•本来打算写一个flink源码分析的系列文章,但由于事情太多,又不太想输出低质量的文章,所以开始看一些好的flink相关博客,本文译自https://www.ververica.com/blog/apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ;•flink中state的划分和介绍;•flink 中operator state在什么时候会进行rescale以及如何进行rescale?;•flink 中keyed state的when and how?。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
最近一次项目当中需要将大量数据保存再Flink程序当中用作缓存数据一共后续数据使用,隧对最近使用到的状态、检查点、保存点等原理和使用进行一个总结
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。
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。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。使用官网的语句来介绍, Flink 就是 “Stateful Computations over Data Streams”。
作者:王刚,腾讯CSIG高级工程师 Flink 资源模型 / 调度设计 背景知识 首先,我们来简单回顾一下 Flink 作业的运行时模型,然后再来探讨在这种运行模型下,Flink 的资源模型和调度架构的设计和实现。 我们引用官网非常经典的一张图,来说明一个 Flink 流作业简化后的运行视图。 Tasks 和 Operator Chains (部分译自官网) 我们知道,一个 Flink 作业可以看做是由 Operators 组成的 DAG,一个 Operator 代表对数据流的进行的某个数据变化操作( So
Flink对分布式任务的执行操作,它是把操作子任务链起来放到任务中。每个任务由一个线程来执行。把操作链起来放入任务中是非常好的一个优化:它可以减少线程间交互和缓存的开销,减少延迟的同时提升整体的吞吐量。链操作的方式是可以配置的,在链操作文档中有详细的介绍chaining docs 。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
在分布式运行中,Flink将算子(operator) SubTask 连接成 Task。每个 Task 都只由一个线程执行。将算子链接到 Task 是一个很有用处的优化:它降低了线程间切换和缓冲的开销,并增加了整体吞吐量,同时降低了延迟。链接行为可以在API中配置。
Flink程序需要提交给Client。 然后,Client将作业提交给Job Manager。 Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 它首先要做的是分配所需的资源。 资源分配完成后,任务将提交给相应的Task Manager。 在接收任务时,Task Manager启动一个线程以开始执行。 执行到位时,Task Manager会继续向Job Manager报告状态更改。 可以有各种状态,例如开始执行,正在进行或已完成。 作业执行完成后,结果将发送回Client。
Flink中的执行资源是通过任务槽定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽,每个任务槽可以运行一个并行任务的流水线(pipeline)。流水线由多个连续的任务组成,例如 MapFunction 的第n个并行实例和 ReduceFunction 的第n个并行实例。请注意,Flink经常同时执行连续的任务:对于流式处理程序时刻发生,但是对于批处理程序来说却是经常发生。
批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集,并在计算过程完成之后返回结果。所以批处理面对的数据集通常具有以下特征:
导语 | 大数据计算分为离线计算和实时计算,其中离线计算就是我们通常说的批计算,代表技术是Hadoop MapReduce、Hive等;实时计算也被称作流计算,代表技术是Storm、Spark Streaming、Flink等。本文系统地介绍了流式计算的相关知识,并着重介绍了Flink的实现原理细节,便于大家快速地理解和掌握流式计算,并基于Flink完成业务开发。 一、流式计算和批处理 批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集,并在计算过
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算,能够部署在各种集群环境,对各种规模大小的数据进行快速计算。
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。
要想熟练掌握一个大数据框架,仅仅是学习一些网络上的样例程序是远远不够的,我们必须系统地了解它背后的设计和运行原理。
本文将以WordCount的案例为主线,主要介绍Flink的设计和运行原理。关于Flink WordCount程序可以参考我之前的文章:读取Kafka实时数据流,实现Flink WordCount。阅读完本文后,读者可以对Flink的分布式运行时有一个全面的认识。
在流式计算越来越受到主流青睐的市场状况下,流式计算框架技术的掌握,正在成为大数据学习当中的重要部分。以Flink框架来说,作为新一代的流计算框架,越来越多地出现在大数据开发者们的技能树当中。今天的大数据入门分享,我们就来讲讲FLink的几个核心概念。
作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务,涉及的平台众多,从统计信息中可以看出,集群规模庞大,数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量,导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求:希望查询响应更快,看板更新更及时,指标开发更快完成。因为时效性越高,数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时,降低架构复杂度以减少开发和维护成本,
在Flink状态管理详解这篇文章中,我们介绍了Flink的状态都是基于本地的,而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎,分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题,那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢?Flink定期保存状态数据到存储上,故障发生后从之前的备份中恢复,整个被称为Checkpoint机制,它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念:快照(Snapshot)、分布式快照(Distributed Snapshot)、检查点(Checkpoint)等,这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制,读者可以将这些概念等同看待。
它扮演的是集群管理者的角色,负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息,并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。
作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括:分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
当前无论是传统企业还是互联网公司对大数据实时分析和处理的要求越来越高,数据越实时价值越大,面向毫秒~ 秒级的实时大数据计算场景,Spark 和 Flink 各有所长。CarbonData 是一种高性能大数据存储方案,已在 20+ 企业生产环境上部署应用,其中最大的单一集群数据规模达到几万亿。
[ 导读 ] 8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布。早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码。此次版本在结构上有重大变更,修改代码达150万行,接下来,我们一起梳理 Flink 1.9.0 中非常值得关注的重要功能与特性。
光阴荏苒,日月如梭,不知不觉间,Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里,从思想的火花到实现的落地,再到各种组件与功能的扩展,是数十位贡献者的共同努力的成果,在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持,Dinky 定韶华不负,未来可期。
Flink是一个分布式系统,需要有效地分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,如Hadoop YARN和Kubernetes,但也可以设置为作为一个独立的集群运行,甚至作为一个库。
Flink 是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes,但也可以设置作为独立集群甚至库运行。
Apache Flink 是一个有状态的流处理框架。什么是流处理应用程序的状态呢?你可以理解状态为应用程序算子中的内存。状态在流计算很多复杂场景中非常重要,比如:
为了实现并行执行,Flink应用会将算子划分为不同任务,然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样,Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配(处理槽共享组)来提高应用的性能。
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。
Sherlock.IO是eBay现有的监控平台,每天要处理上百亿条日志、事件和指标。Flink Streaming job实时处理系统用于处理其中的日志和事件。本文将结合监控系统Flink的现状,具体讲述Flink在监控系统上的实践和应用,希望给同业人员一些借鉴和启发。
流处理应用程序通常是有状态的,“记住”已处理事件的信息,并使用它来影响进一步的事件处理。在Flink中,记忆的信息(即状态)被本地存储在配置的状态后端中。为了防止发生故障时丢失数据,状态后端会定期将其内容快照保存到预先配置的持久性存储中。该RocksDB[1]状态后端(即RocksDBStateBackend)是Flink中的三个内置状态后端之一。这篇博客文章将指导您了解使用RocksDB管理应用程序状态的好处,解释何时以及如何使用它,以及清除一些常见的误解。话虽如此,这不是一篇说明RocksDB如何深入工作或如何进行高级故障排除和性能调整的博客文章;如果您需要任何有关这些主题的帮助,可以联系Flink用户邮件列表[2]。
Flink是新的stream计算引擎,用java实现。既可以处理stream data也可以处理batch data,可以同时兼顾Spark以及Spark streaming的功能,与Spark不同的是,Flink本质上只有stream的概念,batch被认为是special stream。Flink在运行中主要有三个组件组成,JobClient,JobManager 和 TaskManager。主要工作原理如下图
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。
在大数据技术栈的探索中,我们曾讨论了离线计算的Spark,而当谈到实时计算,就不得不提Flink。本文将集中讨论Flink,旨在详尽展示其核心概念,从而助力你在大数据旅程中向前迈进。
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。
BIGO 是一家面向海外的以短视频直播业务为主的公司, 目前公司的主要业务包括 BigoLive (全球直播服务),Likee (短视频创作分享平台),IMO (免费通信工具) 三部分,在全球范围内拥有 4 亿用户。伴随着业务的发展,对数据平台处理能力的要求也是越来越高,平台所面临的问题也是日益凸显,接下来将介绍 BIGO 大数据平台及其所面临的问题。BIGO 大数据平台的数据流转图如下所示:
第 1 章 为何选择 Flink 许多情况下,人们希望用低延迟或者实时的流处理来获得数据的高时效性,前提是流处理本身是准确且高效的 优秀的流处理技术可以容错,而且能保证exactlyonce2 Storm提供了低延迟的流处理,但是它为实时性付出了一些代价:很难实现高吞吐,并且其正确性没能达到通常所需的水平。换句话说,它并不能保证exactlyonce;即便是它能够保证的正确性级别,其开销也相当大 图12:Flink的一个优势是,它拥有诸多重要的流式计算功能。其他项目为了实现这些功能,都不得不付出代价。比如,
在Flink的整个软件架构体系中,同样遵循这分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。
有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能:
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。
Apache Flink是用于可扩展流和批数据处理的开源平台,它提供了富有表现力的API来定义批和流数据程序,以及一个强大的可扩展的引擎来执行这些作业。
在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题。
Flink API提供了开发的接口,此外,为了实现业务逻辑,还必须为开发者提供自定义业务逻辑的能力。。Flink中设计了用户自定义函数体系(User Defined Function,UDF),开发人员实现业务逻辑就是开发UDF。
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。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务:
Flink的网络堆栈是组成flink-runtime模块的核心组件之一,是每个Flink工作的核心。 它连接所有TaskManagers的各个工作单元(子任务)。 这是您的流式传输数据流经的地方,因此,对于吞吐量和您观察到的延迟,Flink作业的性能至关重要。 与通过Akka使用RPC的TaskManagers和JobManagers之间的协调通道相比,TaskManagers之间的网络堆栈依赖于使用Netty的低得多的API。
来自Flink Forward Berlin 2017的最受欢迎的会议是Robert Metzger的“坚持下去:如何可靠,高效地操作Apache Flink”。 Robert所涉及的主题之一是如何粗略地确定Apache Flink集群的大小。 Flink Forward的与会者提到他的群集大小调整指南对他们有帮助,因此我们将他的谈话部分转换为博客文章。 请享用!
本文参考Flink1.10官方多篇文章相关知识收集、翻译、整合和内化而写成的关于Flink内存模型详解的文章,其中Job Manager、Task Manager和Client 分别是什么,各自之间的运行关系怎样,任务运行过程中所使用任务槽和资源情况的内存模型构成详解,内存设置需要配置哪些参数,参数功能描述等。暂时不熟悉Flink相关概念的童鞋自觉查阅笔者以往分享关于Flink术语基本概念的文章链接:Flink优化器与源码解析系列--Flink相关基本概念。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云