当前位置: 首页 > news >正文

Apache Flink 任务提交模式

Flink 任务提交模式
  • Flink可以基于多种模式部署:基于Standalone 部署模式,基于Yarn部署模式,基于Kubernetes部署模式
  • 以上不同集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源,各角色交互过程,不同模式申请资源涉及到的角色大体相同,只是不同Flink集群部署模式支持的任务提交模式不同,对应流程略有不同,有如下三种
    • 会话模式 - Session Mode
    • 单作业模式 - Per-Job Mode(过时)
    • 应用模式 - Application Mode
  • 以上三种任务提交模式主要区别在于Flink集群生命周期不同,资源分配方式不同,以及Flink应用程序的main 方法执行位置(Client客户端/JobManager)不同,
会话模式(Session Mode)
  • Session模式下我们首先会启动一个集群,保持一个会话,这个会话中通过客户端提交作业,集群启动时所有资源都已经确认,所以所有提交任务会竞争集群中的资源。
  • 这种模式适合单个作业规模小,执行时间短的大量作业。

在这里插入图片描述

  • 优势:只需要一个集群,所有作业提交后运行在一个集群,所有任务共享集群资源,每个任务执行完成后就释放资源。
  • 缺点:因为集群资源是共享的,所以资源不够了,提交新的作业就会失败,如果一个作业发生故障导致Taskmanager宕机,那么所有作业都会受到影响。
单作业模式(Per-Job Mode)
  • 为更好隔离资源而生,Per-Job 模式是每提交一个作业启动一个集群,集群只为这个作业而生,这种模式下客户端运行应用程序,然后启动集群,作业被提交给JobManager,然后分发给TaskManager执行,作业执行完之后集群关闭,所有资源释放

在这里插入图片描述

  • 优势:每个作业都有自己的JobManager管理独享当下左右集群资源,就算作业发生故障,对应TaskManager宕机也不影响其他作业,如果一个Application 有多个Job组成,那么每个Job都有自己独立的集群

  • 缺点:每个作业都在客户端享集群JobManager提交,如果一个时间点大量提交Flink作业会造成客户端占有大量网络带宽,会加重客户端所在节点的资源消耗。

  • 注意:Per-Job模式在Flink 1.15中已经弃用,后续版本会剔除,目前只有yarn支持。被Application 模式替代

应用模式(Application Mod)
  • Session 模式 和 Pre-Job模式都是客户端将作业提交给JobManager,这种方式需要占用大量网络带宽下载以来关系,并且将二进制包发送给JobManager。在业务中经常需要提交多个Flink作业并且是在同一个客户端节点提交,这样就更加加剧了客户端所在节点的资源消耗,为了降低客户端这种资源消耗,我们可以使用Application Mode

  • Application 模式与Per-job类似,只是不需要客户端,每个Application提交之后都启动一个JobManager,也就是创建一个集群,这个JobManager只为执行这一个Flink Application而存在,Application中的多个Job都会共用该集群, Application执行结束之后JobManager也就关闭了。这种模式下一个Application会动态创建自己的专属集群(JobManager),所有任务共享该集群,不同Application之间是完全隔离的,在生产环境中建议使用Application模式提交任务。

在这里插入图片描述

  • 以上三种Flink 任务部署方式生产环境优先用Application 模式,三者区别如下:
  1. Session模式现有Flink集群后在提交任务,任务在客户端提交运行,提交的多个作业共享Flink集群
  2. Per-Job 模式和Application模式都是提交Flink任务后创建集群
  3. Per-Job模式通过客户端提交Flink任务,每个Flink任务对应一个Flink集群,每个任务都有很好的资源隔离性
  4. Application模式是在JobManager 上执行main方法,为每一个Flink的Application创建一个Flink集群,如果Application油多个任务,这些Flink任务共享一个集群。

相关文章:

Apache Flink 任务提交模式

Flink 任务提交模式 Flink可以基于多种模式部署:基于Standalone 部署模式,基于Yarn部署模式,基于Kubernetes部署模式以上不同集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源,各角色交互过程,不同模式申请资源涉及到的角色…...

Ubuntu22.04安装OMNeT++

一、官网地址及安装指南 官网地址:OMNeT Discrete Event Simulator 官网安装指南(V6.0.3):https://doc.omnetpp.org/omnetpp/InstallGuide.pdf 官网下载地址:OMNeT Downloads 旧版本下载地址:OMNeT Old…...

Matlab课程设计——手指静脉识别项目

手指静脉识别项目 项目方案设计介绍 本项目实现手指图像的处理和匹配算法,需要处理的数据是本人不同手指的图像,首先经过图像处理,使得指静脉的纹理增强凸显处理,然后将所有的这些图像进行相互间的匹配,检验类内和类…...

centos软件安装

安装方式 一、二进制安装 --解压即用,只针对特殊平台 --jdk tomcat 二、RPM:按照一定规范安装软件,无法安装依赖的文件 --mysql 三、yum:远程安装基于RPM,把依赖的文件安装上去,需要联网 四、源码安装 jdk安…...

力扣 217. 存在重复元素,389. 找不同,705. 设计哈希集合,3. 无重复字符的最长子串,139. 单词拆分

217. 存在重复元素 题目 给你一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现 至少两次 &#xff0c;返回 true &#xff1b;如果数组中每个元素互不相同&#xff0c;返回 false 。 AC代码 class Solution { public:bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {// …...

嵌入式软件工作能力

1. 工作能力 技术能力强&#xff0c;并不代表工作能力 2. 流程把控 3. 项目管理 4. “找茬”能力 5. 文档输出能力...

景区导航导览系统:基于AR技术+VR技术的功能效益全面解析

在数字化时代背景下&#xff0c;游客对旅游体验的期望不断提升。游客们更倾向于使用手机作为旅行的贴身助手&#xff0c;不仅因为它能提供实时、精准的导航服务&#xff0c;更在于其融合AR&#xff08;增强现实&#xff09;、VR&#xff08;虚拟现实&#xff09;等前沿技术&…...

Mybatis-Plus代码生成器配置方法

Mybatis-Plus网址&#xff1a;https://baomidou.com/pages/779a6e/#%E4%BD%BF%E7%94%A8 第一步&#xff1a;引入依赖 <!-- 代码生成器 --> <dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>…...

三主机部署HP Anyware Manager服务

一、序言 在部署拓扑和方案方面&#xff0c;HP Anyware Manager 非常灵活&#xff0c;可以部署在单个主机中&#xff0c;也可以部署在多个主机中&#xff0c;具体取决于组织的网络环境和运营要求。 二、单主机部署 2.1 描述 此部署配置是当 Anyware Manager 和 MongoDB 以及…...

Grafana :利用Explore方式实现多条件查询

背景 日志统一推送到Grafana上管理。所以&#xff0c;有了在Grafana上进行日志搜索的需求&#xff0c;而进行日志搜索通常需要多条件组合。 解决方案 通过Grafana的Explore的方式实现多条件查询。 直接看操作步骤&#xff1a; 在主页搜索框中输入“Explore” 进入这个界面…...

腾讯技术创作特训营 -- SUPERWINNIE -- AI重塑社交内容

目录 1 什么是AI社交内容 2 案例拆解 3 用LLM做爆文选题 4 用LLM出爆文脚本提示词 1 什么是AI社交内容 任何一个因素被AI取代都是AI社交内容 2 案例拆解 数字人 资讯素材 录屏产品的素材&#xff08;小红书测试AI产品&#xff09; 脚本 素材 剪辑 3 用LLM做爆文选题 &…...

AV1技术学习: Compound Prediction

一、双向 Compound Prediction AV1支持两个参考帧的预测通过多种复合模式线性组合。复合预测公式为 其中&#xff0c;权重m(x, y) is scaled by 64 以进行整数计算&#xff0c;R1(x, y)和R2(x, y)表示两个参考块中位于(x, y)的像素。P(x, y)将按比例缩小 1/64 以形成最终的预测…...

watch监听vue2与vue3的写法

watch的属性值 handler:回调函数, 即监听到变化时应该执行的函数&#xff0c;可以是单独的函数或带有 immediate 和 deep 属性的对象watch: {someProperty: function(newVal, oldVal) {// 处理逻辑}}deep: 其值是true或false, 当属性值是对象或数组时&#xff0c;深度观察会监…...

docker搭建普罗米修斯监控gpu

ip8的服务器监控ip110和ip111的服务器 被监控的服务器110和111只需要安装node-export和nvidia-container-toolkit 下载镜像包 docker pull prom/node-exporter docker pull prom/prometheus docker pull grafana/grafana新建目录 mkdir /opt/prometheus cd /opt/prometheus/…...

像 MvvmLight 一样使用 CommunityToolkit.Mvvm 工具包

文章目录 简介一、安装工具包二、实现步骤1.按照MvvmLight 的结构创建对应文件夹和文件2.编辑 ViewModelLocator3.引用全局资源二、使用详情1.属性2.命令3. 消息通知4. 完整程序代码展示运行结果简介 CommunityToolkit.Mvvm 包(又名 MVVM 工具包,以前称为 Microsoft.Toolkit…...

python入门课程Pro(2)--循环

循环 第1课 for循环的基本操作1.循环2.遍历3.for 循环遍历字典&#xff08;1&#xff09; 遍历字典的键(2)遍历字典的值(3)遍历字典的键和值 4.练习题&#xff08;1&#xff09;班级成绩单&#xff08;2&#xff09;最出名的城市&#xff08;3&#xff09;修改成绩&#xff08;…...

今日总结:雪花算法,拉取在线用户

雪花算法&#xff1a; public class SnowflakeIdGenerator {private final long epoch 1626804000000L; // 定义起始时间戳&#xff0c;这里设置为2021-07-21 00:00:00 UTCprivate final long workerIdBits 5L; // 机器ID所占的位数private final long sequenceBits 10L; /…...

前瞻断言与后瞻断言:JavaScript 正则表达式的秘密武器

JavaScript 中的前瞻断言&#xff08;lookahead&#xff09;和后瞻断言&#xff08;lookbehind&#xff09;相信用过的小伙伴就知道它的威力了&#xff0c;在一些特定的需求场景下&#xff0c;可以做到四两拨千斤的作用&#xff0c;今天让我们来盘点一下在 JavaScript 正则表达…...

昇思MindSpore学习总结十六 —— 基于MindSpore的GPT2文本摘要

1、mindnlp 版本要求 !pip install tokenizers0.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 该案例在 mindnlp 0.3.1 版本完成适配&#xff0c;如果发现案例跑不通&#xff0c;可以指定mindnlp版本&#xff0c;执行!pip install mindnlp0.3.1 !pip install mindnlp …...

React Router 6笔记

一个路由就是一个映射关系 key为路径&#xff0c;value可能是function或component 路由分类 后端路由&#xff08;node&#xff09; value是function&#xff0c;用来处理客户端提交的请求注册路由&#xff1a;router.get(path, function(req, res))工作过程&#xff1a;当…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

shell脚本--常见案例

1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件&#xff1a; 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...

Python:操作 Excel 折叠

💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 Python 操作 Excel 系列 读取单元格数据按行写入设置行高和列宽自动调整行高和列宽水平…...

1.3 VSCode安装与环境配置

进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件&#xff0c;然后打开终端&#xff0c;进入下载文件夹&#xff0c;键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...

页面渲染流程与性能优化

页面渲染流程与性能优化详解&#xff08;完整版&#xff09; 一、现代浏览器渲染流程&#xff08;详细说明&#xff09; 1. 构建DOM树 浏览器接收到HTML文档后&#xff0c;会逐步解析并构建DOM&#xff08;Document Object Model&#xff09;树。具体过程如下&#xff1a; (…...

2021-03-15 iview一些问题

1.iview 在使用tree组件时&#xff0c;发现没有set类的方法&#xff0c;只有get&#xff0c;那么要改变tree值&#xff0c;只能遍历treeData&#xff0c;递归修改treeData的checked&#xff0c;发现无法更改&#xff0c;原因在于check模式下&#xff0c;子元素的勾选状态跟父节…...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例&#xff0c;模拟20个网页的爬取&#xff0c;每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程&#xff1a;允许程序同时执行多个任务&#xff0c;提高IO密集型任务&#xff08;如网络请求&#xff09;的效率…...

C++:多态机制详解

目录 一. 多态的概念 1.静态多态&#xff08;编译时多态&#xff09; 二.动态多态的定义及实现 1.多态的构成条件 2.虚函数 3.虚函数的重写/覆盖 4.虚函数重写的一些其他问题 1&#xff09;.协变 2&#xff09;.析构函数的重写 5.override 和 final关键字 1&#…...

Linux nano命令的基本使用

参考资料 GNU nanoを使いこなすnano基础 目录 一. 简介二. 文件打开2.1 普通方式打开文件2.2 只读方式打开文件 三. 文件查看3.1 打开文件时&#xff0c;显示行号3.2 翻页查看 四. 文件编辑4.1 Ctrl K 复制 和 Ctrl U 粘贴4.2 Alt/Esc U 撤回 五. 文件保存与退出5.1 Ctrl …...