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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-656941.html
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我们通常在学习的时候需要掌握大数据组件的原理以便更好的掌握这个大数据组件，Flink实际生产开发过程中最常见的就是提交到yarn上进行调度，模式使用的 Per-Job模式，下面我们就给大家讲下Flink提交Per-Job任务到yarn上的流程，流程图如下 （1）客户端将作业提交给 YARN 的资
通常我们会使用 bin/flink run -t yarn-per-job -c com.xxx.xxx.WordCount/WordCount.jar 方式启动任务；我们看一下 flink 文件中到底做了什么，以下是其部分源码 可以看到，第一步将相对地址转换成绝对地址；第二步获取 Flink 配置信息，这个信息放在 bin 目录下的 config. sh 中；第三步获取 JV
flink 模式 – standalone 备注： -c 填写存在main的类名。 查看包中是否有对应的主类名。 主类，没有写全。 DetectAndDefenseEventLogNormal 这个虽然是主类，但是必须写全名，加上包名。 提交到flink上，有报错。 https://www.google.com/search?q=cannot+assign+instance+of+org.apache.commons.collections.map.l
深入理解 Flink 系列文章已完结，总共八篇文章，直达链接： 深入理解 Flink （一）Flink 架构设计原理 深入理解 Flink （二）Flink StateBackend 和 Checkpoint 容错深入分析 深入理解 Flink （三）Flink 内核基础设施源码级原理详解 深入理解 Flink （四）Flink Time+WaterMark+Window 深入分析 深入
目录 作业提交流程 独立模式 YARN模式 会话模式 单作业模式 应用模式 （1） 一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的 REST 接口，将作业提交给JobManager。 （2）由分发器启动 JobMaster，并将作业（包含 JobGraph）提交给 JobMaster。 （3）JobMaster 将 JobGraph 解析为可执行的 Exec
作者：禅与计算机程序设计艺术 Apache Flink 是 Apache 基金会旗下的一个开源项目，其核心功能包括对实时事件流处理、批处理等进行统一计算模型抽象，同时支持多种编程语言和运行环境，具备高容错性、高并发、低延迟等特性。通过可插拔的 API 和丰富的数据源、算子和 Si
两阶段提交 Two-Phase-Commit，简称 2PC，是很常用的解决分布式事务问题的方式，它可以保证在分布式事务中，要么所有参与进程都提交事务，要么都取消，即实现 ACID 中的 A （原子性）。在数据一致性的环境下，其代表的含义是：要么所有备份数据同时更改某个数值，要么都不
此方式使用起来相对比较简单，但是无法满足需要设置savepoint暂存点的流式任务需求。 使用此方式需要先创建Flink远方的执行环境，然后按序执行FlinkSql，流程如下： java示例如下： 此方式主要通过用java编写一个任务，然后打成jar的形式上传到flink集群。此方式比较灵活，可
使用WebUI提交作业出现错误。 错误截图： 弹框信息： 在弹框中是无法看到具体错误信息的。 需要去 job-manager/logs中看详细信息： Failed to create checkpoint storage at checkpoint coordinator side 无法在检查点协调器端创建检查点存储 怎么还没有办法创建呢？？？？ 看一下我的StateBa
