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Stream Processing mit Apache Flink
book

Stream Processing mit Apache Flink

by Fabian Hueske, Vasiliki Kalavri
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
310 pages
9h 32m
German
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Stream Processing mit Apache Flink

Kapitel 9. Flink für Streaming-Anwendungen einrichten

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Die heutigen Dateninfrastrukturen sind vielfältig. Verteilte Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Flink müssen so eingerichtet werden, dass sie mit verschiedenen Komponenten wie Ressourcenmanagern, Dateisystemen und Diensten zur verteilten Koordination interagieren können.

In diesem Kapitel gehen wir auf die verschiedenen Möglichkeiten ein, Flink-Cluster einzusetzen, sie sicher zu konfigurieren und hochverfügbar zu machen. Wir erklären Flink-Setups für verschiedene Hadoop-Versionen und Dateisysteme und besprechen die wichtigsten Konfigurationsparameter der Master- und Worker-Prozesse von Flink. Nach der Lektüre dieses Kapitels wirst du wissen, wie du einen Flink-Cluster einrichtest und konfigurierst.

Einsatzmodi

Flink kann in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden, z. B. auf einem lokalen Rechner, einem Bare-Metal-Cluster, einem Hadoop-YARN-Cluster oder einem Kubernetes-Cluster. In "Komponenten eines Flink-Setups" haben wir die verschiedenen Komponenten eines Flink-Setups vorgestellt: den JobManager, TaskManager, ResourceManager und Dispatcher. In diesem Abschnitt erklären wir, wie Flink in verschiedenen Umgebungen konfiguriert und gestartet wird - darunter eigenständige Cluster, Docker, Apache Hadoop YARN und Kubernetes - und wie die Komponenten von Flink in jeder Umgebung zusammengesetzt ...

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