本文为您介绍Flink批处理的一些基本原理和配置调优。背景信息作为支持流处理和批处理的统一计算框架，Flink能够同时处理两种不同的数据模式。尽管Flink在流处理和批处理模式下共享许多核心执行机制，但两种模式在作业执行机制、配置参数和性能调优方面存在一些关键差异。本文将

1.修改Flink配置文件(flink-conf.yaml)Flink中的TaskManager是根据slots来分配任务的，默认情况下，一个TaskManager可以有多个slots。你可以通过调整flink-conf.yaml中的以下配置来控制每个TaskManager的slot数量：taskmanager.numberOfTaskSlots:<number_of_slots

        反压（Backpressure）是流处理框架（如ApacheFlink）中非常重要的概念。反压的产生和有效处理，直接影响整个流处理作业的稳定性和性能。本文将从Flink的底层原理、反压产生的原因、如何排查反压问题，以及如何解决反压问题等方面进行详细讨论。1.Flink反压的底层原

1.核心组件JobManagerJobManager是Flink集群的控制中心，负责调度、管理和协调整个作业的执行。它的主要职责包括：作业提交：接收用户提交的作业，生成执行计划。任务调度：将作业划分为子任务，并分配到不同的TaskManager执行。资源管理：与集群管理系统（如YARN、Kubernetes）交

这个问题同样也是之前辅导过的同学的面试问题，这个问题非常接地气且考察面试者的实践经验。事实上，这也是我们大数据提高班的Flink专项提高部分内容。下面我列举的这些就是核心，能答出这些重点即可。内存模型在Flink1.9和Flink1.11版本做了非常大的改动，主要原因是为了统一Batch和Strea

创建型模式将对象的创建和使用分离，在使用对象时无需关注对象的创建细节，从而降低系统的耦合度，让设计方案更易于修改和扩展。模式名称定义学习难度使用频率单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例一颗星四颗星简单工厂模式定义一

场景爬虫业务场景，我们需要调用三方接口获取代理ip地址，每个ip地址可以使用的时间有限和价格的，本着不浪费资源，我们在这里做一层封装。当有其他业务调用我们接口的时候，会拉起定时任务，这个定时任务的生命周期为5分钟，超过5分钟这个定时任务就会停止，每一次请求时都会更新定时生命周期

Flink集群运行剖析Flink运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager 和一个或者多个 TaskManager。Client：Client是提交作业的客户端，虽然不是运行时和作业执行时的一部分，但它负责准备和提交作业到JobManager，它可以运行在任何机器上，只要与JobManager环境连通即可。JobManager

taskManager是flink的worker节点，负责slot的资源管理和task执行一个taskManager就是一台服务器的抽象TaskManager基本资源单位是slot，一个作业的task会部署在一个TM的slot上运行，TM会负责维护本地的slot资源列表，并与Master和JobManager进行通信启动主类：TaskManagerRunnerTaskMan

Flink是一个开源的流处理框架，用于处理和分析实时数据流。它以其高吞吐量、低延迟和强大的状态管理能力而闻名。本文将深入探讨Flink的架构设计，帮助读者理解其内部工作原理。1.引言在当今的数据驱动世界中，实时数据处理变得越来越重要。Flink提供了一个高性能、可扩展的平

相信你读完上一节的《10分钟入门Flink--了解Flink》对Flink已经有初步了解了。这是继第一节之后的Flink入门系列的第二篇，本篇主要内容是是：了解Flink运行模式、Flink调度原理、Flink分区、Flink安装。1、运行模式Flink有多种运行模式，可以运行在一台机器上，称为本地（单机）模式；也可以

What整体概况：反压是流式系统中关于处理能力的动态反馈机制，并且是从下游到上游的反馈。一般是在实时数据处理的过程中，上游节点的生产速度大于下游节点的消费速度。在Flink中，反压主要有两个部分：跨TaskManager的反压过程和TaskManager内的反压过程。 TaskManager内存结构：

大数据分布式计算引擎设计实现剖析MapReduceMapReduce执行引擎解析MapReduce的组件设计实现图Spark执行引擎解析Spark相比于RM的真正优势的地方在哪里：（Simple、Fast、Scalable、Unified）DAG引擎中间计算结果可以进行内存持久化基于内存计算(不完全对，确切地说是把数据都加载（从内

Flink概述——什么是FlinkApacheFlink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。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。ApacheFlink功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体

Flink的架构包含哪些？介绍下技术架构和运行架构Flink架构分为技术架构和运行架构两部分。技术架构如下图为Flink技术架构：Flink作为流批一体的分布式计算引擎，必须提供面向开发人员的API层，同时还需要跟外部数据存储进行交互，需要连接器，作业开发、测试完毕后，需要提交集群执行，需要

Flink集群搭建Flink可以选择的部署方式有：Local、Standalone（资源利用率低）、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes、AWS。我们主要对Standalone模式和Yarn模式下的Flink集群部署进行分析。我们对standalone模式的Flink集群进行安装，准备三台虚拟机，其中一台作为JobManager（hadoo

概述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。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。使用官网的语句来介绍，Flink就是“StatefulComputationsoverDataStreams”。首先，Flink是一个纯流式的计算引擎，它

先安装hadoop,yarn,zookeeper 配置环境变量vim/etc/profile(注意新增了HADOOP_CLASSPATH变量)exportHADOOP_CLASSPATH=`/home/opt/hadoop-2.9.2/bin/hadoopclasspath`exportFLINK_HOME=/home/opt/flink-1.14.5exportPATH=$PATH:$FLINK_HOME/binsource/etc/profile

flink一、搭建1、standalone模式参考：https://blog.51cto.com/u_11409186/5743198#_Toc852937381、jobmanager1.1先拉取镜像dockerpullflink:latest1.2查看端口占用netstat-anp|grep80811.3docker-compose.yml脚本创建​ 先搭建一个简单的容器,没有volumes；

注：所有答案来源于网络，仅做整理！！flink的高可用flink是一种高性能、分布式处理大规模数据的流处理框架，其主要特点是具有高可用性和可扩展性。flink集群高可用性是指在出现故障的情况下，系统能够自动切换到备用节点，保证系统的稳定性和可靠性。flink集群高可用原理主要涉及以下几个方

指定TM内存模型的方式整个TM内存模型可以通过三种方式来指定   通过指定taskmanager.memory.task.heap.size和taskmanager.memory.managed.size来确定   通过指定taskmanager.memory.flink.size也就是TotalFlinkMemory大小   通过指定*taskmanager.memory.p

ApacheFlink架构搭建Flink所需组件Flink的搭建需要四个不同组件，它们相互协作，共同执行流式应用。这些组件是：JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。Flink本身是用Java和Scala实现的，因此所有组件都基于Java虚拟机（JVM)运行。它们各自的职责如下：Job

#flink简介apache旗下开源项目，logo是松鼠flink是一个分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算的框架高吞吐，低延迟流批一体化：流处理(无界流)、批处理(有界流)#fl

Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用Java代码实现。目前，Flink主要还是依靠开源社区的贡献来发展的。对于Flink，其处理的数据主要是流数据，批数据只是流

入门需要掌握：从入门demo理解、flink系统架构（看几个关键组件）、安装、使用flink的命令跑jar包+flink的webUI界面的监控、常见错误、调优一、入门demo：统计单词个数0、