flink application mode

flink 应用程序模式是 Flink 在集群上运行的方式，可以通过 Standalone mode（独立模式）或者 YARN mode（基于 YARN 的模式）来运行应用程序。在应用程序模式中，Flink 应用程序根据计算需求在不同的 Task Slot 上被分配和执行。

相关问题

flink yarn

Flink 可以在 Apache Hadoop YARN 上运行，利用 YARN 的资源管理和调度功能来管理 Flink 应用程序在集群上的执行。

要在 YARN 上运行 Flink，需要进行以下步骤：

1. 安装和配置 Hadoop：首先，需要安装和配置 Hadoop 集群。确保 Hadoop 集群正常运行，并且 YARN ResourceManager 和 NodeManager 正在运行。

2. 下载和配置 Flink：从 Flink 官方网站下载 Flink 的二进制包，并解压到你的机器上。在 `conf/flink-conf.yaml` 配置文件中设置以下参数：

   # 设置执行模式为 YARN
   execution.mode: yarn-session

   # 设置 YARN 的 Application Master 内存
   yarn.application-master.memory: 1024m

   # 设置任务管理器的数量和内存
   taskmanager.memory.process.size: 1024m
   taskmanager.numberOfTaskSlots: 1

   # 设置 YARN 的队列名称（可选）
   yarn.application-master.queue: default

还可以根据需要进行其他配置，例如并行度、检查点设置等。

3. 启动 Flink 集群：使用以下命令启动 Flink 集群：

   ./bin/yarn-session.sh -n <num_taskmanagers> -tm <taskmanager_memory>

其中 `<num_taskmanagers>` 是任务管理器的数量，`<taskmanager_memory>` 是每个任务管理器的内存大小。例如，`./bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 1024m` 启动了两个任务管理器，每个任务管理器的内存大小为 1024MB。

Flink 集群会与 YARN ResourceManager 进行通信，并为应用程序分配资源。

4. 提交应用程序：一旦 Flink 集群启动，你可以使用 Flink 提供的命令行工具或 API 来提交应用程序。例如，使用 `./bin/flink run <program_jar_or_class>` 来提交一个 Java/Scala 程序。

Flink 应用程序将在集群中的任务管理器上执行，并利用由 YARN 分配的资源。

5. 监控和管理：可以使用 Flink 的 Web UI 或 Hadoop YARN 的相关工具来监控和管理正在运行的 Flink 应用程序和集群资源。

通过以上步骤，你可以在 YARN 上运行 Flink 应用程序，利用 YARN 的资源管理和调度功能来实现分布式的数据处理。请注意，具体的配置和操作步骤可能会因不同的版本和环境而有所不同，建议参考 Flink 的官方文档或相关教程来进行详细的配置和操作。

Flink1.17 FlinkSQL

Flink 1.17 是 Apache Flink 的一个版本，而 FlinkSQL 是 Flink 中用于处理结构化数据的 SQL 查询语言。

在 Flink 1.17 中，FlinkSQL 经历了一些重要的改进和增强。其中一些亮点包括：

1. 支持 ANSI SQL 语法：FlinkSQL 现在更加符合 ANSI SQL 标准，可以更轻松地编写和执行符合标准的 SQL 查询。

2. 动态表：引入了动态表的概念，可以根据输入数据自动推断表结构，无需提前定义表结构。

3. 支持批处理和流处理：FlinkSQL 可以处理批处理和流处理的数据，无需编写额外的代码。

4. 支持常用的 SQL 操作：FlinkSQL 提供了丰富的 SQL 操作，如聚合、连接、过滤、排序等，可以轻松地对数据进行处理和分析。

5. 支持连接外部系统：FlinkSQL 可以方便地与外部系统（如 Kafka、Hive、MySQL 等）进行连接和交互，实现数据的读取和写入。

总的来说，Flink 1.17 中的 FlinkSQL 提供了更强大和灵活的功能，使得使用 SQL 查询语言进行数据处理变得更加简单和高效。