flink源码K8s
总结Flink在K8s上的部署和运行是一个复杂的过程，涉及到多个组件和步骤的协同工作。通过深入了解Flink源码在K8s上的实现细节，我们可以更好地理解Flink的分布式系统能力和弹性资源管理能力。同时，这也为我们在实际应用中优化Flink集群的性能和扩展性提供了有力的支持。
Native支持 共同点：Flink和Spark都直接向k8s申请资源，这与它们之前依赖的Hadoop生态的YARN有所不同，但需要遵循k8s的标准和规范。Spark on k8s的实现特点 作业提交：提交作业的方式与YARN类似，但具体的命令会有所不同。
在k8s上部署Flink集群可能会遇到NoClassDefFoundErROR问题和配置文件加载问题。 NoClassDefFoundError问题：原因：这通常是由于类路径问题引起的，可能是由于依赖项未正确配置或打包导致的。在k8s环境中，Flink作业的依赖项需要被正确地包含在容器镜像中，并且类路径需要设置正确。
FlinkCDC-Hudi:MySQL数据实时入湖全攻略一:Hudi快速部署
安装并配置mysql数据库，确保开启了binlog功能。创建测试用的数据库和表，并准备一些测试数据。注意：以上步骤仅涵盖了Hudi的快速部署部分，实际使用时还需要结合FlinkCDC进行数据同步的配置和测试。完整的流程还包括FlinkCDC的编译、MySQL CDC连接器的配置、数据同步测试以及Hive表的验证等步骤。
由于当时实时平台是基于Flink构建的，同时Spark+Hudi对于大流量任务的支持存在问题，我们决定探索Flink落数据的路径。当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据过程，做了实时数据落地的实现。主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能够通过shell脚本实现数据落地。
随着Hudi对Flink的友好支持，可以使用Flink + Hudi构建实时湖仓一体架构，数据的时效性可以达到分钟级，很好地满足了业务准实时数仓的需求。通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下实现了数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径，极大地提高了数据处理的效率和准确性。
入湖代码开发简单，通过FlinkSQL实现入湖的语句简洁明了。入湖时效快，最快可达秒级数据入湖。湖内数据快速ETL 场景说明：湖内数据通常会采用数仓分层存储，如贴源层（SDI）、汇总层（DWS）、集市层（DW）等。
Hudi的诞生标志着对实时数据湖处理的革新，它最初支持Spark的数据摄入，而后在0.0版本中与Flink无缝融合，提供了Flink SQL CDC功能，满足了日益增长的实时数据处理需求。从2015年Oreilly文章中提出的增量处理核心思想，Hudi迅速成长，于2016年由Uber创建并扩展至所有关键业务场景。
flink源码如何进行调试和编译?(在intellijIDEA2018环境下
在调试 Flink 源码时，可以通过以下步骤进行：首先，利用 IntelliJ IDEA 的调试功能，设置断点，观察变量的值和程序的执行流程。其次，查看 Flink 的日志，定位问题所在。在 Intellij IDEA 中配置日志级别，更详细地查看日志信息。再次，利用 IntelliJ IDEA 的代码分析工具，检查代码逻辑是否有误，优化性能。
环境准备：安装 JAVA Maven、IntelliJ IDEA（需装Maven和git插件），为后续开发搭建基础环境。下载Flink官方编译包，如10版本，避免手动编译的繁琐过程。创建项目：使用IDEA创建Maven工程，这是项目的基础框架。
为了使用插件，需要首先安装并重启Intellij IDEA，确保插件生效。配置Flink时，需要下载即将发布的IDEA 2022-EAP版本，因为早期版本不支持Flink。在IDEA右侧的Big Data Tools中添加Flink组件，输入Flink Web UI地址，点击“OK”即可。
请注意 ：默认的java JVM heap size对于Flink来说可能太小了。你必须手动增加它。在eclipse中，选择RunConfigurations-Arguments并写入VM Arguments框：-Xmx800m。在IntelliJ IDEA中，更改JVM选项的推荐方法是使用Help | EDIt Custom VM Options选项菜单。
十二、flink源码解析-创建和启动TaskManager【二】
1、此阶段的核心在于启动Taskexecutor的相关服务，为TaskManager的正式运行做准备。与ResourceManager的连接与注册：生成注册信息：TaskExecutor启动时，会生成新的注册信息。创建未完成的future：同时创建一个表示注册操作尚未完成的future对象。
2、TaskManager的启动比较简单，主要启动rpc服务和高可用组件，然后触发注册任务管理器/报告资源的流程。总结Flink在K8s上的部署和运行是一个复杂的过程，涉及到多个组件和步骤的协同工作。通过深入了解Flink源码在K8s上的实现细节，我们可以更好地理解Flink的分布式系统能力和弹性资源管理能力。
3、资源申请：APPlicationmaster向ResourceManager申请工作资源，NodeManager加载Flink的jar包和配置构建环境，并启动TaskManager。任务执行：TaskManager启动后向JobManager发送心跳包，并等待JobManager向其分配任务。两种方式 Flink On Yarn模式主要有两种方式：Session模式和Per-Job模式。
4、RM在内部的slotManager中查找可用slot，若无，RM会启动一个容器并在此容器中启动TaskExecutor（即TaskManager进程），以承载任务执行。本节将专注于TaskManager进程的创建和启动流程，具体从YarnResourceManager的startTaskExecutorInContainer方法出发。
5、解压压缩包：tar -zxvf flink-11-bin-scala_1tgz -C /export/Server/。启动Flink集群 进入Flink解压后的目录，执行启动脚本：bin/start-cluster.sh。该脚本将启动JobManager和TaskManager进程。验证进程启动 使用jps命令查看Java进程信息，确认JobManager和TaskManager进程已启动。
6、Flink的ResourceManager详解如下：定义与功能 ResourceManager在Flink集群中负责管理计算资源。 它接收来自JobManager的SlotRequest和来自TaskManager的SlotReport，并根据这些信息动态地向集群资源管理器申请Container并启动TaskManager。
十一、flink源码解析-创建和启动TaskManager【一】
1、启动TaskManagerRunner完成初始化和配置后，TaskManagerRunner向RPC端点发送启动消息，启动消息被接收并处理，最终开始执行。至此，TaskManager的创建和启动过程解析完毕。下一节，我们将深入探讨TaskExecutor内部的onStart方法，继续Flink源码的探索之旅。
2、TaskManager的启动比较简单，主要启动rpc服务和高可用组件，然后触发注册任务管理器/报告资源的流程。总结Flink在K8s上的部署和运行是一个复杂的过程，涉及到多个组件和步骤的协同工作。通过深入了解Flink源码在K8s上的实现细节，我们可以更好地理解Flink的分布式系统能力和弹性资源管理能力。
3、Flink源码中创建与启动TaskManager的onStart阶段主要过程如下：启动TaskExecutorServices服务：此阶段的核心在于启动TaskExecutor的相关服务，为TaskManager的正式运行做准备。与ResourceManager的连接与注册：生成注册信息：TaskExecutor启动时，会生成新的注册信息。
4、启动Flink集群 进入Flink解压后的目录，执行启动脚本：bin/start-cluster.sh。该脚本将启动JobManager和TaskManager进程。验证进程启动 使用jps命令查看Java进程信息，确认JobManager和TaskManager进程已启动。访问web UI 打开浏览器，访问http：//node1：8081，查看Flink集群的Web UI界面。
5、任务执行：TaskManager启动后向JobManager发送心跳包，并等待JobManager向其分配任务。两种方式 Flink On Yarn模式主要有两种方式：Session模式和Per-Job模式。 Session模式 特点：需要事先申请资源，启动JobManager和TaskManager。优点：不需要每次递交作业都申请资源，提高了执行效率。
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希望本篇文章《导入flink源码，flink提交到yarn》能对你有所帮助！
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