flink operator 部署 flink history server
时间: 2023-11-07 15:49:43 浏览: 56
Flink History Server 是一个用于显示 Flink 作业历史记录的 Web UI。要部署 Flink History Server,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保已经启动了 Flink 集群,并且 Flink 作业已经成功地运行过。
2. 下载并解压缩 Flink 发行版,找到 `bin` 目录下的 `historyserver.sh` 脚本。
3. 在命令行中运行 `historyserver.sh` 脚本,如下所示:
```
./historyserver.sh start
```
这将启动 Flink History Server 进程。
4. 等待一段时间,直到 Flink History Server 启动完成。然后,在浏览器中输入 `http://<history_server_host>:8080`,即可访问 Flink History Server 的 Web UI。
在 Web UI 中,您可以查看 Flink 作业的历史记录、作业的状态和计数器信息等。
注意:如果您的 Flink 集群是通过 YARN 或 Mesos 等资源管理器来启动的,则需要将 Flink History Server 部署到相同的资源管理器上。在这种情况下,您需要将 `historyserver.sh` 脚本提交到 YARN 或 Mesos 集群上,而不是在命令行中直接运行。
相关问题
flink operator
Flink Operator是指在Apache Flink中执行数据流转换操作的组件。Flink Operator是指在Apache Flink中执行数据流转换操作的组件。根据引用,Datastream Map是一种常见的Operator,它可以对数据流进行映射操作。根据引用的目录,Operator State是Flink中的一个概念,它是与并行的算子实例绑定的状态数据。每个算子实例中都会保存一部分数据流的状态信息。根据引用,Operator State与数据元素中的key无关,它的分配和重新分配是根据算子实例的并行度来进行的。因此,Operator State可以支持当算子实例的并行度发生变化时自动重新分配状态数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Flink的操作算子Operator](https://blog.csdn.net/weixin_45316851/article/details/106135215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Flink之状态编程OperatorState的使用](https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/115392620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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flink operator state
flink operator state是Flink中的操作状态,指的是某个操作中需要维护的状态信息。这些状态信息包括操作过程中的计数器、累加器、缓存等等。在Flink中,可以使用状态后端来管理和存储这些状态信息,以便在故障恢复和扩展性方面获得更好的支持。由于Flink的状态管理能力非常强大,因此可以在大规模数据处理中实现许多复杂的操作,例如实时聚合、窗口计算等等。