Flink 源码解析 —— JobManager 处理 SubmitJob 的过程

JobManager 处理 SubmitJob

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博客

1、Flink 从0到1学习 —— Apache Flink 介绍

2、Flink 从0到1学习 —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门

3、Flink 从0到1学习 —— Flink 配置文件详解

4、Flink 从0到1学习 —— Data Source 介绍

5、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Source ?

6、Flink 从0到1学习 —— Data Sink 介绍

7、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Sink ?

8、Flink 从0到1学习 —— Flink Data transformation(转换)

9、Flink 从0到1学习 —— 介绍 Flink 中的 Stream Windows

10、Flink 从0到1学习 —— Flink 中的几种 Time 详解

11、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch

12、Flink 从0到1学习 —— Flink 项目如何运行?

13、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka

14、Flink 从0到1学习 —— Flink JobManager 高可用性配置

15、Flink 从0到1学习 —— Flink parallelism 和 Slot 介绍

16、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL

17、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ

18、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HBase

19、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HDFS

20、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Redis

21、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Cassandra

22、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Flume

23、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 InfluxDB

24、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RocketMQ

25、Flink 从0到1学习 —— 你上传的 jar 包藏到哪里去了

26、Flink 从0到1学习 —— 你的 Flink job 日志跑到哪里去了

27、阿里巴巴开源的 Blink 实时计算框架真香

28、Flink 从0到1学习 —— Flink 中如何管理配置?

29、Flink 从0到1学习—— Flink 不可以连续 Split(分流)?

30、Flink 从0到1学习—— 分享四本 Flink 国外的书和二十多篇 Paper 论文

31、Flink 架构、原理与部署测试

32、为什么说流处理即未来?

33、OPPO 数据中台之基石:基于 Flink SQL 构建实时数据仓库

34、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

35、Flink状态管理和容错机制介绍

36、Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

37、360深度实践:Flink与Storm协议级对比

38、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台?只看这一篇就够了

39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读

40、Flink 全网最全资源(视频、博客、PPT、入门、实战、源码解析、问答等持续更新)

41、Flink 灵魂两百问,这谁顶得住?

源码解析

1、Flink 源码解析 —— 源码编译运行

2、Flink 源码解析 —— 项目结构一览

3、Flink 源码解析—— local 模式启动流程

4、Flink 源码解析 —— standalone session 模式启动流程

5、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Job Manager 启动

6、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Task Manager 启动

7、Flink 源码解析 —— 分析 Batch WordCount 程序的执行过程

8、Flink 源码解析 —— 分析 Streaming WordCount 程序的执行过程

9、Flink 源码解析 —— 如何获取 JobGraph?

10、Flink 源码解析 —— 如何获取 StreamGraph?

11、Flink 源码解析 —— Flink JobManager 有什么作用?

12、Flink 源码解析 —— Flink TaskManager 有什么作用?

13、Flink 源码解析 —— JobManager 处理 SubmitJob 的过程

14、Flink 源码解析 —— TaskManager 处理 SubmitJob 的过程

15、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink Checkpoint 机制

16、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 序列化机制

17、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 是如何管理好内存的?

18、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-core

19、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-datadog

20、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-dropwizard

21、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-graphite

22、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-influxdb

23、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-jmx

24、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-slf4j

25、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-statsd

26、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-prometheus

26、Flink Annotations 源码解析

27、Flink 源码解析 —— 如何获取 ExecutionGraph ?

28、大数据重磅炸弹——实时计算框架 Flink

29、Flink Checkpoint-轻量级分布式快照

30、Flink Clients 源码解析原文出处:zhisheng的博客,欢迎关注我的公众号:zhisheng

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhisheng/p/11348796.html

时间: 2024-10-05 20:08:09

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Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 序列化机制

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Flink 源码解析 —— 项目结构一览

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Fabric1.4源码解析:客户端创建通道过程

在使用Fabric创建通道的时候,通常我们执行一条命令完成,这篇文章就解析一下执行这条命令后Fabric源码中执行的流程. peer channel create -o orderer.example.com:7050 -c mychannel -f ./channel-artifacts/channel.tx --tls true --cafile $ORDERER_CA 整个流程的切入点在fabric/peer/main.go文件中的main()方法 (本文中使用的是Fabric1.4版本,

AngularJS源码解析1:angular自启动过程

angularJS加载进来后,会有一个立即执行函数调用,在源代码的最下面是angular初始化的地方.代码展示: bindJQuery(); publishExternalAPI(angular); jqLite(document).ready(function() { angularInit(document, bootstrap); }); bindJQuery方法的作用是:检查你的主页面是否引用了jquery,没有的话,就用angular本身自带的JQLite,否则使用你引用的jquery

Apache Flink源码解析之stream-windowfunction

Window也即窗口,是Flink流处理的特性之一.前一篇文章我们谈到了Winodw的相关概念及其实现.窗口的目的是将无界的流转换为有界的元素集合,但这还不是最终的目的,最终的目的是在这有限的集合上apply(应用)某种函数,这就是我们本篇要谈的主题--WindowFunction(窗口函数). 那么窗口函数会在什么时候被应用呢?还记得上篇文章我们谈到了触发器Trigger,在触发器触发后会返回TriggerResult这个枚举类型的其中一个枚举值.当返回的是FIRE或者FIRE_AND_PUR

Apache Flink源码解析之stream-window

window(窗口)是Flink流处理中非常重要的概念,本篇我们来对窗口相关的概念以及关联的实现进行解析.本篇的内容主要集中在package org.apache.flink.streaming.api.windowing下. Window 一个Window代表有限对象的集合.一个窗口有一个最大的时间戳,该时间戳意味着在其代表的某时间点--所有应该进入这个窗口的元素都已经到达. Flink的根窗口对象是一个抽象类,只提供了一个抽象方法: public abstract long maxTimes

Apache Flink源码解析之stream-operator

前面我们谈论了Flink stream中的transformation.你可以将transformation看成编写Flink程序并构建流式处理程序的必要组成部分(静态表现形式):而本篇我们将探讨transformation在Flink运行时对应的动态表现形式--operator.他们之间的映射关系见下图: 具体的探讨可以查看前文:Flink中的一些核心概念 StreamOperator 所有operator的最终基类,operator的分类方式,按照输入流个数不同分为: 无输入:StreamS

Apache Flink源码解析之stream-sink

上一篇我们谈论了Flink stream source,它作为流的数据入口是整个DAG(有向无环图)拓扑的起点.那么与此对应的,流的数据出口就是跟source对应的Sink.这是我们本篇解读的内容. SinkFunction 跟SourceFunction对应,Flink针对Sink的根接口被称为SinkFunction.继承自Function这一标记接口.SinkFunction接口只提供了一个方法: void invoke(IN value) throws Exception; 该方法提供基