简单介绍一下Flink Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。...事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。 ? ?...Flink的分布式缓存有什么作用？如何使用？...Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分： ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存，主要用于数据的网络传输。
需要考虑的关键指标是： 每秒记录数和每条记录的大小 已有的不同键（key）的数量和每个键对应的状态大小 状态更新的次数和状态后端的访问模式 最后，一个更实际的问题是与客户之间围绕停机时间、延迟和最大吞吐量的服务级别协议...Flink 流计算作业拓扑示例 在本案例中，我将部署一个典型的 Flink 流处理作业，该作业使用 Flink 的 Kafka 数据消费者从 Kafka 消息源中读取数据。...磁盘是通过网络相互连接的（这在云设置中很常见），从主交换机到运行 TaskManager 的每台计算机都由一个 10 千兆位以太网连接。Kafka 缓存代理（brokers）在不同的机器上分开运行。...但实际情况中，根据应用程序逻辑和正在使用的状态后端，我们需要注意内存。这个例子使用了一个基于 RocksDB 的状态后端，它稳定并且内存需求很低。...要了解磁盘访问成本，请查看窗口运算符（window operator）如何访问状态。Kafka 源也保持一定的状态，但与窗口运算符相比，它可以忽略不计。
下面我们去了解一下流处理架构的几种容错方法，从记录确认到微批处理，事务更新和分布式快照。...记录确认机制的工作方式如下：算子(Operator)处理的每条记录都会向前一个算子发回一个已经处理过的确认。拓扑的 Source 节点会保留它产生的所有元组的一个备份。...算子首先将所有流入的流分区的 ‘barrier’ 对齐（如果算子具有多个输入），并会缓存较快的分区数据（上游来源较快的流分区将被缓冲数据以等待来源较慢的流分区）。...故障恢复意味着只需恢复最新的检查点状态，并从最新记录的 ‘barrier’ 对应的偏移量重放数据源。分布式快照在我们在本文开头所要达到的所有需求中得分很高。...Flink算子在将记录发送到下一个算子之前会暂存储在缓冲区中。通过指定缓冲区超时时间，例如10毫秒，我们可以告诉Flink在缓冲区满了时或者到达10毫秒时发送缓冲区数据。
Flink社区中最常见的问题之一是如何在从开发阶段转向生产阶段时确定群集的大小。 对这个问题的明确答案当然是“它取决于”，但这不是一个有用的答案。...要考虑的关键指标是： 每秒记录数和每条记录的大小 您拥有的不同key的数量以及每个key的状态大小 状态更新的数量和状态后端的访问模式 最后，更实际的问题是您的服务水平协议（SLA）与客户的停机时间，延迟和最大吞吐量有关...状态访问和检查点 这不是一切。 到目前为止，我只查看了Flink正在处理的用户数据。 您需要将存储状态和检查点保存在RocksDB中而进行的磁盘访问的开销包括在内。...要了解磁盘访问成本，请查看窗口运算符如何访问状态。 Kafka源也保持一些状态，但与窗口运算符相比，它可以忽略不计。 要了解窗口运算符的状态大小，请从不同的角度查看它。...如前所述，当使用执行急切聚合的窗口实现时，每个窗口和聚合的每个key保持40个字节的状态。
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams 关键词 分布式流处理 分布式计算引擎 All streaming...Flink 核心组件 分布式系统需要解决：分配和管理在集群的计算资源、处理配合、持久和可访问的数据存储、失败恢复。Fink专注分布式流处理。...operator需要注册它的state，而state有两种类型： Operator State：由同一并行任务处理的所有记录都可以访问相同的state，而其他的task或operator不能访问，即一个...Flink 技术特性 部署应用到任意地方 Apache Flink 是一个分布式系统，它需要计算资源来执行应用程序。...Flink 可以采用与当前资源管理器相适应的方式进行交互。 部署 Flink 应用程序时，Flink 会根据应用程序配置的并行性自动标识所需的资源，并从资源管理器请求这些资源。
System Architecture 分布式系统需要解决：分配和管理在集群的计算资源、处理配合、持久和可访问的数据存储、失败恢复。Fink专注分布式流处理。...TaskManager类似Spark的executor，会跑多个线程的task、数据缓存与交换。...# 启动yarn-session，4个TM，每个有4GB堆内存，4个slot cd flink-1.7.0/ ....AssignerWithPeriodicWatermarks 提取每条记录的timestamp，并周期性的查询当前WM，即上图的Partition WM。...operator需要注册它的state，而state有两种类型： Operator State：由同一并行任务处理的所有记录都可以访问相同的state，而其他的task或operator不能访问，即一个
可调优性：RocksDB提供了丰富的配置选项，允许开发者根据具体的应用场景和工作负载特性进行调优，从而获得最佳的性能表现。...Flink 需要一种方式来存储和检索其应用程序的状态，以便在需要时能够恢复状态并继续处理数据。RocksDB 提供了这种能力，并且由于其设计特点，它非常适合作为 Flink 的状态后端。...多版本并发控制（MVCC）：RocksDB 通过 MVCC 支持多个读取器和写入器同时访问数据库，而不会相互干扰。这在 Flink 的并行处理环境中非常重要，因为它允许多个任务同时访问和更新状态。...可扩展性：RocksDB 的设计使其能够轻松扩展到多个磁盘和多个节点上。这使得 Flink 能够在处理大规模数据流时保持高性能和可扩展性。...总之，RocksDB 作为 Flink 的状态后端提供了一种高效、可靠和可扩展的方式来管理应用程序的状态。这使得 Flink 能够在处理大规模数据流时保持高性能，并提供强大的容错和恢复能力。
而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。...Map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()函数并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。...GraphX扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作 4、Flink（分布式计算框架） Flink是一个基于内存的分布式并行处理框架，类似于Spark，但在部分设计思想有较大出入...对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。...6、Zookeeper（分布式协作服务） 解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
在阅读本文之前，你应该阅读过的系列： 《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点：网络流控和反压》 《Flink重点难点：维表关联理论和Join实战》 前言 在介绍内存模型之前的基础知识...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment 中。...进一步对 JM 端的内存配置进行了修改，使它的选项和配置方式与 TM 端的配置方式保持一致。...1.2 TaskManager 内存模型 Flink 1.10 对 TaskManager 的内存模型和 Flink 应用程序的配置选项进行了重大更改，让用户能够更加严格地控制其内存开销。...记录能被 Flink 处理的前提是：必须有空闲可用的 Buffer。
HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量（high throughput）应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集（large data set）的应用程序。...Map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()函数并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。...对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。...，并且Spark是伪流处理，而Flink是真流处理。...活跃的流式数据在web网站应用中非常常见，这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容，搜索了什么内容等。这些数据通常以日志的形式记录下来，然后每隔一段时间进行一次统计处理。
Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。...事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上。...我们来介绍一下Flink中的几个重要概念。批与流批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。...有界流则由一些专为固定大小数据集特殊设计的算法和数据结构进行内部处理，产生了出色的性能。部署应用到任何地方Apache Flink 是一个分布式系统，它需要计算资源来执行应用程序。...Flink 可以采用与当前资源管理器相适应的方式进行交互。部署 Flink 应用程序时，Flink 会根据应用程序配置的并行性自动标识所需的资源，并从资源管理器请求这些资源。
利用内存性能 有状态Flink应用程序针对本地状态访问进行了优化。任务状态始终保持在内存中，或者，如果状态大小超出可用内存，则始终保持在访问有效的磁盘数据结构中。...像Flink这样的分布式流处理器必须从故障中恢复，才能运行24/7的流应用程序。...Flink提供了一些功能来确保应用程序保持运行并保持一致： 一致的检查点：Flink的恢复机制基于应用程序状态的一致的检查点。如果发生故障，将重新启动应用程序，并从最新的检查点加载其状态。...与可重置的流源结合使用时，此功能可以保证一次状态一致性。 高效的检查点：如果应用程序的状态保持TB级，则对应用程序的状态进行检查会非常昂贵。...通过日志记录可以进行根本原因分析以调查故障。易于访问的界面是控制运行中的应用程序的重要功能。
23、Flink如何实现轻量级异步分布式快照？ 要实现分布式快照，最关键的是能够将数据流切分。Flink 中使用 Barrier (障碍物)来切分数据流。...，但这些流只能被搁置，记录不能被处理，而是放入缓存中，等待字母流 Barrier到达。...MemorySegment 代表 Flink 中的一个最小的内存分配单元，相当于是 Java 的一个 byte 数组。每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个 MemorySegment 中。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个 MemorySegment 中。...1.11 中，Flink 进一步 对 JM 端的内存配置进行了修改，使它的选项和配置方式与 TM 端的配置方式保持一致。
在流处理架构中，每个应用程序都有自己的数据，这些数据采用本地数据库或分布式文件进行存储 消息传输层和流处理层 如何有效地实现流处理架构并从Flink中获益呢？...），然后根据最新输入的记录生成输出记录（白条） 有状态流处理会维护状态（根据每条输入记录进行更新），并基于最新输入的记录和当前的状态值生成输出记录（灰条） 图5-1：无状态流处理与有状态流处理的区别。...-10：使用保存点更新Flink应用程序的版本。...CPU 当 Flink 和 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒300万事件的处理速度，并且瓶颈在于网络 当消除网络瓶颈时，Flink 应用程序可以保持每秒1500万事件的处理速度 在额外的测试中...，消除队列由 MapR Streams提供，并且采用10个高性能网络节点；Flink 应用程序可以保持每秒1000万事件的处理速度 通过避免流处理瓶颈，同时利用 Flink 的有状态流处理能力，可以使吞吐量达到
多线程上传/下载增量文件，JobMaster 引用计数统计，以及大量与分布式文件系统的交互等过程，相对其他的StateBackend 要更为复杂，在 100+GB 甚至 TB 级别状态下，作业比较容易出现性能和稳定性瓶颈的问题...开启State访问性能监控 flink1.13中引入了State访问的性能监控，即latency tracking state、此功能不局限于State Backend的类型，自定义实现的StateBackend...开启增量CheckPoint和本地恢复 开启增量CheckPoint RocksDB是目前唯一可用于支持有状态流处理应用程序增量检查点的状态后端，可以修改参数开启增量CheckPoint： state.backend.incremental.../flink/rocksdb,/data2/flink/rocksdb,/data3/flink/rocksdb 注意: 不要配置单块磁盘的多个目录，务必将目录配置到多块不同的磁盘上，让多块磁盘来分担io...该模式下flink会帮我们设置一些它认为比较ok的参数(选项集合)，具体如下： SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM(new HashMap<ConfigOption<?
通过恢复算子的状态并从检查点(checkpoint) 重放(replay)记录，可以从检查点(checkpoint)恢复数据流，同时保持一致性（仅一次处理语义）。...对于小状态的流式应用程序来说，这些快照非常轻量，可以频繁绘制，而不会对性能产生太大影响。 流应用程序的状态存储在可配置的位置，通常存储在分布式文件系统中。...它受到分布式快照标准 Chandy-Lamport 算法的启发，专门针对 Flink 的执行模型量身定制。 请记住，与检查点(checkpoint)有关的所有事情都可以异步完成。...此时，所有来自barrier之前的records的状态更新都已经完成，并且没有依赖于应用barrier之后的记录的更新。 由于快照的状态可能很大，因此它存储在可配置的状态后端中。...对于所有记录都需要一致超低延迟（几毫秒）的应用程序，Flink 有一个开关可以在checkpoint期间跳过 流对齐。
有关状态的知识还允许重新缩放 Flink 应用程序，这意味着 Flink 负责在并行实例之间重新分配状态。 可查询状态允许您在运行时从 Flink 外部访问状态。...检查点标记每个输入流中的特定点以及每个运算符的相应状态。 流式数据流可以从检查点恢复，同时通过恢复操作符的状态并从检查点重放记录来保持一致性（恰好一次处理语义）。...对于状态较小的流式应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁绘制，而不会对性能产生太大影响。 流应用程序的状态存储在可配置的位置，通常在分布式文件系统中。...屏障 Flink 分布式快照的一个核心元素是流屏障。 这些屏障被注入到数据流中，并作为数据流的一部分与记录一起流动。 屏障永远不会超过记录，它们严格按照规定流动。...因为快照的状态可能很大，所以它存储在可配置的状态后端中。 默认情况下，这是 JobManager 的内存，但对于生产用途，应配置分布式可靠存储（例如 HDFS）。
事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入 事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。...的分布式缓存有什么作用？...Flink 提供了一个分布式缓存，类似于 hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地 文件，并把它放在 taskmanager 节点中，防止 task 重复拉取。...此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如 hdfs 或 者 s3)，通过 ExecutionEnvironment 注册缓存文件并为它起一个名称。...用户可以通过这个指定的名称查找文件或者目录，然后从 taskmanager 节点的本地 文件系统访问它。 7 Flink 中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？
Barrier 在 Flink 中扮演着关键的角色，它确保了流数据的一致性和正确性。下面是对 Flink 的 Barrier 机制的详细总结： Barrier 是什么？...Barrier 是一种特殊的数据记录，在数据流中作为特殊的标记存在。 它标记着数据流的特定位置，用于将数据流划分为一系列称为 Checkpoint Subtask 的数据分区。...它保证了数据的一致性和正确性，同时确保了故障时的数据恢复，从而实现了 Exactly-Once 语义。Barrier 的正确生成、传递和对齐是 Flink 实现分布式流处理中关键的技术。 7....使用分布式缓存（如 Memcached 或 Redis Cluster）： 将 key 存储在分布式缓存中，利用缓存的去重特性。...不同于方案1，这里使用分布式缓存集群，可以分担数据量较大时的内存压力和连接频繁问题。
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