Flink全局使用的配置信息如何加载

该博客介绍了如何在Flink中进行全局配置的设置,通过`env.getConfig().setGlobalJobParameters(config);`将配置放入环境中。在组件的`open`方法中,可以使用`getRuntimeContext().getExecutionConfig().getGlobalJobParameters();`获取并转换为Map来访问这些参数。这种方法对于在任务执行过程中共享配置信息非常有用。

1.要全局的配置放入config里,然后放入环境中:
env.getConfig().setGlobalJobParameters(config);

2.组件的open方法里:
ExecutionConfig.GlobalJobParameters globalJobParameters = getRuntimeContext().getExecutionConfig().getGlobalJobParameters();
Map<String, String> globConf = globalJobParameters.toMap();

### Flink 1.14 版本配置教程 对于 Flink 1.14 的配置,官方提供了详尽的文档来指导用户完成环境设置和项目创建。为了确保顺利运行 Flink 应用程序,在开始之前需准备好相应的开发环境并安装所需依赖项[^1]。 #### 准备工作 - **Java Development Kit (JDK)**: 安装 JDK 是必不可少的第一步,建议选用最新稳定版。 - **Apache Maven**: 用于构建 Java 和其他语言编写的项目;Maven 可简化依赖管理和构建过程。 #### 下载与解压 Flink 发行包 前往 Apache Flink 官方网站下载页面获取适用于目标操作系统的二进制分发文件,并将其解压缩到指定目录: ```bash wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.14.0/flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz tar -xzvf flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz cd flink-1.14.0/ ``` #### 修改配置文件 进入 `conf` 文件夹编辑 `flink-conf.yaml` 来调整默认参数以适应具体应用场景需求。例如,可以修改如下几个重要属性: - `jobmanager.rpc.address`: 设置 JobManager 主机名或 IP 地址; - `jobmanager.heap.size`: 调整 JobManager JVM 堆大小; - `taskmanager.numberOfTaskSlots`: 指定 TaskManager 上的任务槽数量; - `parallelism.default`: 设定全局并行度,默认情况下等于可用 CPU 核心数。 #### 启动集群服务 启动本地单节点模式下的 Flink 集群以便测试目的: ```bash ./bin/start-cluster.sh ``` 这会依次启动一个 JobManager 和多个 TaskManagers 实例。通过浏览器访问 http://localhost:8081 即可查看 Web UI 界面监控集群状态。 #### 使用 SQL Client 执行查询语句 Flink 提供了一个交互式的命令行工具——SQL Client Frontend,允许开发者直接输入标准 SQL 查询而无需编写复杂的流处理逻辑代码。启动方式如下所示: ```bash ./bin/sql-client.sh embedded ``` 此时可以在提示符后键入 DDL/DML/SELECT 等类型的指令来进行表定义、数据加载及实时分析计算等工作。
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