在最初的性能 测评中，因为 Storm 是无状态流处理器（即它不能定义和维护状态），所以 Flink 作业也按照无状态模式编写。所有状态都被存储在 Redis 中。 ?...在性能测评中，Spark Streaming 遇到了吞吐量和延迟性难 两全的问题。随着批处理作业规模的增加，延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模，吞吐量就会减少。...最初的性能测评专注于在相对较低的吞吐量下，测量端到端的延迟，即 使在极限状态下，也不关注容错性。...为了看看在没有网络瓶颈问题时 Flink 的性能如何，我们将数据生成器移到 Flink 应用程序的内部。...通过将查询功能移入Flink 可查询状态的一个原型，系统甚至可以在key 基数非常大的情况下仍然维持每秒 1500 万事件的处理速度. ? 本例说明了什么呢？
在最初的性能 测评中，因为 Storm 是无状态流处理器（即它不能定义和维护状态），所以 Flink 作业也按照无状态模式编写。所有状态都被存储在 Redis 中。...在性能测评中，Spark Streaming 遇到了吞吐量和延迟性难 两全的问题。随着批处理作业规模的增加，延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模，吞吐量就会减少。...最初的性能测评专注于在相对较低的吞吐量下，测量端到端的延迟，即 使在极限状态下，也不关注容错性。...为了看看在没有网络瓶颈问题时 Flink 的性能如何，我们将数据生成器移到 Flink 应用程序的内部。...通过将查询功能移入Flink 可查询状态的一个原型，系统甚至可以在key 基数非常大的情况下仍然维持每秒 1500 万事件的处理速度. 本例说明了什么呢？
如果改时间过长，则表明算子在进行barrier对齐，等待上游的算子将数据写入到当前算子中，说明系统正处于一个反压状态下。...那么我们应该如何发现任务是否出现反压了呢？ Flink Web UI Flink 的后台页面是我们发现反压问题的第一选择。Flink 的后台页面可以直观、清晰地看到当前作业的运行状态。...消费者权重 对于包含不同种类的托管内存消费者的作业，可以进一步控制托管内存如何在消费者之间分配。...Flink 框架 在作业提交时（例如一些特殊的批处理 Source）及 Checkpoint 完成的回调函数中执行的用户代码 Flink 需要多少 JVM 堆内存，很大程度上取决于运行的作业数量、作业的结构及上述用户代码的需求...以下情况可能用到堆外内存： Flink 框架依赖（例如 Akka 的网络通信） 在作业提交时（例如一些特殊的批处理 Source）及 Checkpoint 完成的回调函数中执行的用户代码 提示：如果同时配置了
有用户的作业状态达到 GB 甚至 TB 级别，对这么大的作业状态做一次 checkpoint 会非常耗时，耗资源，因此我们在 Flink 1.3 中引入了增量 checkpoint 机制。...我们在观察到状态在 checkpoint 之间的变化并没有那么大之后，支持了增量 checkpoint。...对于状态非常大的作业，增量 checkpoint 对性能的提升非常明显。...如何使用 当前，仅能够在 RocksDB StateBackend 上使用增量 checkpoint 机制，Flink 依赖 RocksDB 内部的备份机制来生成 checkpoint 文件。...尽管增量 checkpoint 能减少大状态下的 checkpoint 时间，但是天下没有免费的午餐，我们需要在其他方面进行舍弃。
第二个是数据分析和大屏的场景，分发用户在 APP 上的各种埋点数据来供后续的计算。第三个是车端的监控和挖掘场景，接入车端的埋点数据和信号数据后，构建计算和存储链路。...基于以上的问题，我们在 5 月份正式立项，开始建设集度内部 Flink 计算平台。目前集度的 Flink 计算平台已经上线三大功能模块，分别是服务管理、运维管理、资源管理。...任务在 started 状态下，如果申请到 jm 的 pod 资源，会在 pod 正常运行后流转到该状态。...stopped 是指停止状态，任务在 stopping 状态下，如果收到资源确认、删除信息以后会流转到该状态。Failed 是指任务失败状态，任务在多个状态下都可以流转到该状态。...比如作业在流量高峰如何保持稳定的性能；生产上会持续产生文件的情况下，作业输出的文件如何进行调优等。
如果发生故障，Flink 会使用最近一个完成的快照来恢复应用程序。有些用户的作业状态达到 GB 甚至 TB 级别。...这些用户报告说在如此大的状态下，创建 Checkpoint 通常比较耗费时间，也耗费资源，这就是我们为什么在 Flink 1.3 中引入增量 Checkpoint 的原因。...增量 Checkpoint 在状态非常大的情况下性能有很大的改进。...这个步骤是在同步阶段完成，其他剩下的部分都在异步阶段完成，不会阻塞正常的数据处理。...尽管增量 Checkpoint 可以显着改善大状态下的 Checkpoint 时间，但增量 Checkpoint 也需要权衡考虑。
Flink 1.16 Preview: Hive SQL如何平迁到Flink SQL 1 迁移的动机 为什么Flink要做hive sql迁移？...2 迁移的挑战 3 如何迁移 复用hive语法 hivesql到hive parser 再到flink relnode做了大量的工作，目的为了更好的与flinksql引擎的兼容。...1.0 当中支持了RocksDB StateBackend，对于大状态下的存储提供了很好的支持。...1.13 当中又引入了Unaligned Checkpoint （Production-ready），在一些场景下对于barrier对齐会有瓶颈的作业的话，基于Unaligned Checkpoint...以及 buffer debloating我们可以甚至让一些作业在反压比较严重的情况下依然可以做出Checkpoint。
Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 3，作业提交有可能会失败，失败后重新运⾏时，如何保证数据的⼀致性？...16，Flink的状态是如何维护 Flink状态维护指的就是我们维护一组状态值，比如我们需要统计1天的我们页面部分模块的点击PV和UV，当这些状态值非常大时并且开启checkpoint机制时，这些状态则会被持久化到存储中以便恢复...如果资源满了，下⼀个就任务就⽆法提交，只能等到yarn中其中⼀个作业完成后，释放了资源，那下⼀个作业才会正常提交，这种⽅式资源被限制在session中，不能超过，⽐较适合特定的运⾏环境或测试环境。...per-job模式：这种⽅式直接在yarn上提交任务运⾏Flink作业，这种⽅式的好处是⼀个任务会对应⼀个job，即每提交⼀个作业会根据⾃⾝的情况，向yarn中申请资源，直到作业执⾏完成，并不会影响下⼀...25，Flink 程序在⾯对数据⾼峰期时如何处理？ 使⽤⼤容量的 Kafka 把数据先放到消息队列⾥⾯作为数据源，再使⽤Flink 进⾏消费，不过这样会影响到⼀点实时性。
那该定位如何产生的呢？ 在 Flink 自发布 1.11 版本至今，FlinkSQL 的能力逐渐成熟，而近期 Flink CDC 2.1 发布，使 FlinkSQL 的应用能力更加强大。...2019年2月12日，云邪发布了博客《如何从小白成长为 Apache Committer》，讲述了如何参与社区贡献，如何成为 Apache Committer。...元数据主要包含采集、构建、管理、同步四大功能。...Flink StreamGraph 和 JobGraph 的可视化修改 Dlink 将提供 StreamGraph 和 JobGraph 两种状态下的任务计划可视化修改功能，如修改 StreamGraph...而对于非 Reactive Mode ，Dlink 将通过 Daemon 依据资源预测模型进行周期性的作业调整并行度等其他优化配置和重启作业来完成较高成本的自动化动态扩缩容。
假设数据流 pipeline（抽象为 Source，Streaming job 和 Sink）在稳定状态下以每秒500万个元素的速度处理数据，如下所示正常情况（一个黑色条代表100万个元素，下图表示系统...如果 Source 发送数据的速度在某个时刻达到了峰值，每秒生成的数据达到了双倍，下游的处理能力不变： ? 消息处理速度 如何处理这种情况？ a....Web 显示 在 Flink WebUI 的作业界面中可以看到 Back Pressure 选项页面。 采样中 表示 JobManager 对正在运行的任务触发堆栈跟踪采样。...在之前版本，只能通过限制最大消费速度。这种限速的弊端很明显，假如下游处理能力超过了这个最大的限制，会导致资源浪费。而且需要对每个 Spark Streaming 作业进行压测预估，成本比较高。...、当前批处理的记录条数以及处理完成事件来估算出一个速率，用于更新流每秒能够处理的最大记录的条数。
对于批处理作业的用户而言，他们遇到的情况是这样的： 批处理作业往往非常多，对作业进行并发度调优会是非常大的工作量，费时费力。...但是在动态并发度的情况下，上游执行时下游并发度还未确定，因此需要解决的主要问题是使上游节点的执行与下游节点的并发度解耦。...自动并发度能够实现两方面的效果：其一，用户不再需要为每个作业单独配置并行度， Flink batch 的使用更简单；其二，细粒度并发度设置可以提高对资源的利用率，避免无意义的大并发度。...这些缓慢的任务会影响整个作业的执行时间，使得作业的产出基线无法得到保障。成为了部分用户使用 Flink 来进行批处理的阻碍。 因此，我们在 Flink 1.16 中引入了预测执行机制。...Partition 表在生成中被广泛使用，这里我们将介绍在分区表中如何减少无效分区的读取。 我们以几个从 TPC-DS 模型中简化的例子来介绍该优化。
当检查点的完成时间超过检查点间隔时，在进行中的检查点完成之前不会触发下一个检查点。 默认情况下，一旦正在进行的检查点完成，将立即触发下一个检查点。 应用程序可以配置定期触发检查点。...当检查点的完成时间超过检查点间隔时，在进行中的检查点完成之前不会触发下一个检查点。 默认情况下，一旦正在进行的检查点完成，将立即触发下一个检查点。...RocksDB调优 许多大型 Flink 流应用程序的状态存储主力是 RocksDB 状态后端。 后端的扩展性远远超出了主内存，并且可靠地存储了大的keyed状态。...Flink 作业应该使用多少资源才能可靠运行。...Flink 的设计力求使最大并行度具有非常高的值变得高效，即使以低并行度执行程序也是如此。 压缩 Flink 为所有检查点和保存点提供可选的压缩（默认：关闭）。
Partition 的可感知性和完整性 如何让下游作业能感知到当天这个 partition 已经 ready?...如 S3://hivebucket/actions/dt=2021-05-29/_SUCCESS，在 Airflow 通过感知这个文件来判断 Flink 是否完成了日表的处理。 ...其中包括 15 分钟的等待迟到文件，第一个 Flink 作业需要 8 分钟左右完成 checkpoint 和输出，json 转 rc 作业需要 12 分钟完成全部处理。...json 转 rc 作业耗时比当初的预想要大，因为上游作业最后一个 checkpoint 输出太多的文件，导致整体耗时长，这个可以通过增加作业的并发度线性的下降。...因此我们挑选几个有代表的问题留给读者思考: 为了验证新作业产出的结果与原来 Hive 产出一致，我们需要对比两者的输出。那么，如何才能高效的比较两个 Hive 表的一致性呢？
RocksDB 介绍 RocksDB 是嵌入式的 Key-Value 数据库，在 Flink 中被用作 RocksDBStateBackend 的底层存储。...RocksDBKeyedStateBackend增量快照介绍 这里介绍一下大家在大状态场景下经常需要调优的 RocksDBKeyedStateBackend 增量快照。...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。...RocksDb大状态优化 截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是 状态数据量较大（GB 到 TB 级别）...RocksDB 相关参数在前面已说明，可以在 flink-conf.yaml 指定，也可以在 Job 的代码中调用 API 单独指定，这里不再列出。
摘要：Dinky 0.6.1 已发布，一起来看它如何优化 Flink 应用体验。...很大程度上说，FlinkSQL 大大加快了 Flink 的应用推广，而本文将简述开源项目 Dinky 如何改善 Flink 的痛点来优化 FlinkSQL 应用体验。...Dinky 上完成。...Flink 元数据持久化 Dinky 目前需要持久化 Flink Catalog，使作业开发时不再需要编写 CREATE TABLE 等语句，转变为可视化的元数据管理功能。...其中支持 flink on k8s，更是我接触后发现的一大亮点。目前平台已被我司作为生产使用。 最后，感谢 Dinky 开发者和建设者，祝福 dinky 社区发展越来越好，致敬！
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单：Flink不使用任何复杂的机制，因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎，就可以从容地应对背压。...在某些时候，流处理作业或sink有1秒的卡顿，导致500多万个元素的堆积。或者，数据源可能出现了一个峰值，在一秒内以双倍的速度产生数据。 ?...以两个任务之间的简单流程为例，说明 Flink 如何实现背压： ? (1) 记录 A 进入Flink并由任务1处理。...(2) 记录被序列化在缓冲区， (3) 缓冲区输送到任务2中，然后任务2从缓冲区中读取记录。 为了使记录通过Flink进行处理，缓冲区必须是可用的。...这种简单的在固定大小缓冲池之间的缓冲区流使Flink能够拥有一个强大的背压机制，在这种机制下，任务生产数据速度不会比消费的快。
当 Flink 作业启动时，Connector 会自动检查源数据库和 Apache Doris 之间的数据等效性。...-1.17-1.5.0-SNAPSHOT.jar 如何使用它 例如，要将整个 MySQL 数据库引入mysql_dbDoris（MySQL 表名以tbl或test开头），只需执行以下命令（无需提前在Doris...表现如何 当涉及到同步整个数据库（包含数百甚至数千个活动或不活动的表）时，大多数用户希望在几秒钟内完成。...这证明Apache Doris和Flink CDC的结合能够高效可靠地进行大规模数据同步。 二、它如何使数据工程师受益 工程师不再需要担心表创建或表模式维护，从而节省了数天繁琐且容易出错的工作。...之前在Flink CDC中，需要为每个表创建一个Flink作业，并在源端建立日志解析链路，但现在通过全库摄取，源数据库的资源消耗大大减少。也是增量更新和全量更新的统一解决方案。
保障 flink 作业在 配置迭代、flink 版本升级、蓝绿部署中的数据一致性，提高容错、降低恢复时间； 在此之前引入几个概念： Snapshot 状态快照 Flink 通过状态快照实现容错处理 Flink...Flink 中的状态后端：A. 状态数据如何存？B. 运行时存在哪里？C. 状态快照保存在哪？ ?...flink 作业存在时，可以通过配置化的方式将用户作业的状态后端设置为 RocksDBSateBackend。...增加并发能力的方式进行处理； Checkpoint & Savepoint Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复...on yarn 如何使用 savepoint触发 savepoint 保留到 hdfs, 在重新调度作业时，提供给用户选择即可。
在最坏的情况下，这将导致 Flink 集群无法使用，因为它无法部署作业。...在使用 Flink 1.12 运行测试作业时，在作业初始化和任务部署期间都会发生持续时间超过 10 秒的垃圾回收。...与 Flink 1.12 相比，Flink 1.14 中调度大规模作业的时间成本和内存使用量显着降低。在第二部分，我们将详细阐述这些优化的细节。 分发模式描述了消费者任务如何连接到生产者任务。...图 2 - 分区和顶点如何按分布模式分组 在调度任务时，Flink 需要遍历结果分区和消费者顶点之间的所有连接。过去，由于总共有 O(n 2 ) 条边，因此迭代的整体复杂度为 O(n 2 )。...总而言之，我们在 Flink 1.13 和 1.14 中做了一些优化来提高调度器在大规模作业中的性能。优化涉及的过程包括作业初始化、调度、任务部署和故障转移。
Flink如何做到流批一体 流批一体的理念 2020年，阿里巴巴实时计算团队提出“流批一体”的理念，期望依托Flink框架解决企业数据分析的3个核心问题，理念中包含三个着力点，分别是一套班子、一套系统、...两套系统、两套算子，两套 UDF，一定会产生不同程度的误差，这些误差给业务方带来了非常大的困扰。这些误差不是简单依靠人力或者资源的投入就可以解决的。...流批一体的Scheduler层 Scheduler主要负责将作业的DAG转化为在分布式环境中可以执行的Task，在1.12之前的版本，Flink就支持EAGER和LAZY两种模式的调换： 举例：EAGER...无统计信息场景的优化 开发更高效的算子 使Flink同时兼备流、批、OLAP处理的能力，成为更通用的框架 Flink支持的应用场景 Apache Flink支持的3种典型应用场景： 事件驱动的应用...从数据源,业务逻辑，计算引擎完成统一，提高开发和运维效率。 Flink OLAP实践 下图中：上面是原来的链路;下面是走HTAP之后的链路，Flink直接提供数据查询与分析的能力。
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