flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由

以下操作均在主节点进行 1.环境变量 添加FLINK_HOME以及path的内容: export FLINK_HOME=/bigdata/flink- export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin:${FLINK_HOME}/bin 2.修改conf/flink-conf.yaml 这几乎是最简单的配置方式了,主要注意要修改jobmanager.rpc.address为集群中jobManager的IP或h

三台主机 centos6 已经完成的工作: 防火墙已关闭 主机名修改完毕,ssh免密登陆配置完成 jdk已安装 zookeeper已经部署并运行 hadoop已经部署并运行 版本:flink-1.8.2-bin-scala_2.11 上传或下载flink,解压缩 [root@node01 software]# -bin-scala_2..tgz -C /bigdata/application/ 配置环境变量,建立软连接 将官网hadoop的jar包放入lib目录下 编辑flink-conf.ya

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在这一课时将

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

前言 本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文.该文中主要是考虑网络资源,博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充,同时也非常欢迎大伙留言补充. 本文非直译,原文链接如下:https://www.ververica.com/blog/how-to-size-your-apache-flink-cluster-general-guidelines 文中拿捏不准的地方,

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

Ubuntu 14.04中Elasticsearch集群配置 前言:本文可用于elasticsearch集群搭建参考.细分为elasticsearch.yml配置和系统配置 达到的目的:各台机器配置成功,可以达到如下效果: elasticsearch节点组成集群,对外来看俨如一台机器 elasticsearch节点的内存得到优化调整 一. elasticsearch.yml配置 network.host: "172.16.0.4" #这里可以是内网ip.机器名 bootstrap.ml

Redis 3.0 Cluster集群配置 安装环境依赖 安装gcc:yum install gcc 安装zlib:yum install zib 安装ruby:yum install ruby 安装rubygems:yum install rubygems 安装ruby的redis驱动:gem install redis 安装redis 参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5285732.html 修改配置文件 vi 6379.conf port=637

>>高可用集群的解决方案 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余,达到高可用的目的.比如冗余的交换机,冗余的路由器等

一.环境说明: CentOS6.3(32位) + MySQL Cluster 7.3.5,规划5台机器,资料如下: 节点分布情况: MGM:192.168.137. NDBD1:192.168.137. NDBD2:192.168.137. SQL1:192.168.137. SQL2:192.168.137. 二.下载安装包: 主要有三种类型的安装包:1:rpm安装包:2:预编译二进制安装包: 3:源码包. 这里选择第二种安装包“预编译二进制安装包”,它只需要解压即可. 先官网下载页面 htt

按照前面的教程:MySQL Cluster 7.3.5 集群配置实例(入门篇),可快速搭建起基础版的MySQL Cluster集群,但是在生成环境中,还是有很多问题的,即配置参数需要优化下, 当前生产环境硬件配置参考: Linux下查看操作系统信息.内存情况及cpu信息:cpu个数.核心数.线程数 当前生产环境MySQL Cluster配置参考: # mgm配置(/usr/local/mysql/etc/config.ini) [ndb_mgmd default] DataDir = /usr/

ActiveMQ的几种集群配置. Queue consumer clusters 此集群让多个消费者同时消费一个队列,若某个消费者出问题无法消费信息,则未消费掉的消息将被发给其他正常的消费者,结构图如下: Broker clusters 此种配置是一个消费者连接到多个broker集群的中的一个broker,当该broker出问题时,消费者自动连接到其他一个正常的broker.消费者使用 failover:// 协议来连接broker. failover:(tcp://localhost:6161

solrcolud安装solrCloud+tomcat+zookeeper部署  转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2107002 http://eksliang.iteye.com/ 概述: SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心. 它有几个特色功能: 1)集中式的配置信息 2)自动容错 3)近实时搜索 4)查询时自动负载均衡 安装zookeeper 上面也说了

1. RabbitMQ 所需的附属安装包 1.1  openGL安装 执行命令: [root@localhost local]# yum install mesa-libGL-devel mesa-libGLU-devel freeglut-devel gcc glibc-devel make ncurses-devel openssl-devel autoconf xmlto libtool automake -y  1.2  erlang 安装   下载 erlang  http://erl

为什么要有集群定时任务? 因为如果多server都触发相同任务,又同时执行,那在99%的场景都是不适合的.比如银行每晚24:00都要汇总营业额.像下面3台server同时进行汇总,最终计算结果可能是真实结果的3倍,那对银行来说是无法想象的,完全不可接受. 集群定时任务工作原理 所以为了解决以上问题,每个server把将要及正在运行的job所有状态都即时同步到中央数据库,然后再次触发调用时从数据库中分析是否已有别的server正在运行相同job (同名同定时时间点的job属于相当job),如果相同

增加配置文件cluster.xml 将配置包resource文件夹下的cluster.xml打开,如果没有cluster.xml,则新建一个,基本内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <ClusterConfig useCluster="true">      //useCluster="true"表示启用集群配置 <ClusterServic

1,准备: A:三台linxu服务器: 10.112.29.177 10.112.29.172 10.112.29.174 命令 hostname 得到每台机器的 hostname vm-10-112-29-177 vm-10-112-29-172 vm-10-112-29-174 分别创建 /opt/zookeeper/server1/data /opt/zookeeper/server1/dataLog /opt/zookeeper/server2/data /opt/zookeeper/s

ActiveMQ是一款功能强大的消息服务器,它支持许多种开发语言,例如Java, C, C++, C#等等.企业级消息服务器无论对服务器稳定性还是速度,要求都很高,而ActiveMQ的分布式集群则能很好的满足这一需求,下面说说ActiveMQ的几种集群配置. Queue consumer clusters 此集群让多个消费者同时消费一个队列,若某个消费者出问题无法消费信息,则未消费掉的消息将被发给其他正常的消费者,结构图如下: Broker clusters 此种配置是一个消费者连接到多个bro

客户端分片 程序端实现 代理proxy,访问proxy,proxy指定redis保存位置. Twemproxy Redis cluster ,会造成一部分数据丢失,无中心化1.将数据自动切分(split)到多个节点的能力2.当集群中的一部分节点失效或者无法进行通信时,仍然可以继续处理命令请求的能力. codis redis集群解决方案.豌豆荚开源 redis cluster 集群配置 cd /data/mkdir `seq 7001 7008` redis.conf 添加,端口需要变化'''po