KubeCon: Flink on K8s

简介: 目录 集群概况 BigData Manager简介 BigData on Kubernetes 部署过程 运维 Twinkle(开发者IDE) 玩转Flink on Kubernetes WindowJoin 简介 Example illustrating a windowed stream join between two data streams.

目录

  • 集群概况
  • 玩转Flink on Kubernetes

    • WindowJoin
    • SQL

集群概况

BigData Manager简介

BigData on Kubernetes
image

部署向导

image

运维管理

image

开发者IDE

image


玩转Flink on Kubernetes

WindowJoin

简介

Example illustrating a windowed stream join between two data streams.
The example works on two input streams with pairs (name, grade) and (name, salary) respectively. It joins the steams based on "name" within a configurable window. The example uses a built-in sample data generator that generates the steams of pairs at a configurable rate.

  • Source1:name, grade
  • Source2:name, salary
  • Result:name, grade, salary
    image

过程

创建Deployment

image
image

  1. 浏览器打开

  2. 创建Deployment
  3. Organization中输入用户名
  4. Configuration:

    • Intepreter选择Blink/JAR
    • Blink Version: 3.2.1 / blink-3.2-SNAPSHOT
    • Jar URI: hdfs:///example/flink-examples-WindowJoin.jar
    • entryClass: org.apache.flink.streaming.examples.join.WindowJoin
  5. 点击Create Deployment

启动job

image
image
如上图操作

查看结果

image
image

  1. 点击“Blink UI”,跳转到Apache Flink的dashboard
  2. Jobs -> Running Jobs -> Windowed Join Example
  3. 结果日志查看:Task Managers -> Path, ID -> Log

停止Job

  1. 回到Deployment页面,点击Cancel(集群资源有限,为了后续体验,请一定停掉此job)

SQL

简介

实时热门商品, 每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品(例子详情,请移步http://wuchong.me/blog/2018/11/07/use-flink-calculate-hot-items/ ,天池大赛的数据)

列名称 说明
用户ID 整数类型,加密后的用户ID
商品ID 整数类型,加密后的商品ID
商品类目ID 整数类型,加密后的商品所属类目ID
行为类型 字符串,枚举类型,包括(‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’)
时间戳 行为发生的时间戳,单位秒

image

过程

创建Deployment

image

  1. 创建Deployment
  2. Configuration:

    • Intepreter选择Blink/SQL
    • Execution Mode:STREAM
    • Blink Version: 3.2.1 / blink-3.2-SNAPSHOT
    • Artifact:HotItem
    • Runtime Configuration:

      • state.backend.type = rocksdb
      • state.backend.rocksdb.ttl.ms = 129600000

Job信息

image

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
10月前
|
存储 Kubernetes 调度
|
Kubernetes Cloud Native 流计算
Flink-12 Flink Java 3分钟上手 Kubernetes云原生下的Flink集群 Rancher Stateful Set yaml详细 扩容缩容部署 Docker容器编排
Flink-12 Flink Java 3分钟上手 Kubernetes云原生下的Flink集群 Rancher Stateful Set yaml详细 扩容缩容部署 Docker容器编排
394 3
|
SQL Kubernetes 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之如何把集群通过kubernetes进行部署
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
Kubernetes Java 数据库连接
实时计算 Flink版产品使用问题之部署到 Kubernetes 集群时,任务过一会儿自动被取消,该如何排查
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
消息中间件 Kubernetes Kafka
实时计算 Flink版操作报错合集之在Rancher K8s部署时,TaskManager无法正常连接到其他TaskManager,该如何处理
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
3月前
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
364 1
|
3月前
|
弹性计算 监控 调度
ACK One 注册集群云端节点池升级:IDC 集群一键接入云端 GPU 算力,接入效率提升 80%
ACK One注册集群节点池实现“一键接入”,免去手动编写脚本与GPU驱动安装,支持自动扩缩容与多场景调度,大幅提升K8s集群管理效率。
275 89
|
8月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
ACK One 的多集群应用分发,可以最小成本地结合您已有的单集群 CD 系统,无需对原先应用资源 YAML 进行修改,即可快速构建成多集群的 CD 系统,并同时获得强大的多集群资源调度和分发的能力。
356 9
|
8月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
本文介绍如何利用阿里云的分布式云容器平台ACK One的多集群应用分发功能,结合云效CD能力,快速将单集群CD系统升级为多集群CD系统。通过增加分发策略(PropagationPolicy)和差异化策略(OverridePolicy),并修改单集群kubeconfig为舰队kubeconfig,可实现无损改造。该方案具备多地域多集群智能资源调度、重调度及故障迁移等能力,帮助用户提升业务效率与可靠性。
|
10月前
|
存储 Kubernetes 监控
K8s集群实战:使用kubeadm和kuboard部署Kubernetes集群
总之,使用kubeadm和kuboard部署K8s集群就像回归童年一样,简单又有趣。不要忘记,技术是为人服务的,用K8s集群操控云端资源,我们不过是想在复杂的世界找寻简单。尽管部署过程可能遇到困难,但朝着简化复杂的目标,我们就能找到意义和乐趣。希望你也能利用这些工具,找到你的乐趣,满足你的需求。
961 33

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多