docker-compose 部署flink on yarn

### 使用 Docker-Compose 部署 Flink on YARN 的解决方案 部署 Flink on YARN 是一种常见的分布式计算环境配置方式,结合 Docker 和 Docker Compose 可以简化环境搭建和资源管理。以下是使用 Docker-Compose 部署 Flink on YARN 的方法和配置教程。 #### 1. 环境准备 在开始之前,需要确保以下工具已正确安装并运行: - Docker[^2] - Docker Compose[^1] 如果遇到无法连接到 Docker 守护进程的问题,可以参考以下命令解决: ```bash sudo docker-compose up ``` #### 2. 配置 Hadoop 集群 Flink on YARN 的运行依赖于 Hadoop 集群的支持。因此,首先需要通过 Docker-Compose 部署一个 Hadoop 集群。以下是一个简单的 `docker-compose.yml` 文件示例: ```yaml version: '3' services: namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1 container_name: namenode ports: - "9870:9870" - "8020:8020" environment: - CLUSTER_NAME=test volumes: - hadoop_namenode:/hadoop/dfs/name networks: - flink-yarn-network datanode: image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop3.2.1 container_name: datanode depends_on: - namenode environment: SERVICE_PRECONDITION: "namenode:9870" volumes: - hadoop_datanode:/hadoop/dfs/data networks: - flink-yarn-network volumes: hadoop_namenode: hadoop_datanode: networks: flink-yarn-network: ``` 启动 Hadoop 集群: ```bash docker-compose up -d ``` #### 3. 配置 Flink on YARN 接下来,配置 Flink on YARN 的运行环境。可以通过 Docker-Compose 将 Flink 容器与 Hadoop 集成。 创建一个新的 `docker-compose.yml` 文件,用于定义 Flink 容器的配置: ```yaml version: '3' services: jobmanager: image: flink:1.14 container_name: flink-jobmanager ports: - "8081:8081" command: jobmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager networks: - flink-yarn-network taskmanager: image: flink:1.14 container_name: flink-taskmanager depends_on: - jobmanager command: taskmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager networks: - flink-yarn-network networks: flink-yarn-network: external: name: flink-yarn-network ``` #### 4. 启动 Flink on YARN 在启动 Flink on YARN 之前,需要将 Flink 配置文件调整为支持 YARN 模式。可以通过以下步骤完成: 1. **复制配置文件**:进入 Flink 容器,找到 `flink-conf.yaml` 并进行修改。 ```bash docker cp flink-jobmanager:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml . ``` 2. **编辑配置文件**:添加或修改以下参数以支持 YARN 模式。 ```yaml yarn.application.name: flink-on-yarn yarn.application.id: application_123456789012345 parallelism.default: 4 ``` 3. **重新加载配置**:将修改后的配置文件复制回容器中。 ```bash docker cp flink-conf.yaml flink-jobmanager:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml ``` 启动 Flink on YARN: ```bash docker-compose up -d ``` #### 5. 测试验证 通过浏览器访问 Flink Dashboard 页面,确认 Flink on YARN 是否正常运行: - 地址:`http://<主机IP>:8081`[^3] 此外,可以提交一个简单的 Flink 作业到 YARN 集群中进行测试。 --- ###

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一、核心功能 基于 Flink CDC 技术实现 MySQL 数据变更(增/删/改)实时同步至 Kafka,支持全量+增量数据捕获,容器化部署架构确保快速上手。 二、技术栈组成 通过 `docker-compose.yml` 编排以下服务: - MySQL 8.0 :启用 binlog 配置( `my.cnf` ) - Kafka 7.2.0 :分布式消息队列存储同步数据 - Flink 1.20.1 :流处理引擎执行 CDC 同步任务 - Zookeeper :Kafka 依赖的协调服务 三、部署与验证 1. 环境要求 :Docker + Docker Compose 2. 启动命令 : docker-compose up -d (自动部署所有服务并执行同步脚本) 3. 验证方法 :通过 Kafka 消费者命令查看消息: docker-compose exec kafka /usr/bin/kafka-console-consumer --bootstrap-server kafka:9092 --topic test_topic --from-beginning 四、核心优势 - 零代码配置 :纯 SQL 和 YAML 配置实现数据同步,无需开发 - 容器化部署 :一键启动完整服务栈,环境一致性保障 - 数据可靠性 :基于 Flink Exactly-Once 语义确保数据不丢不重 - 轻量高效 :单节点即可运行,支持按需扩展任务节点 适用场景 实时数据仓库构建、业务数据备份、微服务间数据集成、实时分析 pipeline 前置同步。

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消息推送平台,推送下发【邮件】【短信】【微信服务号】【微信小程序】【企业微信】【钉钉】等消息类型。 所使用的技术栈包括:SpringBoot、SpringDataJPA、MySQL、Docker、docker-compose、Kafka、Redis、Apollo、prometheus、Grafana、GrayLog、Flink、Xxl-job、Echarts等等

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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<think>我们被要求优化一段Java代码,该代码用于处理邮件(特别是来自特定发件人的构建通知邮件)。代码的主要问题包括: 1. 重复获取邮件内容:在检查MIME类型后,多次调用`msg[i].getContent()`,这可能导致性能问题或流关闭异常。 2. 类型转换问题:直接将邮件内容转换为`Multipart`而不进行类型检查,可能引发`ClassCastException`。 3. 代码结构问题:逻辑嵌套过深,可读性差,且存在重复代码(如插入邮件详情的操作在两个地方都有)。 4. 硬编码和魔法值:例如在解析HTML表格时使用了硬编码的索引(如list3.get(10)),这容易因邮件
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