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配置Flink任务进程参数 操作场景 Flink on YARN模式下，有JobManager和TaskManager两种进程。在任务调度和运行的过程中，JobManager和TaskManager承担了很大的责任。 因而JobManager和TaskManager的参数配置对Flink
Flink应用开发简介 组件介绍 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发
Flink Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行
配置Flink认证和加密 安全认证 Flink整个系统存在三种认证方式： 使用kerberos认证：Flink yarn client与Yarn Resource Manager、JobManager与Zookeeper、JobManager与HDFS、TaskManager与HDFS
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
Flink流式读Hudi表规则 Flink流式读Hudi表参数规范如下所示： 表1 Flink流式读Hudi表参数规范 参数名称 是否必填 参数描述 示例 Connector 必填 读取表类型。 hudi Path 必填 表存储的路径。 根据实际情况填写 table.type 必填
Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
Flink Kafka样例程序 Flink Kafka样例程序开发思路 Flink Kafka样例程序（Java） Flink Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包
Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 使用Flink客户端前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行，已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改
通过Flink作业处理OBS数据 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架
Flink流式读Hudi表建议 设置合理的消费参数避免File Not Found问题 当下游消费Hudi过慢，上游写入端会把Hudi文件归档，导致File Not Found问题。优化建议如下： 调大read.tasks。 如果有限流则调大限流参数。 调大上游compaction
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