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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
1.3K00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。
73910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。
65410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。
1K22编辑于 2025-04-05- 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
2.9K00发布于 2017-07-18 - 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
99000发布于 2019-02-23 - 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。 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 Save Points（保存点） 对于7*24小时运行的流式应用，数据源源不断地接入，在一段时间内应用的终止有可能导致数据的丢失或者计算结果的不准确，例如进行集群版本的升级、停机运维操作等操作。
1.9K10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。
74800编辑于 2025-04-05- 来自专栏运维经验分享
centos7 部署Apache服务器
Apache程序是目前拥有很高市场占有率的Web服务程序之一，其跨平台和安全性广泛被认可且拥有快速、可靠、简单的API扩展。 它的名字取自美国印第安人土著语，寓意着拥有高超的作战策略和无穷的耐性，在红帽RHEL5、6、7系统中一直作为着默认的Web服务程序而使用，并且也一直是红帽RHCSA和红帽RHCE的考试重点内容。 第一步：安装Apache服务程序(apache服务的软件包名称叫做httpd) yum install httpd -y ? 第二步： 将Apache服务添加到 开机自启中 ? 这样 我们的apache服务就安装好了 ！ 小编下面给大家 讲解一下 一些配置文件 。 这样 我们网站初期 一些基础的东西 就先说到这 ，请关注我接下来发表的 Apache 个人网站主页， 虚拟网站主机功能,基于IP地址的，基于端口的，和基于域名访问的三种模式。！！
2K40发布于 2019-03-15 - 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。
1.8K31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。 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。 Studio 数据预览 5.Studio 执行历史 6.Studio 异常反馈 7. Studio SQL函数 8. 集群中心 9.
1.4K40编辑于 2021-12-27 - 来自专栏开源部署
CentOS 7安装部署Apache网站后配置详解
在一台CentOS 7上搭建Apache网站后，一般都是允许所有人访问的，那么可能会有一些特殊情况，需要对访问网站的人进行限制，出于这种情况，Apache可以通过Require配置项，来对客户端进行一些访问限制 安装apache服务的参考：https://www.linuxidc.com/Linux/2019-05/158640.htm 1、客户机地址限制： 限制策略的常用格式有下面几种： Require all
1.5K10编辑于 2022-07-26 - 来自专栏XBD
CentOS7部署svn+apache
图片 按照上面的配置方法，配置test仓库 ---- 启动 svn svnserve -d -r /data/svn/ # 启动所有仓库 ---- 客户端测试 图片 图片 图片 ---- 配置apache 基于http访问 yum install httpd mod_dav_svn -y 安装成功后，apache的模块目录中会多两个svn的模块 图片 ---- 修改配置文件 # 如果没有该文件，需要手动新建 Location> 创建密码文件 passwd 图片 创建权限文件 authz cp /data/svn/dev/conf/authz /data/svn/auth/ 图片 配置目录权限 chown -R apache.apache --- 修改httpd.conf配置 vim /etc/httpd/conf/httpd.conf 把AllowOverride None 改为 AllowOverride All ---- 启动apache invite_code=1melm7zbxp9z9
41420编辑于 2022-10-27 - 来自专栏大数据-BigData
优化 Apache Flink 应用程序的 7 个技巧！
在 Shopify 中，我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎，为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。 下面将向您介绍 Apache Flink 应用程序的关键课程有哪些方面的介绍。 1. 找到适合的分析工具 手头拥有的分析工具是深入了解如何解决问题的关键。 有关可能有用的其他 Flink 部署配置列表的文档，请参阅 Flink 文档。 4. 从调试类加载： Java 类路径： Java 的通用类路径，它包括 JDK 库，以及 Flink 的 /lib 文件夹中的所有代码（Apache Flink 的类和一些依赖项）。 该方案适用于应用模式集群，无需支持运行在各个Flink集群上运行多个Flink。 7.
2.2K30编辑于 2022-09-16 - 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 ），无界流是持续不断的产生没有边界，批数据只是无界流中的一部分叫做有界流（bounded stream），针对无界流数据处理叫做实时处理,这种程序一般是7*24不间断运行的；针对有界流数据处理叫做批处理 上图下半部分是多并行度DataFlow视图，Source、Map、KeyBy等操作有2个并行度，对应2个subtask分布式执行，Sink操作并行度为1，只有一个subtask，一共有7个Subtask SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = pairWordDS.keyBy(tp -> tp.f0).sum(1); //7. SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = pairWordDS.keyBy(tp -> tp.f0).sum(1); //7.
1.2K81编辑于 2023-04-09 - 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
3.9K41编辑于 2023-03-27 - 来自专栏Keep Learning
CentOS 7 Apache 多端口部署 Web Apps 指南
在这篇指南中，我们将示范如何在 CentOS 7 服务器上部署多个 Apache 虚拟主机。在这一过程中，你将学到如何为不同 web 站点的访问者提供各自请求的内容。 预备条件 在继续阅读这篇指南之前，请确认你已经完成了『CentOS 7 安装 Apache, MySQL, PHP 指南』中的第一步 —— 安装 Apache。 我们即将部署的虚拟主机的 document root（Apache 凭借这个最高层目录查阅并找出用以提供服务的内容）将会被设为 /var/www 目录下各个 web 站点自身所在的目录。 如果你能够正常访问我们上面配置的这些站点，那么你已经成功地为 CentOS 7 服务器配置了新的 Apache 虚拟主机。 参考链接： https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-set-up-apache-virtual-hosts-on-centos-7
1.5K10发布于 2019-12-04 - 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！
1.3K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏大数据成神之路
Apache Flink的内存管理
一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存：对象头占了8个，boolean 属性占了1个，对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit。 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。
1.5K00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)
88710发布于 2020-04-14
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