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

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