Flink生成执行计划图并进行可视化

最新推荐文章于 2024-09-06 09:01:30 发布
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分类专栏： # Flink 文章标签： flink 执行计划 plan visualizer execution plan 大数据
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  1. 打开执行计划图Web界面
  2. 复制println(senv.getExecutionPlan)打印的执行计划JOSN
  3. 粘贴，然后点击Draw按钮，如下图所示：
    执行计划4. 生成的执行计划图，如下图所示：

执行计划图

Flink任务调度时间分析与可视化
2301_79366435的博客
08-15 225
通过Flink的用户界面（UI），我们可以方便地查看每个子任务在相应的机器上的调度时间，并对任务执行进行分析和优化。本文介绍了如何使用Flink UI查看子任务在相应机器上的调度时间，并提供了相应的源代码。通过了解任务的调度时间和执行情况，我们可以对Flink任务进行优化，进一步提高大数据处理的效率和性能。除了调度时间，Flink UI还提供了其他有用的任务监控和分析信息，如任务的运行状态、吞吐量等。接下来，我们将创建一个简单的Flink任务，并在任务执行时查看子任务的调度时间。如有任何问题，请随时提问。
FlinkCEP的异常检测与数据可视化
AI天才研究院
07-27 372
FlinkCEP的异常检测与数据可视化 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在当今数据驱动的世界中，异常检测和
Flink的执行计划图
IT_但丁的博客
03-28 3536
文章目录一、执行图二、图演变过程1、StreamGraph2、JobGraph3、ExecutionGraph4、物理执行图 一、执行图 Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。 StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序...
flink 执行计划可视化工具
u011618288的博客
12-04 1135
flink 执行计划可视化工具
flink-sql可视化流计算平台
10-18 3612
一、简介 flink-streaming-platform-web系统是基于flink封装的一个web系统，用户只需在web界面进行sql配置就能完成流计算任务， 主要功能包含任务配置、启/停任务、告警、日志等功能。目的是减少开发，完全实现flink-sql 流计算任务 效果图 二、环境以及安装 1、环境 flink 版本 1.10.0 官方地址: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/ java 版本 jdk1.8 sc
Flink源码篇-FlinkStreaming执行计划生成流程
进阶的成长之路
05-04 2183
无知不可怕,毁掉自己的是骄傲 1,示例 很多人使用Flink的时候有没有考虑过执行计划是如何生成的,例如Spark的RDD拓扑有向无环图是怎么生成的,打印出来的执行计划应该怎么理解,我们先看一个示例,执行以下System.out.println(env.getExecutionPlan()); { "nodes" : [ { "id" : 1, 图节点ID,也就是transform的ID "type" : "Source: 添加了一个source"...
基于Flink的流式计算可视化开发实践之配置-＞任务生成-＞任务部署过程
OkGogooXSailboat的博客
09-06 1932
在我们的DataStudio模块中实现了基于Hive的业务流程开发和基于Flink的实时计算管道开发。DataStudio是用来进行数据开发的，属于开发环境，另外还有任务运维模块，负责离线分析任务和实时计算任务在生产环境的部署和运维。在开发环境开发好的业务流程和计算管道可以提交/发布到生产环境。整个大数据平台的可视化开发其实都是一种配置驱动的思想。在界面上开发编辑的都是一种配置数据，在部署运行的时候，后台会有程序将其转为可执行程序或解释执行配置。
Flink的DAG可视化开发实践_数据开发工具 dag
2401_84141419的博客
06-20 953
离线分析之所以适合用DAG进行开发，是因为它的主要逻辑表达语言工具是SQL，再辅以循环、分支、归并等结构，更复杂的情况可以用MR和Python节点解决，这样几乎能完全适应所有离线分析的场景。而Flink虽然支持FlinkQL，但是它在实际工作场景下的适用性太弱了，关键的原因就在于离线分析是属于统计，而流式计算式是计算。在离线分析中，从一个节点到另一个节点，其实是一张表到另外一张表，而在流式计算中，我们可以把它视为一行或多行数据变成另外一行或多行数据。通过界面配置逻辑，引擎执行逻辑，实现预期的行为。
Flink 作业执行深度解析
hhhhhhfq的博客
04-09 500
Flink 四层转化流程 Flink 有四层转换流程： 第一层为 Program 到 StreamGraph； 第二层为 StreamGraph 到 JobGraph； 第三层为 JobGraph 到 ExecutionGraph； 第四层为 ExecutionGraph 到物理执行计划。 通过对 Program 的执行，能够生成一个 DAG 执行图，即逻辑执行图。 第一部分将先讲解四层转化的流程，然后将以详细案例讲解四层的具体转化。 第一层 StreamGraph 从 Source 节点开始，每一
mysql执行计划图
weixin_30551947的博客
08-20 205
转载于:https://www.cnblogs.com/gered/p/9506333.html
Flink+ice 实现可视化规则编排与灵活配置(Demo)
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09-16 8207
flink+ice 实现动态可视化动态逻辑变更，可用于直接替换cep
Flink Graph
Kruskual的博客
01-26 869
Flink Graph 早期，Batch和Stream的图结构和优化方法有很大的区别，所以批处理使用OptimizedPlan来做Batch相关的优化，使用StreamGraph表达流计算的逻辑，最终都转换为JobGraph，实现了流批的统一。 流计算应用的Graph转换 　　对于流计算应用来说，首先将DataStreamAPI的调用转换为Transformation，然后经过StreamGraph->JobGraph->ExecutionGraph3层转换（Flink内置的数据结构），最后经过
Flink可视化控制台依赖配置
weixin_43865381的博客
12-18 1421
flink可视化控制台依赖配置
Flink 客户端操作命令及可视化工具
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12-24 8100
Flink提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互。下面主要从Flink命令行、SQL Client和Web五个方面进行整理。在Flink安装目录的bin目录下可以看到flink和等文件，这些都是客户端操作的入口。
Flink中的可视化工具与插件扩展
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07-09 3837
作者：禅与计算机程序设计艺术 《66. Flink 中的可视化工具与插件扩展》 Flink 中的可视化工具与插件扩展 引言 1.1. 背景介绍 随着大数据和实时数据的增加，分布式计算系统在各个领域得到
flink-安装以及可视化界面的简单使用
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使用docker简易安装flink进行学习测试！
Flink的DAG可视化开发实践
OkGogooXSailboat的博客
08-10 1589
笔者早年间有很长一段时间都在阿里云DataWorks上带着团队进行数据开发，后来因为一个契机自己搞起了大数据平台。刚开始开发平台的主要的数据开发能力是基于DAG图的可视化离线分析开发和运维。后来手头有一个项目需要使用流式计算功能，所以就想把Flink也引入到。首先确立了以下2个主要目标：a. 像离线分析一样，支持基于DAG的可视化开发；b. 在平台里应该有开发和生产两套环境；平台要支持Flink基于DAG可视化开发，不像离线分析，有阿里云DataWorks的样板可以参考。
flink的DAG可视化使用(visualizer的使用)
微电子学与固体电子学-俞驰
10-14 2041
根据官方文档[1] 来做一些实验吧,代码采用[2]中代码 步骤如下: ① mvn clean scala:compile compile package ② nc -lk 9999 flink run -c wordcount_increstate /home/appleyuchi/桌面/Flink_Code/flink_state/checkpoint/Scala/target/datastream_api-1.0-SNAPSHOT.jar 提交到集群的时
flink getExecutionPlan 执行计划可视化
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小杨的技术博客
05-06 2万+
Flink 内置了一个执行计划的可是化工具。http://flink.apache.org/visualizer/index.html 代码示例 object MyApp extends App { private val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) ...
flink作业执行流程
最新发布
04-25
<think>好的，用户想了解Apache Flink作业的执行流程。我需要根据提供的引用内容来构建一个详细的回答。首先，用户提到的三个引用中，引用[1]和[2]直接涉及Flink的执行流程和图形转换，引用[3]则关于窗口处理，可能与执行流程关系不大，但可能在某些阶段涉及。 首先，根据引用[1]，Flink的执行流程分为四个阶段的图：DataFlow Graph、Optimized DataFlow Graph、JobGraph和ExecutionGraph。我需要详细解释每一层图的转换过程和功能。例如，DataFlow Graph是用户编写的程序逻辑转换而来的，Optimized进行优化，JobGraph是提交给JobManager的，而ExecutionGraph是并行化的实例。 然后，引用[2]提到StreamGraph可视化工具和operator的转换，这对应到DataFlow Graph阶段。用户可能想知道具体的转换步骤，比如如何从用户代码生成StreamGraph，再转化为JobGraph。这里需要结合代码示例或执行计划的生成过程，比如env.getExecutionPlan()的使用。 接下来，需要确保回答结构清晰，分阶段说明，并引用对应的文献。例如，在解释每个图的时候，标注引用[1]或[2]。另外，用户可能需要知道每个阶段的作用，比如优化阶段做了什么，如何调度到集群等。 另外，用户可能对并行度和资源分配感兴趣，这涉及到ExecutionGraph的部分，需要解释Task和Subtask的概念。同时，容错机制可能涉及检查点，但引用中没有提到，可能需要避免深入。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如各图之间的区别、如何优化性能、并行度设置和错误处理机制。这些问题应基于已解释的内容，引导用户进一步了解。 需要检查是否符合格式要求，行内公式用$，独立公式用$$，但当前内容可能较少涉及数学公式，所以可能不需要。确保使用中文，代码块用正确语法，如Python示例。但用户的问题中未涉及代码，可能不需要代码块，但如果有例子可以加入。 总结回答结构：分四层图详细说明，每部分包含定义、转换过程和功能，引用对应的文献，最后生成相关问题。</think>### Apache Flink 作业执行流程详解 Apache Flink 作业的执行流程通过**四层图模型**实现从用户代码到分布式任务调度的转换。以下是各阶段的详细说明： --- #### 1. **DataFlow Graph（逻辑数据流图）** - **定义**：由用户编写的程序（如DataStream/DataSet API）转换而成，反映原始逻辑结构。例如，`map`、`filter`、`window`等操作符按代码顺序连接。 - **特点**： - 包含**算子（Operator）**和**数据流（DataStream）**的依赖关系。 - 未进行任何优化，仅表示程序逻辑[^1]。 - **示例**：若代码包含`Source → Map → Window → Sink`，生成的DataFlow Graph会明确体现这一链路。 --- #### 2. **Optimized DataFlow Graph（优化后的逻辑图）** - **转换过程**：Flink 对DataFlow Graph应用优化规则，如： - **算子融合（Operator Chaining）**：将多个算子合并为一个Task，减少序列化开销。 - **谓词下推（Predicate Pushdown）**：提前过滤数据以减少后续计算量。 - **目标**：提升执行效率，但尚未涉及物理资源分配[^1]。 --- #### 3. **JobGraph（作业图）** - **生成方式**：优化后的逻辑图被转换为JobGraph，提交至**JobManager**。 - **关键变化**： - **Task划分**：将多个Operator合并为**JobVertex**（例如，`Source + Map`合并为一个顶点）。 - **数据交换**：定义Task间的数据传输方式（如Forward、Hash、Broadcast）[^1][^2]。 - **示例**：通过`env.getExecutionPlan()`可生成可视化执行计划[^2]。 --- #### 4. **ExecutionGraph（执行图）** - **并行化**：JobManager根据并行度将JobGraph展开为ExecutionGraph。 - 每个JobVertex拆分为多个**ExecutionVertex**（对应一个Subtask）。 - 数据流边（Edge）扩展为实际的数据传输通道。 - **调度**：ExecutionGraph被拆分为**Task**，分配至**TaskManager**的Slot中执行[^2]。 --- #### 执行流程总结 ``` 用户代码 → DataFlow Graph → 优化 → JobGraph → 并行化 → ExecutionGraph → 调度执行 ``` --- ### 相关问题 1. Flink 的**算子融合（Operator Chaining）**如何提升性能？ 2. 如何通过**调整并行度**优化Flink作业的资源利用率？[^2] 3. Flink 如何处理数据流的**无序事件**？[^3] 4. **JobManager**和**TaskManager**在作业执行中的具体职责是什么？[^1] --- 通过上述四层图的转换，Flink 实现了从逻辑描述到分布式任务的高效执行，同时支持动态优化与容错机制。
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