除了对State中数据的访问之外，还提供内部运行时信息，如State中数据的序列化器，命名空间（namespace）、命名空间的序列化器、命名空间合并的接口。...在Flink中， 状态存储被叫做 StateBackend , 它具备两种能力： 本地的状态管理 能够将State持久化到外部存储，提供容错能力，将检查点（checkpoint）状态写入远程存储（简单的说...用于提交外部检查点的数据。...33、Flink反压了解吗？ 反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。...1、定位反压节点 要解决反压首先要做的是定位到造成反压的节点，这主要有两种办法: 通过 Flink Web UI 自带的反压监控面板； 通过 Flink Task Metrics。
Flink 需要了解状态，以便使用检查点进行状态容错，并允许流应用程序使用保存点。 对状态进行了解有助于你对 Flink 应用程序进行扩展，这意味着 Flink 负责在并行实例之间进行重新分配状态。...Flink 的可查询状态queryable state功能允许你在 Flink 运行时在外部访问状态。 在使用状态时，阅读有关Flink的 State Backends 应该对你很有帮助。...根据你的 State Backends，Flink也可以管理应用程序的状态，这意味着Flink进行内存管理(可能会溢写到磁盘，如果有必要)，以允许应用程序保持非常大的状态。...下一步 使用状态：显示如何在Flink应用程序中使用状态，并解释不同类型的状态。 检查点：描述如何启用和配置容错检查点。 可查询状态：解释如何在Flink运行时从外部访问状态。...为Managed State自定义序列化：讨论为状态自定义序列化逻辑及其升级。
介绍下Flink的容错机制（checkpoint） 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...Flink任务延时高，如何入手 在 Flink 的后台任务管理中，我们可以看到 Flink 的哪个算子和 task 出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...3. flink反压的实现方式 Flink任务的组成由基本的“流”和“算子”构成，“流”中的数据在“算子”间进行计算和转换时，会被放入分布式的阻塞队列中。...介绍下Flink的序列化 Flink 摒弃了 Java 原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。...基于外部数据库；选择使用Redis或者HBase存储数据，我们只需要设计好存储的Key即可，不需要关心Flink任务重启造成的状态丢失问题。 26.
1.3、高吞吐、低延迟 Flink借助轻量级分布式快照机制，能定时生成分布式快照，并保存到外部存储中。检查点之间的数据处理被当做是原子的。如果失败，直接回到上一个检查点重新执行。...在整个数据处理过程中不会产生阻塞。Flink在数据的计算、传输、序列化等方面也做了大量的优化，既能保持数据处理的低延迟，也能尽可能提高吞吐量。...内存管理、数据序列化：通过序列化，使用二进制方式在内存中存储数据，避免JVM的垃圾回收带来的停顿问题。 数据交换：数据在计算任务之间的本地、跨网络传递。...部署层 Flink提供了灵活的部署模式，如 Strandalone、Yarn、Mesos、K8s、云服务 连接器 Connector是Flink计算引擎与外部存储交互的IO...Flink客户端：是Flink提供的CLI命令行工具，用来提交Flink作业到Flink集群，在客户端中负责Stream Graph（流图）和Job Graph（作业图）的构建。
Flink 的容错机制（checkpoint） Checkpoint容错机制是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...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。 11....Flink是如何处理反压的 Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink的反压设计也是基于这个模型。...Flink的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己的序列化框架。 15.
Flink 中的检查点是以下内容的一致快照： 应用程序的当前状态 输入流中的位置 Flink 以固定的时间间隔（可配置）生成检查点，然后将检查点写入持久存储系统，例如S3或HDFS。...为了提供端到端的 Exactly-Once 语义 - 也就是说，除了 Flink 应用程序之外，这些语义也同样适用于 Flink 写入的外部系统中 - 这些外部系统必须提供提交或回滚的方法，然后通过 Flink...Flink的端到端Exactly-Once语义应用程序 下面我们将介绍两阶段提交协议以及它如何在一个读取和写入 Kafka 的 Flink 应用程序示例中实现端到端的 Exactly-Once 语义。...当检查点启动时，Flink JobManager 会将检查点 Barrier 注入数据流中（将数据流中的记录分为进入当前检查点的集合与进入下一个检查点的集合）。 Barrier 在算子之间传递。...外部状态通常以写入外部系统（如Kafka）的形式出现。在这种情况下，为了提供 Exactly-Once 语义保证，外部系统必须支持事务，这样才能和两阶段提交协议集成。
尽管此项工作尚未全部完工，但 Flink 1.5 已经可以支持更为顺畅的 Kubernetes 部署，并可以将与外部系统的通信（与外部服务代理的交互）切换到 HTTP/REST。...同时，Flink 1.5 简化了在常见集群管理器（如 YARN、Mesos）上进行的部署，并提供动态资源分配功能。 流式广播状态（FLINK-4940）。...2.4 任务本地状态恢复 Flink 的检查点机制将应用程序状态的副本写入到远程的持久化存储中，并在发生故障时将其加载回去。这种机制确保应用程序在发生故障时不会丢失状态。...Flink 社区正在不断努力提高检查点和恢复效率。以前版本使用了异步和增量检查点，在新版本中，主要提高了故障恢复的效率。...现在可以通过解析一个标准的 JSON 模式来配置序列化器和反序列化器。SQL CLI 客户端能够读取来自 Kafka 的 JSON 记录。 应用程序可以在无需手动触发保存点的情况下进行伸缩。
托管状态是由 Flink 框架管理的 State,如 ValueState,ListState,MapState 等，其序列化与反序列化由 Flink 框架提供支持，无序用户感知，干预。...三、状态描述 State 既然是暴露给用户的，那么就有一些属性需要指定，如 State 名称、State 中类型信息和序列化/反序列化器、State 的偶其实就等。...，如 State 中数据的序列化器、命名空间（namespace）、命名空间的序列化器、命名空间合并的接口。...在执行检查点时，会将新的 sstable 持久化到存储中（如 HDFS 等），同时保留引用。...这个过程中 Flink 并不会持久化本地所有的 sstable，因为本地的一部分历史 sstable 在之前的检查点就已经持久化到存储中可。只需要增加对 sstable 文件的引用次数就可以。
一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以渲染主数据流。 Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种渲染。...1.4.2 可查询状态 当Flink应用程序将大量数据推送到外部数据存储时，这可能会成为I / O瓶颈。如果所涉及的数据具有比写入更少的读取，则更好的方法可以是外部应用程序从Flink获取所需的数据。...请注意，Flink在内部将偏移量作为其分布式检查点的一部分进行快照。 承诺给Kafka的抵消只是为了使外部的进展观与Flink对进展的看法同步。...要使用此反序列化模式，必须添加以下附加依赖项： 当遇到因任何原因无法反序列化的损坏消息时，有两个选项 - 从deserialize(…)方法中抛出异常将导致作业失败并重新启动，或者返回null以允许Flink...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以渲染主数据流。 Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种渲染。...1.4.2 可查询状态 当Flink应用程序将大量数据推送到外部数据存储时，这可能会成为I / O瓶颈。如果所涉及的数据具有比写入更少的读取，则更好的方法可以是外部应用程序从Flink获取所需的数据。...请注意，Flink在内部将偏移量作为其分布式检查点的一部分进行快照。 承诺给Kafka的抵消只是为了使外部的进展观与Flink对进展的看法同步。...此反序列化架构要求序列化记录不包含嵌入式架构。 还有一个可用的模式版本，可以在Confluent Schema Registry中查找编写器的模式（用于编写记录的 模式）。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以渲染主数据流。 Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种渲染。...1.4.2 可查询状态 当Flink应用程序将大量数据推送到外部数据存储时，这可能会成为I / O瓶颈。如果所涉及的数据具有比写入更少的读取，则更好的方法可以是外部应用程序从Flink获取所需的数据。...请注意，Flink在内部将偏移量作为其分布式检查点的一部分进行快照。 承诺给Kafka的抵消只是为了使外部的进展观与Flink对进展的看法同步。...此反序列化架构要求序列化记录不包含嵌入式架构。 - 还有一个可用的模式版本，可以在Confluent Schema Registry中查找编写器的模式（用于编写记录的 模式）。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
例如： 网络容量，同时把使用网络的外部服务也纳入考虑，如 Kafka、HDFS 等。...磁盘带宽，如果您依赖于基于磁盘的状态后端，如 RocksDB（并考虑其他磁 盘使用，如 Kafka 或 HDFS） 可用的机器数量、CPU 和内存 Flink CheckPoint问题如何排查？...Flink的状态是按key组织并保存的，如果程序逻辑内改了keyBy()逻辑或者key的序列化逻辑，就会导致检查点/保存点的数据无法正确恢复。...为了不执行检查点，MySQL CDC源将保持检查点等待超时。超时检查点将被识别为失败的检查点，默认情况下，这将触发Flink作业的故障转移。...我们首先要找到作业崩溃的原因，其次可以适当调大 RestartStrategy 中容错的最大次数，毕竟节点异常等外部风险始终存在，作业不会在理想的环境中运行。
JobManager扮演着集群中的管理者Master的角色，它是整个集群的协调者，负责接收Flink Job，协调检查点，Failover 故障恢复等，同时管理Flink集群中从节点TaskManager...在一些与外部系统交互的场景可以适当的使用rocksdb减少依赖外部系统。同时rocksdb后端支持增量checkpoint。...FsStateBackend：文件系统，目前可以支持hdfs、oss等，需要从外部存储进行序列化和反序列化进行读取，适用于处理大状态、长窗口的处理任务。...23，Flink如何解决任务延迟⾼ 在Flink的后台任务管理中，我们可以看到Flink的那个算⼦和task出现了反压。...每个task在⼀个线程中执⾏。将operators链接成task是⾮常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提⾼整体的吞吐量。
接收器也是类似：较底层网络栈中传入的 Netty 缓存需要通过网络缓冲区提供给 Flink。如果相应子任务的缓冲池中没有可用的网络缓存，Flink 将在缓存可用前停止从该通道读取。...）；或者是因为序列化记录被添加到了没有足够剩余空间的网络缓冲区中。...在 Flink 中，有三种情况下 Netty 服务器可以消费缓存： 写入记录时缓冲区变满 缓存超时命中 发送特殊事件，例如检查点障碍 缓冲区满后刷新 RecordWriter 与本地序列化缓冲区一起使用当前记录...缓冲生成器和缓冲消费者 如果你想更深入地了解如何在 Flink 中实现生产者——消费者机制，请仔细查看 Flink 1.5 中引入的BufferBuilder和BufferConsumer类。...本系列的后续文章将基于这些知识探讨更多操作细节，包括需要查看的相关指标、进一步的网络栈调整以及要避免的常见反模式。敬请期待。
怎么保证 exactly-once 10.Flink 是如何处理反压的 11.Flink 中的状态存储 12.Flink 是如何支持批流一体的 13.Flink 的内存管理是如何做的 14.Flink...Flink 可以集成众多Hadooop 组件，例如 Yarn、Hbase、HDFS 等等。例如，Flink 可以和 Yarn 集成做资源调度，也可以读写 HDFS，或者利用 HDFS 做检查点。...10.Flink 是如何处理反压的 Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink 的反压设计也是基于这个模型。...13.Flink 的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink 大量的使用了堆外内存。...Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己的序列化框架。
Flink中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。默认情况下，池子占了堆内存的70% 的大小。...其中JobManager扮演着集群中的管理者Master的角色，它是整个集群的协调者，负责接收Flink Job，协调检查点，Failover 故障恢复等，同时管理Flink集群中从节点TaskManager...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。...Flink的状态是按key组织并保存的，如果程序逻辑内改了keyBy()逻辑或者key的序列化逻辑，就会导致检查点/保存点的数据无法正确恢复。
一种常见的模式是从外部数据库或者 Web 服务查询数据得到初始数据流，然后通过 Map 或者 FlatMap 对初始数据流进行丰富和增强，这里要使用Flink的异步IO。...而向外部存储推送大量数据时会导致 I/O 瓶颈问题出现。在这种场景下，如果对数据的读操作远少于写操作，可以让外部应用从 Flink 拉取所需的数据，需要用到Flink的可查询状态接口。...Flink提供特殊的Kafka连接器，用于从/向Kafka主题读取和写入数据。Flink Kafka Consumer集成了Flink的检查点机制，可提供一次性处理语义。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用Kafka的记录。...如果启用了检查点，则Flink Kafka Consumer将在检查点完成时提交存储在检查点状态中的偏移量。
Flink 的算子函数和spark的大致一样，但是由于其是流处理的模式，所有还要有需要加强理解的地方 Flink 中 和spark算子一致的算子 Map, FlaMap 做一对一，一对多映射 Reuce...设置状态后端，内存，JVM堆内存，JVM堆外内存， 9.检查点 检查点是Flink实现 exactly-once 语义的核心机制，启用检测点，需要： （1） 支持时空穿梭的外部数据源， kafka 和...分布式文件系统 （2） 可持久化状态的外部存储， 如分布式文件系统。...检查点默认是关闭的，启用检查点需要配置 一致性级别， exactly-once 检测超时时间， Kafka进行流计算实例 创建连接器 添加kafka source // 设置配置文件...new SimpleStringSchema(),properties) stream = env.addSource(myConsumer) 创建反序列化器
Flink 可以集成众多 Hadooop 组件，例如 Yarn、Hbase、HDFS 等等。例如，Flink 可以和 Yarn 集成做资源调度，也可以读写 HDFS，或者利用 HDFS 做检查点。...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。...10.Flink 是如何处理反压的 Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink 的反压设计也是基于这个模型。...13.Flink 的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink 大量的使用了堆外内存。...Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己的序列化框架。
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