是一个有向有环图） AsyncDataStream（在DataStream上使用异步函数的能力） 处理数据API 处理数据API 核心抽象 环境对象 数据流元素 StreamRecord（数据流中的一条记录...Watermark的事件或记录都已经到达，不会再有比Watermark更早的记录，算子可以根据Watermark触发窗口的计算、清理资源等） StreamStatus（用来通知Task是否会继续接收到上游的记录或者...Flink 异步IO 原理 顺序输出模式（先收到的数据元素先输出，后续数据元素的异步函数调用无论是否先完成，都需要等待） 无序输出模式（先处理完的数据元素先输出，不保证消息顺序） 数据分区 ForwardPartitioner...与分阶段调度基本一样，区别在于该模式下使用批处理资源申请模式，可以在资源不足的情况下执行作业，但是需要确保在本阶段的作业执行中没有Shuffle行为） 关键组件 JobMaster 调度执行和管理（将JobGraph...将缓存数据块写出到创建的临时文件，然后关闭该文件，确保不再写入新数据到该文件，同时开启一个新事务，执行属于下一个检查点的写入操作。 commit。
在执行层面，4种数据流元素都被序列化成二进制数据，形成混合的数据流，在算子中将混合数据流中的数据流元素反序列化出来。...2）算子编号 3）数据源算子所在的Task编号 Watermark 是一个时间戳，用来告诉算子所有时间早于等于Watermark的事件或记录都已经达到，不会再有比Watermark...异步算子的两种输出模式 1）顺序输出 先收到的数据先输出，后续数据元素的异步函数调用无论是否先完成，都需要等待，顺序模式可以保证消息不乱序，但是可能增加延迟...ShufflePartitioner 随机将元素进行分区，可以确保下游的Task能够均匀的获取数据。...ReblancePartitioner 以Round-robin的方式为每个元素分配分区，确保下游的Task可以均匀的获取数据，以免数据倾斜。
下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。...检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。...当作业恢复或重新分配的时候，整个状态会按照算子的并发度进行均匀分配。...图片 Union redistribution: 每个算子保存一个列表形式的状态集合。整个状态由所有的列表拼接而成。作业恢复或重新分配时，每个算子都将获得所有的状态数据。...当初始化好状态对象后，我们通过 isRestored() 方法判断是否从之前的故障中恢复回来，如果该方法返回 true 则表示从故障中进行恢复，会执行接下来的恢复逻辑。
综上所述，在这个基础上我们还有很多方法可以改进。 • 首先，Hudi 已经实现了一种标记机制[13]，可以跟踪作为活动写入事务一部分的所有文件，以及一种可以跟踪表的活动写入者的心跳机制。...这可以由其他活动事务/写入器直接使用来检测其他写入器正在做什么，如果检测到冲突，则尽早中止[14]，从而更快地将集群资源返回给其他作业。...• 谈到键约束，Hudi 是当今唯一确保唯一键约束[16]的湖事务层，但仅限于表的记录键。我们将寻求以更通用的形式将此功能扩展到非主键字段，并使用上述较新的并发模型。...也就是说，虽然所有的计算和数据写入都已经完成，但是writer在开始commit的时候才检测到冲突的发生，这就造成了资源的浪费。...在多流拼接中，因为 LogFile 中存在不同数据流写入的数据，即每条数据的列可能不相同，所以在更新的时候需要判断相同 Key 的两个 Record 是否来自同一个流，是则做更新，不是则做拼接。
下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。...检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。...Union redistribution: 每个算子保存一个列表形式的状态集合。整个状态由所有的列表拼接而成。作业恢复或重新分配时，每个算子都将获得所有的状态数据。...当初始化好状态对象后，我们通过 isRestored() 方法判断是否从之前的故障中恢复回来，如果该方法返回 true 则表示从故障中进行恢复，会执行接下来的恢复逻辑。...state.storage.fs.write-buffer-size 4 * 1024 写入文件系统的检查点流的写入缓冲区的默认大小。
这是一种处理存储在系统中的静态数据集的模型。在批处理中，所有数据都被看作是一个有限集合，处理过程通常在非交互式模式下进行，即作业开始时所有数据都已经可用，作业结束时给出所有计算结果。...并行度生效优先级 对于一个算子，首先看在代码中是否单独指定了它的并行度，这个特定的设置优先级最高，会覆盖后面所有的设置。 如果没有单独设置，那么采用当前代码中执行环境全局设置的并行度。...在invoke方法中，它将接收到的每个二元组（单词和计数）写入HBase。在open方法中，它创建了与HBase的连接，并指定了要写入的表。在close方法中，它关闭了与HBase的连接和表。...processElement()用于处理主流中的每个元素，并检查该元素是否存在于广播状态中。如果是，则输出一个字符串，表明匹配成功。...然后，它使用了一个自定义的分区器MyPartitioner来对这个数据流进行分区。这个分区器根据元素的值对numPartitions取模来决定数据去到哪个分区。
将无效行写入备份表。 在设计高效清洁的数据流时，应将下列项目视为最佳实践： 所有模板/临时表应在数据库专家进入生产环境之前导入并批准和优化。 应检查“下推式SQL”以确保索引和分区得到有效使用。...所有冗余代码（如无用转换或额外字段）应在释放之前删除。 通常，构建数据流的最有效方法是使用最少数量的变换。 有几种常见的做法可能会导致Dataflow设计中的不稳定性和性能问题。...在可能的情况下，应该使用查询转换过滤传入的数据集，以便每次只加载新的或更新的记录（基于源的更改的数据捕获） 5 性能考虑 5.1 概述 在数据集成商内生成稳定高效的数据流的方法是确保流过数据流的数据量最小...使用它的问题是，它在异构数据库中执行得非常糟糕（更新所有行，无论它们是否已更改），并且在执行代码审阅时通常不被注意。实现相同功能的更好方法是在加载目标表之前使用表格比较转换。...为确保所有SAP Data Services 作业都遵循一致的策略来存储作业参数，记录作业执行情况（包括消息，统计信息和错误处理），设计了一个框架。
配置 username 配置 password VertexExecutionOptions 配置 GraphSpace 配置要读取的 tag 配置要读取的字段集 配置是否读取所有字段，默认为 false...Flink 的 Sink 能力主要是通过调用数据流的 write 相关 API 和 DataStream.addSink 两种方式来实现数据流的外部存储。...invoke 是 Sink 中的核心方法， 调用 NebulaBatchOutputFormat 中的 write 方法进行数据写入。...自定义 Nebula Graph Sink 的使用方式是通过 addSink 形式，将 NebulaSinkFunction 作为参数传给 addSink 方法来实现 Flink 数据流的写入。...配置写入的边 src-id 所在 Flink 数据流 Row 中的索引 配置写入的边 dst-id 所在 Flink 数据流 Row 中的索引 配置写入的边 rank 所在 Flink 数据流 Row
进入Flink的bin目录下运行./yarn-session.sh –help 查看帮助验证yarn是否成功配置，使用....所有作业共享Dispatcher和ResourceManager；共享资源；适合规模小执行时间短的作业。 ?...通过调用每个元素的 toString() 方法获得字符串。 writeAsCsv(...) / CsvOutputFormat：将元组写为逗号分隔的形式写入文件。行和字段分隔符是可配置的。...writeToSocket：将元素写入 Socket，使用 SerializationSchema 进行序列化。 addSink：调用自定义接收器函数。请详细查看 连接器。...DataStream 的 write*() 方法主要用于调试目的。他们没有参与 Flink checkpoint，这意味着这些函数通常具有至少一次的语义。
Checkpoint Barrier 从实现上看，Flink 通过在 DAG 数据源定时向数据流注入名为 Barrier 的特殊元素，将连续的数据流切分为多个有限序列，对应多个 Checkpoint 周期...比如典型的情况是一个的作业读取多个 Source，分别进行不同的聚合计算，然后将计算完的结果分别写入不同的 Sink。...Barrier Alignment 阻塞上游 Task 假设一个作业要分别统计 A 和 B 两个业务线的以天为粒度指标，同时还需要统计所有业务线以周为单位的指标，拓扑如上图所示。...实际上这和 Chandy-Lamport 算法是有一定出入的。 举个例子，假设我们对两个数据流进行 equal-join，输出匹配上的元素。...是否需要阻塞已经接收到 Barrier 的 Channel 的计算。
Keyed State的使用方法 对于Keyed State，Flink提供了几种现成的数据结构供我们使用，包括ValueState、ListState等，他们的继承关系如下图所示。...我们可以使用T value()方法获取状态，使用void update(T value)更新状态。...Key是否存在，void remove(UK key)删除某个Key以及对应的Value，Iterable> entries()返回MapState中所有的元素，Iterator...之所以要进行对齐，主要是为了保证一个Flink作业所有算子的状态是一致的，也就是说，一个Flink作业前前后后所有算子写入State Backend的状态都是基于同样的数据。...可见，Checkpoint和Savepoint是Flink提供的两个相似的功能，它们满足了不同的需求，以确保一致性、容错性，满足了作业升级、BUG 修复、迁移、A/B测试等不同场景。
之所以要进行对齐，主要是为了保证一个Flink作业所有算子的状态是一致的。...也就是说，某个ID为n的Checkpoint Barrier从前到后流入所有算子子任务后，所有算子子任务都能将同样的一段数据写入快照。...拷贝一份数据肯定占用更多内存，这时可以利用写入时复制（Copy-on-Write）的优化策略。...为了保证数据一致性，Flink必须将那些较慢的数据流中的元素也一起快照，一旦重启，这些元素会被重新处理一遍。...当进行分布式快照时，所有算子子任务将自己内存上的状态同步到JobManager的堆上，一个作业的所有状态要小于JobManager的内存大小。
Journaled Journaled接口定义可被Journaled持久化维护的通用方法，通过JournalEntryIterable#getJournalEntryIterator获取Journal元素遍历信息...Journaled接口继承Checkpointed、JournalEntryIterable，定义的方法包括： getJournalEntryIterator：获取Journal所有元素； getCheckpointName...：处理指定的Journal元素，Journal处理核心方法； resetState：重置Journal状态； applyAndJournal：对Journal元素执行和应用Journal操作。...UFS组成，该方法用来确定底层UFS的操作模式，例子：底层UFS为：hdfs://ns1/,hdfs://ns2/，则返回结果：{hdfs://ns1/:NO_ACCESS,hdfs://ns2/:READ_WRITE...，作业执行大致流程如下： CommandHandlingExecutor线程启动与JobMaster进行心跳检测，基于JobMasterClient.heartbeat方法获取所有的待执行作业列表； 遍历待执行作业列表
Barrier，这些Barrier会作为数据流的一部分，一起流向下游节点并且不影响正常的数据流。...Sink幂等写 幂等写（Idempotent Write）是指，任意多次向一个系统写入数据，只对目标系统产生一次结果影响。 事务（Transaction）是数据库系统所要解决的核心问题。...简单概括，Flink的事务写（Transaction Write）是指，Flink先将待输出的数据保存下来，暂时不向外部系统提交；等到Checkpoint结束，Flink上、下游所有算子的数据都一致时，...如图所示，在数据重发的例子中，如果使用事务写，那只把时间戳3之前的输出提交到外部系统，时间戳3以后的数据（例如时间戳5和8生成的数据）先被写入缓存，等得到确认后，再一起提交到外部系统。...这两种方式的主要区别在于：Write-Ahead-Log方式使用Operator State缓存待输出的数据；如果外部系统自身支持事务，比如Kafka，就可以使用Two-Phase-Commit方式，待输出数据被缓存在外部系统
在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。...其次，他们使用自己的数据库创建了一个“只写”服务（反向查找写入器），该服务使用站点元数据对象，但仅获取已安装应用程序上下文并将其写入数据库。...确保此过程完全有弹性的一种方法是，作业调度程序向Payment Subscriptions服务发出频繁的重复请求，其中当前的续订状态保存在 DB 中，并针对尚未到期的续订的每个请求进行轮询扩展。...但是，当导入工作被拆分为许多较小的工作时，您如何知道何时通知最终用户所有联系人都已导入？...原子存储确保所有作业完成事件将按顺序处理。它通过创建一个“commands”主题和一个压缩的“store”主题来实现这一点。
窗口原理与机制 窗口算子负责处理窗口，数据流源源不断进入算子，每一个数据元素进入算子时，首先会被交给WindowAssigner。...全量计算函数 全量计算函数指的是先缓存该窗口的所有元素，等到触发条件后对窗口内的所有元素执行计算。如ProcessWindowFunction。...1）AscendingTimestamps：递增Watermark,作用在Flink SQL中的Rowtime属性上，Watermark = 当前收到的数据元素的最大时间戳 -1，此处减1的目的是确保有最大时间戳的时间不会被当做迟到的数据丢弃...Flink作业一般是并行执行的，作业包含多个Task，每个Task运行一个或一组算子(operator chain) 实例，Task在生成Watermark的时候是相互独立的，也就是说在作业中存在多个并行的...写入的时候采用Write-through策略，即写入Cache的同时要更新RocksDB中的数据，可能需要访问磁盘。
Watermark 就是用来标记事件时间的进展情况的一种特殊数据元素。 02 工作原理 Watermark 的生成方式通常是由系统根据数据流中的事件来自动推断生成的。...用法： 用户需要实现 checkAndGetNextWatermark 方法，根据事件的某些属性来判断是否生成 Watermark。...水印确保在触发窗口计算时，Flink 已经收到了窗口结束时间之前的所有数据，从而确保计算结果的准确性。 定期检查水印生成是否正常： 在部署 Flink 作业时，建议定期检查水印的生成情况。...监控和调试： 在使用水印时，需要重点关注作业的监控和调试，以确保水印的生成和处理是符合预期的。...Flink 通过水印判断，在当前水印之前的所有数据都已到达，因此可以触发相应的窗口计算。 窗口触发： Flink 会根据水印确定触发窗口的时机。
确保您作业中使用的Kafka Consumer和/或Kafka Producer分配了唯一标识符（uid）： 使用stop with savepoint功能获取保存点（例如，使用stop --withSavepoint...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...启用此函数后，Flink的检查点将在检查点成功之前等待检查点时的任何动态记录被Kafka确认。这可确保检查点之前的所有记录都已写入Kafka。...检查点常用参数 enableCheckpointing 启用流式传输作业的检查点。 将定期快照流式数据流的分布式状态。 如果发生故障，流数据流将从最新完成的检查点重新启动。...该作业在给定的时间间隔内定期绘制检查点。 状态将存储在配置的状态后端。 此刻未正确支持检查点迭代流数据流。 如果“force”参数设置为true，则系统仍将执行作业。
2.9.1.5 写入初始化 在write初始化时，bucket的writer需要读取所有历史文件。...如果这里出现瓶颈（例如同时写入大量分区），可以使用write-manifest-cache缓存读取的manifest数据，以加速初始化。...并且可以确保在写入结束之前分区被full-compaction。...一旦存储桶编号更改，任何新安排的 INSERT INTO 作业写入未重新组织的现有表/分区将抛出 TableException ，并显示如下类似异常： Try to write table/partition...此标记可确保该文件不会被后续快照使用并可以安全删除。 假设上图中的所有 4 个快照都即将过期。过期流程如下： 它首先删除所有标记的数据文件，并记录任何更改的存储桶。
然而，对于允许从数据流中的任意位置重放数据流的数据源（例如 Kafka），我们可以实现更强大的容错语义，因为这些数据源让 Spark Streaming 可以更好地控制数据流的消费。...(2) 接收到的数据存储在 Spark 的 worker/executor的内存上，同时写入到 WAL（拷贝到HDFS）上。...虽然这种方法可以确保从 Kafka 接收的数据不会丢失，但是在失败的时候，某些记录仍然有可能会被多次被处理（即 at-least-once 语义）。...因此，我们决定所有消费的偏移量信息只保存在 Spark Streaming 中，这些信息可以使用 Kafka 的 Simple Consumer API 根据故障需要重放任意偏移量的数据来从故障中恢复。...为了构建这个系统，新的 Direct Kafka API 采用与 Receivers 和 WAL 完全不同的方法。
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