时流计算方面投入的精力很多。不过笔者想表达的是,Apache Hive 已经成为数据仓库生态系统的焦点,它不仅是一个用于大数据分析和 ETL 的 SQL 引擎,也是一个数据管理平台,所以无论是 Spark,还是 Flink,或是 Impala、Presto 等,都会积极地支持集成 Hive 的功能。
flink-release-1.7.1/flink-dist/src/main/flink-bin/bin/flink-daemon.sh
Kubernetes 是一种流行的容器编排系统,用于自动化计算机应用程序的部署、扩展和管理。 Flink 的原生 Kubernetes 集成允许您直接在运行的 Kubernetes 集群上部署 Flink。 此外,Flink 能够根据所需资源动态分配和取消分配 TaskManager,因为它可以直接与 Kubernetes 对话。
Apache Beam 是统一的批/流数据处理的编程模型。本文主要是参考官方文档,用 Docker 来快速跑起来一个用 Beam 来构建的 Flink 程序来处理数据的 Demo。
可以看到有3个Task Managers,1个Job Manager 为bigdata1
Flink自1.11.0 版本开始,已经支持了hadoop 3.x,具体来讲就是将 HADOOP_CLASSPATH 配置成运行机器上的hadoop3 相关jar包即可。
flink-release-1.7.2/flink-dist/src/main/resources/flink-conf.yaml
Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号,Flink 1.10.0 正式宣告发布!作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级,Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现,包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持(PyFlink)的重大优化。
我是 2018 年 6 月加入公司,一直负责监控平台的告警系统。之后,我们的整个监控平台架构中途换过两次,其中一次架构发生了巨大的变化。我们监控告警平台最早的架构如下图所示:
Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容,目前经过测试,Hudi0.8.0版本开始支持Flink,通过Flink写数据到Hudi时,必须开启checkpoint,至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。
在当前数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对传统数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制要求。Apache Spark 不仅支持批数据计算还支持流式数据计算,但是SparkStreaming在底层架构、数据抽象等方面采用了批量计算的概念,其流计算的本质还是批(微批)计算。
Flink的安装和部署主要分为本地(单机)模式和集群模式,其中本地模式只需直接解压就可以使用,不用修改任何参数,一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、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。
Flink SQL Gateway是一项允许多个客户端从远程并发执行 SQL 的服务。 它提供了一种简单的方法来提交 Flink 作业、查找元数据并在线分析数据。在Flink 1.16版本,官方即将SQL Gateway其合入Flink主线。可正式通过Flink官方包安装与启动Flink SQL Gateway。本为以Flink 1.17版本为例,介绍一种在K8s中启动Flink SQL Gateway,并连接到通过Flink kubernetes operator启动的Flink Session集群上。
目前想把kafka json格式的埋点数据写入OSS存储,但是参考官网文档出现很多异常内容,总结如下:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/
这里我们要介绍的是源码编译的方式,我们需要直接从github上下载最新的relese1.8版本源码或者通过git clone命令来拉取,如下:
的确,实时这个名词在现代这个科技社会越来越重要,仅以此篇文章记录我的Apache Flink实践学习过程~
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中直接运行代码的时候,应该设置这些基础包的范围为compile。
Flink 1.12 版本在 20 年 12 月已经正式 Release,目前我们的 Flink SQL 作业的 Flink 引擎版本还是 1.10,本文主要用以评估 Flink 1.10 升级到 1.12 整体所能带来的预期收益,同时结合所需投入的成本,决定是否需要升级 Flink SQL 引擎版本到 1.12。本次升级所评估的收益包含 1.11 和 1.12 版本所带来的收益,如有理解错误,欢迎指出,一起交流。
在小编的记忆里,Flink 自从出现在大众视野中,一直在高速迭代。Flink1.10版本之前因为重大功能的缺失(主要是和Hive的兼容性),笔者一直都不推荐直接应用在大规模的生产实践中,可以做小范围内业务尝试。Flink 1.10版本可以被认为是一个承上启下的革命性版本。
可以看到提供的内容,对应进行maven pom文件去掉flink-connector-kafka就可以了,引用flink-sql-connector就可以解决这个问题。
如何快速的投入到Flink的学习当中,很多人在搭建环境过程中浪费了太多的时间。一套一劳永逸的本机Flink开发环境可以让我们快速的投入到Flink的学习中去,将精力用在Flink的原理,实战。这也对于工作和面试有着巨大帮助。
之前文章介绍了 Flink session cluster on Kubernetes,需要注意,这种部署方式,可以在同一个 Cluster 上多次提交 Flink Job,而本文介绍的,是一种将任务和镜像绑定的部署方式,即 Flink 集群是不共享的,其组件是单独属于一个 Job。
问题导读 1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理? 2.保存点兼容性方面,不在兼容哪个版本? 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化? 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件? Flink1.8发布,主要改变如下: 1.将会增量清除旧的State 2.编程方面TableEnvironment弃用 3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包 更多详细如下:
![Flink类型分类](./img/introduction-to-type-and-serialization-mechainisms-1.png)-->
https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.11.3/flink-1.11.3-bin-scala_2.12.tgz
先来看一下官网上对flink内存设置的介绍。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。Flink 总内存(Total Flink Memory)包括 JVM 堆内存(Heap Memory)和堆外内存(Off-Heap Memory)。其中堆外内存包括直接内存(Direct Memory)和本地内存(Native Memory)。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等,但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once(收到的消息仅处理一次)的框架只有Apache Flink。
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!!
从之前的架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF,single point of failure)。JobManager 肩负着任务调度以及资源分配,一旦 JobManager 出现意外,其后果可想而知。
flink支持多种部署模式,比如standalone、sesson、per job、application,一般在生产环境我们都是将flink程序部署到k8s或者yarn等资源管理器上。目前k8s部署模式暂时不支持per job模式。不过由于k8s部署flink集群相对yarn要落后一些,是在最近几个版本才慢慢完善的,所以我猜测市面上很多公司还是以yarn为主,逐渐尝试k8s。
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