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Apache Flink快速入门-如何在Kubernetes 上部署 Flink
Flink集群搭建 Kubernetes（k8s）由Google创建，现已成为最受欢迎的开源编排系统，用于管理多个主机容器化应用，提供了为分布式系统构建和部署可伸缩且可靠的应用程序所需的机制。 这些类型的系统必须具有某些特性，必须在某些意外发生的时候，工作负载可以在简单维护或部署的情况下进行扩展，停机时间必须为零。 Flink在k8s上支持的集群模式 可以使用会话集群或作业集群两种模式将Apache Flink部署在Kubernetes上。 会话集群是一个运行中的独立集群，可以运行多个作业，Kubernetes的视角来看，会话集群由三个组件组成： 指定JobManager的部署对象 指定TaskManager的部署对象 以及公开JobManager 关于Flink 集群模式请参阅 Apache Flin快速入门-部署前要了解内容 Yaml 配置 在Kubernetes上构建Flink Session Cluster，需要将Flink集群中的组件对应的
1K00编辑于 2025-04-05- 来自专栏轩辕镜像
Apache Flink Docker 容器化部署指南
通过Docker方式部署Flink，可实现环境一致性、快速部署与简化运维，非常适合开发测试、POC以及中小规模生产场景。 本文将详细介绍如何使用Docker容器化部署ApacheFlinkSession集群，内容涵盖环境准备、镜像拉取、集群部署、功能验证、生产环境建议及常见故障排查，帮助你快速搭建一套稳定、可用的Flink 概述Docker部署Flink的典型优势包括：环境一致，避免「本地能跑、服务器跑不了」快速启动与销毁，适合弹性扩缩容便于结合私有镜像仓库与加速服务运维成本低，适合开发与测试场景⚠️说明：Docker方式更适合开发测试 环境准备Docker环境安装在部署Flink容器前，请确保服务器已安装Docker。 官网：https://flink.apache.org总结本文介绍了基于Docker的ApacheFlinkSession集群部署方案，涵盖从环境准备到生产实践的完整流程。
49710编辑于 2025-12-30 Apache Flink快速入门-部署前要了解内容
应用程序级数据源和接收器 虽然应用级数据源和接收器在技术上不是 Flink 集群组件部署的一部分，但在规划新的 Flink 生产部署时应该考虑它们。 使用 Flink 托管常用数据可以带来显着的性能优势 例如： Apache Kafka Amazon S3 ElasticSearch Apache Cassandra 请参阅连接器页面。 应用程序级数据源和接收器 虽然应用级数据源和接收器在技术上不是 Flink 集群组件部署的一部分，但在规划新的 Flink 生产部署时应该考虑它们。 使用 Flink 托管常用数据可以带来显着的性能优势 例如： Apache Kafka Amazon S3 ElasticSearch Apache Cassandra 请参阅连接器页面。 部署 Flink 是一个多功能框架，以混搭方式支持许多不同的部署场景。 下面，我们简要解释 Flink 集群的构建块、它们的用途和可用的实现。
51910编辑于 2025-04-05Apache Flink快速入门-什么是Apache Flink
Apache Flink简介 Apache Flink一款处理数据流的流行框架及分布式处理引擎，用于对无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。 Apache Flink 由 Data Artisans 公司创立，现在由 Apache Flink 社区在 Apache License 下开发。 Flink 通过定期和异步地将本地状态检查点到持久存储来保证在发生故障时的一次性状态一致性。 随处部署应用程序 Apache Flink 是一个分布式系统，需要计算资源才能执行应用程序。 Flink 被设计为可以很好地运行前面列出的每个资源管理器。这是通过特定于资源管理器的部署模式来实现的，该模式允许 Flink 以其惯用的方式与每个资源管理器进行交互。 在部署 Flink 应用程序时，Flink 会根据应用程序配置的并行度自动识别所需的资源，并向资源管理器请求。如果发生故障，Flink 会通过请求新资源来替换发生故障的容器。
82022编辑于 2025-04-05- 来自专栏流式数据
Apache Flink Training
Apache Flink培训 Apache Flink是用于可扩展流和批数据处理的开源平台，它提供了富有表现力的API来定义批和流数据程序，以及一个强大的可扩展的引擎来执行这些作业。 培训的目标和范围 本培训提供了对Apache Flink的观点介绍，包括足以让您开始编写可扩展的流式ETL，分析，以及事件驱动的应用程序，同时也省去了很多细节。 重点是直接介绍Flink用于管理状态和时间的API，期望已经掌握了这些基础知识，你将能够更好的从文档中获取你需要知道的其他内容。 你会学习到以下内容： 如何搭建环境用于开发Flink程序 如何实现流数据处理管道 Flink状态管理的方式和原理 如何使用事件时间来一致地计算准确分析 如何在连续的流中建立事件驱动的应用 Flink是如何以精确一次的语义提供容错和有状态的流处理
92700发布于 2019-02-23 - 来自专栏1001482的专栏
Apache Flink初探
Apache Flink的简介 Apache Flink是一个开源的针对批量数据和流数据的处理引擎，已经发展为ASF的顶级项目之一。 Flink的部署方式： 本地模式 集群模式或yarn集群 云集群部署 另外，Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka Client：提交Job的客户端，可以是运行在任何机器上（与JobManager环境连通即可） JobManager：Flink系统的协调者，负责任务的排定分配、快照协调、失败恢复控制等，有三种部署模式 Apache Flink兼容Apache Storm 考虑到业界当前主流的流式处理引擎为Apache Storm，Flink为了更好的与业界衔接，在流处理上对Storm是做了兼容，通过复用代码的方式即可实现 1、先来对比一下Apache Flink 与Apache Storm的异同： 与Apache Storm相比，Apache Flink少了一层节点管理器，TaskManager直接由主控节点管理 在流处理这一块
2.7K00发布于 2017-07-18 - 来自专栏实时计算
Flink入门（一）——Apache Flink介绍
Apache Flink是什么？ 在当代数据量激增的时代，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。 随着雅虎对hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如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。 lambada架构 大数据平台中包含批量计算的Batch Layer和实时计算的Speed Layer，通过在一套平台中将批计算和流计算整合在一起，例如使用Hadoop MapReduce进行批量数据的处理，使用Apache 后来随着Apache Spark的分布式内存处理框架的出现，提出了将数据切分成微批的处理模式进行流式数据处理，从而能够在一套计算框架内完成批量计算和流式计算。 像Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特性，主要因为在Spark Streaming流式计算中无法做到低延迟保障；而流式计算框架Apache Storm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求
1.8K10发布于 2019-11-20 Apache Flink快速入门-Flink内存优化
设置Flink 的进程内存 Apache Flink 通过严格控制其各种组件的内存使用情况，在 JVM 之上提供高效的工作负载。 配置总内存 Flink JVM 进程的总进程内存由 Flink 应用程序消耗的内存（总 Flink 内存）和 JVM 运行进程所消耗的内存组成。 配置Flink 总内存更适合独立部署 ，在这种部署中，您要声明为 Flink 本身分配了多少内存。如果您配置总进程内存，则声明应分配给 Flink JVM 进程的内存总量。 对于容器化部署，它对应于请求容器的大小。 另一种设置内存的方法是配置整个 Flink 内存所需的内部组件，这些组件特定于具体的 Flink 进程。 由于潜在的内存配置冲突，可能会导致部署失败。配置其他内存组件也需要小心，因为它可能会产生进一步的配置冲突。
57200编辑于 2025-04-05- 来自专栏Spark学习技巧
Apache Flink CEP 实战
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。 主要的内容分为如下三个部分： 1.Flink CEP 概念以及使用场景。 2.如何使用 Flink CEP。 3.如何扩展 Flink CEP。 Flink CEP 程序开发 本节将详细介绍 Flink CEP 的程序结构以及 API。 1.Flink CEP 程序结构 主要分为两部分：定义事件模式和匹配结果处理。 2.Flink CEP 构成 ? 梳理一下整体架构，Flink CEP 是运行在 Flink Job 里的，而规则库是放在外部存储中的。
1.7K31发布于 2021-03-05 - 来自专栏DataLink数据中台
Apache Flink Studio
摘要：本文介绍了一款开源发展的 Apache Flink Studio。 ，但苦于没有一款适合 Flink SQL 界面化开发的工具，于是增加了 Flink 的门槛与成本。 二、简介 Dlink 为 Apache Flink 而生。 三、原理 四、技术栈 Apache Flink Mybatis Plus ant-design-pro Monaco Editor SpringBoot 五、目前特性 网页端的 FlinkSQL Studio 部署简单，只依赖 Mysql 作为数据库，一键启停。 功能强大，支持官方所有 FlinkSQL 语句及增强语法。 免 Jar 提交，无打包过程，任务管理，解决大量任务带来的苦恼。
1.4K40编辑于 2021-12-27 - 来自专栏Lansonli技术博客
大数据Flink进阶（十七）：Apache Flink术语
Apache Flink术语 Flink计算框架可以处理批数据也可以处理流式数据，Flink将批处理看成是流处理的一个特例，认为数据原本产生就是实时的数据流，这种数据叫做无界流（unbounded stream 一、Application与Job 无论处理批数据还是处理流数据我们都可以使用Flink提供好的Operator（算子）来转换处理数据，一个完整的Flink程序代码叫做一个Flink Application 一个Flink Application中可以有多个Flink Job，每次调用execute()或者executeAsyc()方法可以触发一个Flink Job ,一个Flink Application 如果是基于WebUI提交任务，我们也可以基于WebUI指定并行度： System Level(系统层面) 我们也可以直接在提交Flink任务的节点配置$FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml 我们在集群中提交Flink任务后，可以通过Flink WebUI中查看到形成的算子链： 那么在Flink中哪些算子操作可以合并在一起形成算子链进行优化？
1.1K81编辑于 2023-04-09 - 来自专栏White OWL
Apache Flink目录遍历漏洞
0x01 漏洞简介 Apache Flink是一个开源流处理框架，具有强大的流处理和批处理功能。 Apache Flink 1.11.0中引入的一项更改(包括版本1.11.1和1.11.2)允许攻击者通过JobManager进程的REST接口读取JobManager本地文件系统上的任何文件。 .%252fetc%252fpasswd 0x05 修复建议 所有用户升级到Flink 1.11.3或1.12.0 小白出品，大佬勿喷！
1.2K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏大数据成神之路
Apache Flink的内存管理
Flink的内存管理： Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上，这个内存块叫做 MemorySegment，它代表了一段固定长度的内存（默认大小为 32KB）， 也是 Flink 中最小的内存分配单元，并且提供了非常高效的读写方法。 Flink实现了自己的序列化框架，Flink处理的数据流通常是一种类型，所以可以只保存一份对象Schema信息，节省存储空间。又因为对象类型固定，所以可以通过偏移量存取。 TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型(支持Tuple1 to Tuple25)。Flink tuples 是固定长度固定类型的Java Tuple实现。 针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。
1.4K00发布于 2019-11-19 - 来自专栏指尖数虫
Apache Flink基本编程模型
“前一篇文章中<一文了解Flink数据-有界数据与无界数据>大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。 Apache Flink提供可以编写流处理与批处理的程序。其中DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式处理。 Apache Flink对于提供了不同的时间概念： ? 事件时间(创建时间的时间):类似于我们使用log输出日志的时候所打印的时间。 摄取时间：是指事件源输入到Flink的时间。 容错 Apache Flink提供了容错的机制，基于状态与检查点进行执行。该机制确保了当出现故障时系统可以退回到检查点。 Apache Flink从容错可处理上可以实现(at least once, exactly once)
77310发布于 2020-04-14 - 来自专栏JavaEdge
Apache Flink实战(一) - 简介
&SQL ◆ Window和Time操作 ◆ Flink Connectors ◆ Flink部署及作业提交 ◆ Flink监控及调优 使用Flink自定义数据源读取配置数据 使用Flink完成实时数据清洗 5 运行多样化 5.1 随处部署应用程序 Apache Flink是一个分布式系统，需要计算资源才能执行应用程序。 Flink旨在很好地运作以前列出的每个资源管理器。 这是通过特定于资源管理器的部署模式实现的，这些模式允许Flink以其惯用方式与每个资源管理器进行交互。 部署Flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行性自动识别所需资源，并从资源管理器请求它们。 如果发生故障，Flink会通过请求新资源来替换发生故障的容器。 ] 7 Flink 使用案例 Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。
2.8K20发布于 2019-04-26 - 来自专栏Lansonli技术博客
大数据Flink进阶（八）：Apache Flink架构介绍
Apache Flink架构介绍 一、Flink组件栈 在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。 上图是Flink基本组件栈，从上图可以看出整个Flink的架构体系可以分为三层，从下往上依次是物理部署层、Runtime 核心层、API&Libraries层。 物理部署层： 该层主要涉及Flink的部署模式，目前Flink支持多种部署模式：本地Local、集群（Standalone/Yarn）、Kubernetes，Flink能够通过该层支撑不同平台的部署，用户可以根据需要来选择对应的部署模式 ，目前在企业中使用最多的是基于Yarn进行部署，也就是Flink On Yarn。 二、Flink运行时架构 Flink整个系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master
3.7K41编辑于 2023-03-27 - 来自专栏全栈程序员必看
apache 负载均衡_apache部署
假设一台apache服务器域名为www.a.com, 首先需要启用Apache的几个模块： Httpd.conf代码 代码如下: LoadModule proxy_module modules 服务器的加入来实现｡在进行配置之前请先卸载调已安装的tomcat,然后检查apache的版本｡我这次配置使用的是apache-tomcat-6.0.18免安装版本,我亲自测试后推断安装版的tomcat在同一台机子上会不能启动两个以上 ,可能是因为安装版的tomcat侵入了系统,导致即使在server.xml里修改了配置,还是会引起冲突｡所以我使用tomcat免安装版｡ apache使用的是apache_2.2.11-win32- ｡这两个软件可以到官方网站下载｡ 把Apache安装为运行在80端口的Windows服务,安装成功后在系统服务列表中可以看到Apache2.2服务｡服务启动后在浏览器中输入http://localhost jdk的配置也是必须的,这个不再过多叙述｡ 想要达到负载均衡的目的，首先,在Apache安装目录下找到conf/httpd.conf文件,去掉以下文本前的注释符(#)以便让Apache在启动时自动加载代理
2.5K20编辑于 2022-10-29 - 来自专栏Java架构师必看
flink on yarn部署
flink on yarn部署 flink on yarn需要的组件与版本如下 Zookeeper 3.4.9 用于做Flink的JobManager的HA服务 hadoop 2.7.2 搭建HDFS和 /flink -run file:///home/yarn/test.jar -a 1 -p 12 -yid appId -nm flink-test -d 启动flink 应用的参数解释如下 参数 参数解释 -j 运行flink 应用的jar所在的目录 -a 运行flink 应用的主方法的参数 -p 运行flink应用的并行度 -c 运行flink应用的主类, 可以通过在打包设置主类 -nm flink 应用名字，在flink-ui 上面展示 -d 后台执行 –fromsavepoint flink 应用启动的状态恢复点 启动flink应用成功，即可在yarn ui 点击对应应用的ApplicationMaster 链接,既可以查看flink-ui ，并查看flink 应用运行情况。
2.5K40发布于 2021-08-12 - 来自专栏大数据成神之路
Flink集群部署
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time 1部署方式 一般来讲有三种方式： Local Standalone Flink On Yarn/Mesos/K8s… 2Standalone部署 上一节我们讲了单机模式如何部署启动 /bin/stop-cluster.sh 3Flink on yarn集群部署 名词解释：指事物的结构形态、运转模型和人们观念的根本性转变过程。 Yarn的简介： ? on yarn 集群部署 ： 设置Hadoop环境变量： [root@hadoop2 flink-1.7.2]# vi /etc/profile export HADOOP_CONF_DIR=这里是你自己的 日志文件查看 在某种情况下，flink yarn session 部署失败是由于它自身的原因，用户必须依赖于yarn的日志来进行分析。最有用的就是yarn log aggregation 。
4.8K20发布于 2019-03-05 - 来自专栏小道
Flink学习笔记(2) -- Flink部署
1、Flink Local模式部署 Ⅰ、依赖环境： linux机器 jdk1.8及以上【配置JAVA_HOME环境变量】 Ⅱ、下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn /apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz Ⅲ、local模式快速安装启动 (1)解压：tar -zxvf flink /bin/stop-cluster.sh (5)访问web界面 http://hostname:8081 2、Flink StandAlone模式部署和解析 Ⅰ、依赖环境 jdk1.8及以上 节点，flink会自动把任务调度到其它节点执行 3、Flink on Yarn模式部署和解析 Ⅰ、依赖环境 至少hadoop2.2 hdfs & yarn Ⅱ、Flink on Yarn 的两种使用方式 4、Flink HA -- JobManager HA jobManager协调每个flink任务部署。它负责任务调度和资源管理。
1.3K30发布于 2021-04-13
腾讯云开发者
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