我们中的许多人都经历过无可奈何地挖掘多个服务器上的日志文件以解决严重生产问题的感觉。我们可能都同意这远非理想。在处理实时处理应用程序时,查找和搜索日志文件更具挑战性,因为调试过程本身对时间非常敏感。
Flink具有监控 API,可用于查询正在运行的作业以及最近完成的作业的状态和统计信息。Flink 自己的仪表板也使用了这些监控 API,但监控 API 主要是为了自定义监视工具设计的。监控 API 是 REST-ful API,接受 HTTP 请求并返回 JSON 数据响应。
在 Pinterest,流数据处理支持广泛的实时用例。 近年来,由 Flink 提供支持的平台通过提供近乎实时的内容激活和指标报告,已被证明对业务具有巨大价值,并有可能在未来解锁更多用例。 然而,为了利用这种潜力,我们需要解决开发者速度的问题。
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合:第一部分》中,我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案,仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下,让我们再次检查管道
在上一篇文章中,对使用 Prometheus 监控Flink进行了阐述(传送门),这里就不再赘述了。
近期我们发现 Kubernetes 环境下的 Flink 集群有个奇怪的现象:在算子并行度较大(例如超过 50)时,Flink 的 TaskManager 注册异常缓慢(具体表现为 TaskManager 容器注册后过段时间就超时退出了,随后反复循环,导致作业迟迟分配不到所需的资源),且 Web UI 长期处于如下的加载界面,无法正常显示作业列表:
Flink分布式计算框架可以基于多种模式部署,每种部署模式下提交任务都有相应的资源管理方式,例如:Flink可以基于Standalone部署模式、基于Yarn部署模式、基于Kubernetes部署模式运行任务,以上不同的集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源、各角色交互过程,不同模式申请资源涉及到的角色对象大体相同,下面我们以Flink运行时架构流程为例来总体了解下Flink任务提交后涉及到对象交互流程,以便后续学习不同任务提交模式下任务提交流程。
Flink有一个History Server,可以用来在相应的Flink集群关闭后查询已完成作业的统计信息。例如有个批处理作业是凌晨才运行的,并且我们都知道只有当作业处于运行中的状态,才能够查看到相关的日志信息和统计信息。所以如果作业由于异常退出或者处理结果有问题,我们又无法及时查看(凌晨运行的)作业的相关日志信息。那么History Server就显得十分重要了,因为通过History Server我们才能查询这些已完成作业的统计信息,无论是正常退出还是异常退出。
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时,需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如,对于一个拓扑结构的作业,该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业(这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务,并且每个源任务都连接到所有接收器任务) ,Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
场景描述:作为分布式系统,尤其是对延迟敏感的实时计算引擎,Apache Flink 需要有强大的容错机制,以确保在出现机器故障或网络分区等不可预知的问题时可以快速自动恢复并依旧能产生准确的计算结果。
场景描述:当Flink程序的checkpoint被激活时,状态会被持久化到checkpoint,以防止数据丢失和无缝恢复。状态在内部如何组织和它们如何以及在哪持久化,依赖于所选的状态后端。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中,我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中,我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点,看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
作者:董伟柯,腾讯云大数据高级工程师 概要 我们知道,旧版本 Flink 的 JobManager 作为管理者,只承担着初始化和协调的任务,内存压力非常小,很少出现 OOM 等问题。 但是,随着 Flink CDC [1] 实时数据捕获技术的广泛应用,以及采用 Flink 新版 Source 接口(FLIP-27: Refactor Source Interface [2])的 Connector 日渐增加,JobManager 的职责越来越重:它还肩负着定期动态感知和协调数据分片的职责(SplitEnum
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中,我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中,我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点,看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
我们知道,旧版本 Flink 的 JobManager 作为管理者,只承担着初始化和协调的任务,内存压力非常小,很少出现 OOM 等问题。
Checkpoint 的存储的位置取决于配置的 State backend(JobManager 内存,文件系统,数据库...)。
Kubernetes 是一种流行的容器编排系统,用于自动化计算机应用程序的部署、扩展和管理。 Flink 的原生 Kubernetes 集成允许您直接在运行的 Kubernetes 集群上部署 Flink。 此外,Flink 能够根据所需资源动态分配和取消分配 TaskManager,因为它可以直接与 Kubernetes 对话。
如何快速的投入到Flink的学习当中,很多人在搭建环境过程中浪费了太多的时间。一套一劳永逸的本机Flink开发环境可以让我们快速的投入到Flink的学习中去,将精力用在Flink的原理,实战。这也对于工作和面试有着巨大帮助。
上一节我们讲了单机模式如何部署启动,这节我们基于CentOS 7虚拟机搭建一个3个节点的集群:
本文转载Flink官方社区文章:一张图轻松掌握 Flink on YARN 基础架构与启动流程
github 地址:https://github.com/DataLinkDC/dlink
这篇文章是系列文章的第一篇,数据工匠团队会在这里为大家展示一些Apache Flink的核心功能。
checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
近期接到客户反馈,某地域的作业不定期的出现 JobManager 崩溃重启的问题。具体现象如下:
一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中的最大值)
Uber 致力于为全球客户提供可靠的服务。要达到这个目标,我们很大程度上依靠机器学习来作出明智的决定,如预测和增益。所以,用来产生机器学习数据和特征的实时流管道已经越来越受到重视。
4)在perJob模式下,最终调用的是YarnJobClusterEntrypoint
Flink 的 Master 节点包含了三个组件: Dispatcher、ResourceManager 和 JobManager。
本⽂主要针对波分运营管理系统展开介绍,即波分事件中⼼主要⽬的与技术⼿段浅谈。⽽开放光系统运营关键核⼼就是事件(event),运营事件的⽬标是⼀个事件解决⽹络的⼀个具体的问题。事件中⼼则是将⽹络所经历的所有事件准确的记录并汇集在⼀起。事件中⼼的每个事件需要准确描述⼀个具体的问题,并描述该问题带来的影响。所以我们研发了波分数据处理平台,其包含对性能数据标准定义、采集、数据实时计算功能。
下面,我们简要介绍 Flink 集群的构建块、它们的用途和可用的实现。 如果你只是想在本地启动 Flink,我们建议设置一个 Standalone Cluster。
Apache Flink通过严格控制其各种组件的内存使用,在JVM之上提供高效的工作负载。
对于一个分布式计算引擎(尤其是7*24小时不断运行的流处理系统)来说,由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的,因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行,而新一代的流处理系统Flink在这一点上更有着优秀而简约的设计。
上图的Flink示例程序对一个数据流做简单处理,整个过程包括了输入(Source)、转换(Transformation)和输出(Sink)。程序由多个DataStream API组成,这些API,又被称为算子 (Operator),共同组成了逻辑视角。在实际执行过程中,逻辑视角会被计算引擎翻译成可并行的物理视角。
Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽,每个可以运行一个并行任务的流水线。每个流水线包含多个连续的任务,像N次的MapFunction的并行实例跟一个ReduceFunction的n次并行实例。注意Flink经常同时执行多个连续的任务:对数据流程序来说都会这样,但是对于批处理程序来只是频繁发生。
Dlink 为 Apache Flink 而生,让 Flink SQL 更加丝滑。它是一个 交互式的 FlinkSQL Studio,可以在线开发、预览、校验 、执行、提交 FlinkSQL,支持 Flink 官方所有语法及其增强语法,并且可以同时对多 Flink 实例集群进行提交、停止、SavePoint 等运维操作,如同您的 IntelliJ IDEA For Flink SQL。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
针对不同的运行环境,Flink提供了一套统一的分布式作业引擎,就是上图的Runtime层。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
Apache Flink 基于 JVM 的高效处理能力,依赖于其对各组件内存用量的细致掌控。 考虑到用户在 Flink 上运行的应用的多样性,尽管社区已经努力为所有配置项提供合理的默认值,仍无法满足所有情况下的需求。 为了给用户生产提供最大化的价值, Flink 允许用户在整体上以及细粒度上对集群的内存分配进行调整。
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源(包括 Hadoop 和各类文件)和在线数据源(如 Kafka)中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景:查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟,以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
我们在Flink重点难点:状态(Checkpoint和Savepoint)容错与两阶段提交一文中对Flink的Checkpoint做过详细的介绍。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。
Cloudera的流分析中除了包括Flink,还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》,今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误,用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统,可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
在此博客中,我们将带您进行基于角色的数据冒险,并附带简短的演示,以向您展示A-Z数据工作人员的工作流程,该工作流程通过自助服务、无缝集成和云原生技术得到了加速和简化。您将学习CDP平台的所有内容,它们将共同加速您日常的数据工作人员任务。这个以演示为导向的博客旨在激发人们的好奇心和学习,并激发富有成果的互动对话-如果有任何特别的部分引起您的兴趣,我们欢迎您与我们联系。
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