你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。...Docker Compose中的资源限制 Docker Compose允许我们通过docker-compose.yml配置文件定义服务的各项参数，其中包括CPU和内存资源的限制。...我们为web服务设置了CPU和内存的限制。...在这些信息中，你可以找到设置的CPU和内存限制： docker inspect 在输出的大量信息中，你可以找到如下部分： "HostConfig": { "CpuPeriod...总结 在本篇文章中，我们了解了如何在Docker Compose中为容器服务设定CPU和内存资源限制，以及如何使用docker inspect命令检查这些限制是否已经生效。
要形成生成环境中稳定的数据流，从写下第一行代码开始需数周时间。其中 Flink 任务的故障排查和调优尤其耗时，因为在排查中会面对海量的日志和度量，调优中会涉及林林总总的配置。...由于采用相同的可视化方式，我们可以清晰地查看垃圾回收和反压是否同时发生，进而判断垃圾回收是否是导致反压的潜在原因。...即如果单个用户工作负载的 CPU 使用率过高，会影响到其它用户的性能和稳定性。...为实现可扩展的信息采集，我们在自定义的 Flink 版本中添加了 MetricReporter 和 KafkaLog4jAppender 组件，持续发送度量和日志到 Kafka Topic。...Canary Analysis（ACA），以及其他一些内部查看工具，它们通过运行工作节点驻留进程采集 RSS 内存、CPU 使用率等自定义度量。
一、提高调度器性能所做的优化 在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。...这也减少了存储拓扑所需的内存； 引入缓存优化任务部署，使进程更快，占用内存更少； 利用逻辑拓扑和调度拓扑的特点，加快流水线区域的建设。...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。...在 Flink 中，有两种类型的数据交换：流水线式和阻塞式。使用阻塞数据交换时，结果分区首先完全生成，然后由下游顶点使用。产生的结果被持久化并且可以被多次使用。...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。
目前 Flink 任务使用最主要的还是内存和 CPU 资源，本地磁盘、依赖的外部存储资源以及网卡资源一般都不会是瓶颈，所以本文我们是从 Flink 任务的内存和 CPU 资源，两个方面来对 Flink...上面通过 GC 日志分析出单个 Flink Taskmanager 堆总大小、年轻代、老年代分配的内存空间、Full GC 后老年代剩余大小等，当然还有很多其他指标，相关指标定义可以去 Github 具体查看...在源码层，我们针对 Flink Task 以及 Operator 增加了单条记录处理时间的自定义 Metric，之后该 Metric 可以通过 Flink Rest API 获取。...通过自动化发现能够优化的实时任务，然后平台管理员介入分析，最终判断是否能够调整 Flink 任务的资源。在整个实时任务资源优化的链路中，目前还是不够自动化，因为在后半段还需要人为因素。...同时未来也会和元数据平台的同学进行合作，一起从更多方面来分析实时任务是否存在资源优化的可能性，他们在原来离线任务资源方面积攒了很多优化经验，未来也可以参考和借鉴，应用到实时任务资源的优化中。
批处理是流处理的一种非常特殊的情况。在流处理中，我们为数据定义滑 动窗口或滚动窗口，并且在每次窗口滑动或滚动时生成结果。批处理则不同，我们定义一个全局窗口，所有的记录都属于同一个窗口。...在流处理引擎之上，Flink 有以下机制： 检查点机制和状态机制：用于实现容错、有状态的处理； 水印机制：用于实现事件时钟； 窗口和触发器：用于限制计算范围，并定义呈现结果的时间。...用于调度和恢复的回溯法：由 Microsoft Dryad 引入，现在几乎用于所有批处理器； 用于散列和排序的特殊内存数据结构：可以在需要时，将一部分数据从内存溢出到硬盘上； 优化器：尽可能地缩短生成结果的时间...在最新的版本中，Flink 支持两种关系型的 API，Table API 和 SQL。...Spark 和 Flink 的 TeraSort 实现由 Dongwon Kim 提供.用来测量的集群由 42 台机器组成，每台机器 包含 12 个 CPU 内核、24GB 内存，以及 6 块硬盘。
限制小文件创建：可以通过 HDFS 参数 dfs.namenode.fs-limits.max-files-per-directory 限制单个目录下的小文件数量。...Container：Container 是 YARN 中的一个基本概念，它是资源的抽象表示，包括 CPU、内存、磁盘等资源，以及运行应用程序所需的执行环境。...状态管理：Flink 的状态管理机制非常灵活，可以在内存和磁盘之间进行平衡，从而支持更复杂的应用场景。Spark Streaming 的状态管理机制比较简单，仅支持将状态存储在内存中。...任务调度：Flink 采用基于优先级的任务调度策略，它可以在集群中自动调整资源分配。...而 Spark Streaming 使用 Spark 的任务调度器，调度器仅仅会考虑 CPU 和内存资源，无法考虑网络带宽等其他因素。
文是《Flink on Yarn三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》已将所需的机器和文件准备完毕，可以部署CDH和Flink了； 全文链接 《Flink on...检查ansible远程操作CDH服务器是否正常，执行命令ansible deskmini -a “free -m”，正常情况下显示CDH服务器的内存信息，如下图： ?...接下来是选择服务的页面，我选择了自定义服务，然后选择了HDFS、YARN、Zookeeper这三项，可以满足运行Flink的需要： ? 在选择主机的页面，都选择CDH服务器： ?...yarn.scheduler.minimum-allocation-mb：单个容器可申请的最小内存，我这里设置为1G yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：单个容器可申请的最大内存...至此，部署和设置都已完成，Flink on Yarn的环境已经可用了，在下一篇文章中，我们就在此环境提交Flink任务，体验Flink on Yarn
也可以插入自定义状态后端。 完全一次的状态一致性：Flink的检查点和恢复算法可确保在发生故障时应用程序状态的一致性。因此，故障是透明处理的，不会影响应用程序的正确性。...因此，无论是否处理记录的或实时的事件，事件时间处理都允许准确和一致的结果。 水印支持：Flink使用水印来推断事件时间应用中的时间。水印也是一种灵活的机制，可以权衡结果的延迟和完整性。...Flink的关系API旨在简化数据分析，数据流水线和ETL应用程序的定义。 以下示例显示用于会话点击流的SQL查询，并计算每个会话的点击次数。 这与DataStream API示例中的用例相同。...应用程序并行化为数千个在集群中分布和同时执行的任务。因此，应用程序可以利用几乎无限量的CPU，主内存，磁盘和网络IO。而且，Flink很容易保持非常大的应用程序状态。...在传统架构中，应用需要读写远程事务型数据库。 相反，事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中，数据和计算不会分离，应用只需访问本地（内存或磁盘）即可获取数据。
一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中，用于对 Flink 应用进行性能度量。...Flink 监控模块具体的使用配置可以在 flink-core 模块的 org.apache.flink.configuration.MetricOptions 中找到。...常见指标类型 常见系统指标类型包含 CPU、内存、线程、垃圾回收、类加载、网络状况、Shuffle 相关、集群、Job 、可用性相关、Checkpoint、IO、Connectors、系统资源等指标...Flink 的 WebUI 中采用的是 REST API 的方式获取指标，我们可以通过 flink-rumtime 模块的 WebMonitorEndpoint 类可以查看到具体上报了哪些指标种类。...比如并行度是否合理、是否有背压、是否数据倾斜等；其次才是根据 Checkpoint 对齐（等待）、垃圾回收、State 存储等耗时来进一步分析；最后，再从系统指标中分析 CPU、网络 IO、磁盘 IO
流水线的严格规定，限制了指令可以做的事情。 首先，所有的指令具有相同的长度（32位），读取指令使用相同的时间。这降低了流水线的复杂度，比如，指令中没有足够的位用来编码复杂的寻址模式。...、高通等公司可以自行定义ARM授权的架构）。...1.5.2 寻址和内存访问 访问内存都是先load/store到寄存器中： 算术指令如果直接操作内存变量会破坏简化流水线设计的理念。...做完这些后，跳转到一段保存到低内存中的预定义好的程序，之后的工作完全由软件控制。 其实，现在处理器对于中断都是基于能少则少的原则进行处理。...这与ARM和X86架构都是不一样的。 按照约定，MIPS架构也保留了2个通用寄存器，让异常程序可以自举（在MIPS架构的CPU上，不使用寄存器是无法工作的）。
图片Apache 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。...利用内存性能有状态的 Flink 程序针对本地状态访问进行了优化。任务的状态始终保留在内存中，如果状态大小超过可用内存，则会保存在能高效访问的磁盘数据结构中。...图片ProcessFunction：可以处理一或两条输入数据流中的单个事件或者归入一个特定窗口内的多个事件。它提供了对于时间和状态的细粒度控制。...开发者可以在其中任意地修改状态，也能够注册定时器用以在未来的某一时刻触发回调函数。因此，你可以利用ProcessFunction实现许多有状态的事件驱动应用所需要的基于单个事件的复杂业务逻辑。...它们可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。Flink 的关系型 API 旨在简化数据分析、数据流水线和 ETL 应用的定义。
在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中，用于对 Flink 应用进行性能度量。...Flink 监控模块具体的使用配置可以在 flink-core 模块的 org.apache.flink.configuration.MetricOptions 中找到。...常见指标类型 常见系统指标类型包含 CPU、内存、线程、垃圾回收、类加载、网络状况、Shuffle 相关、集群、Job 、可用性相关、Checkpoint、IO、Connectors、系统资源等指标...Flink 的 WebUI 中采用的是 REST API 的方式获取指标，我们可以通过 flink-rumtime 模块的 WebMonitorEndpoint 类可以查看到具体上报了哪些指标种类。 ...比如并行度是否合理、是否有背压、是否数据倾斜等；其次才是根据 Checkpoint 对齐（等待）、垃圾回收、State 存储等耗时来进一步分析；最后，再从系统指标中分析 CPU、网络 IO、磁盘 IO
Task Slots 和资源（摘自官网） 每个 TaskManager都是一个 JVM 进程，可以在单独的线程中执行一个或多个 SubTask。...注意此处没有 CPU 隔离；当前 Slot 仅分离 Task 的托管内存通过调整 Task Slot 的数量，用户可以定义 subtask 如何互相隔离。...每个 TaskManager 有一个 Slot，这意味着每个 Task 组都在单独的 JVM 中运行（例如，可以在单独的容器中启动）。具有多个 Slot 意味着更多 subtask 共享同一 JVM。...通过 Slot 共享，我们示例中的基本并行度从 2 增加到 6，可以充分利用分配的资源，同时确保繁重的 subtask 在 TaskManager 之间公平分配。...需要注意的是 Flink 经常并发执行连续的 task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。
Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。...请注意，这里没有发生 CPU 隔离；当前插槽仅分隔任务的托管内存。 通过调整任务槽的数量，用户可以定义子任务如何相互隔离。...HEAD） 两个节点间数据分区方式是 forward 用户没有禁用 chain（代码中是否配置disableChain()） 算子被定义后，先根据条件优化算子链 ，然后组成一个个subtask，最后根据是否可以共享...ProcessFunction 可以处理一或两条输入数据流中的单个事件或者归入一个特定窗口内的多个事件。它提供了对于时间和状态的细粒度控制。...运行任意规模应用 Flink 旨在任意规模上运行有状态流式应用。因此，应用程序被并行化为可能数千个任务，这些任务分布在集群中并发执行。所以应用程序能够充分利用无尽的 CPU、内存、磁盘和网络 IO。
流水线并行具有最低的通信量，因此我们可以跨节点进行调度流水线的各个阶段，而不受到通信带宽的限制。...由于流水线阶段中的每个节点都可以与其对应的数据并行节点并行通信，因此有效的通信带宽与流水线阶段数量成正比。设置 64 个流水线并行级之后，有效带宽将是往返于单个节点的带宽的 64 倍。...因此，ZeRO-R通过在现有MP方案中识别和删除激活副本来优化激活内存。它还可以在适当的时候将激活卸载到CPU。 ZeRO-R为临时缓冲区定义了适当的大小，以实现内存和计算效率的平衡。...对于非常大的模型，ZeRO甚至可以选择将激活分区移动到CPU内存中，同时由于这些模型中的运算强度很大，因此仍然可以实现良好的效率。...在给定模型和硬件特性的情况下，我们利用上述分析来决定是否以及何时应用Pa和Pa+cpu。
使用它非常简单：连接到Kafka主题，定义查询逻辑，然后连续发射结果，即“设置并忘记”。这使得Flink在需要立即处理流并确保可靠性的用例中非常灵活。...因此，在需要通过连续数据流监视和更新状态来识别偏差和异常的复杂模式的用例中，Flink可以监视和更新状态以识别偏差和异常。...需要考虑的一点是，使用Flink进行监控和警报涉及连续的CPU — 因此涉及连续的成本和资源 — 用于根据阈值和模式评估条件，这与仅在查询执行期间使用CPU的数据库不同。...但是，Druid之所以在实时数据架构中具有相关性，是因为它可以在实时数据与历史数据的基础上提供交互式数据体验，以获得更丰富的上下文。...虽然它们在一些高层次上有一些相似之处——都是内存中的，都可以扩展，都可以并行化——但它们的架构实际上是为完全不同的用例而构建的，就像我们上面看到的那样。
如果日志中没有太多有用的信息，则还需要对作业运行的环境进行检查，例如排除是否有其他进程干扰，系统是否被重启过，网络和磁盘是否存在瓶颈等等… 二、 常见问题处理 这里我们总结了Flink作业的常见故障、...如果作业输出量达不到预期，我们需要分别从 CPU、内存、磁盘、网络等方面逐一排查是否遇到了瓶颈。 CPU 的瓶颈通常是因为序列化、反序列化开销较大，或者用户自定义算子的某个方法的时间复杂度高。...Flink 的堆内存除了框架层面使用外，主要是用户定义的状态（含窗口等间接用到的状态）和运行时临时创建的对象占用了大部分内存。...值得一提的是，在最新的 Flink 版本中，只要设置 taskmanager.memory.process.size 参数，基本可以保证内存用量不会超过该值（前提是用户没有使用 JNI 等方式申请 native...Flink 指标通常可以在自带的 Web UI 中查看，也可自定义 Metric Reporter，将指标输出到第三方系统，例如 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等等
如果日志中没有太多有用的信息，则还需要对作业运行的环境进行检查，例如排除是否有其他进程干扰，系统是否被重启过，网络和磁盘是否存在瓶颈等等… 二、 常见问题处理 这里我们总结了Flink作业的常见故障、...Flink 的堆内存除了框架层面使用外，主要是用户定义的状态（含窗口等间接用到的状态）和运行时临时创建的对象占用了大部分内存。...Flink 在快照过程中，会对所有状态做全量读取，如果是异步快照的话还有 Copy-On-Write 操作带来的内存压力，因此如果快照过大或者用时较长，也会造成内存中大量对象长期停留而无法被 GC 清理...值得一提的是，在最新的 Flink 版本中，只要设置 taskmanager.memory.process.size 参数，基本可以保证内存用量不会超过该值（前提是用户没有使用 JNI 等方式申请 native...Flink 指标通常可以在自带的 Web UI 中查看，也可自定义 Metric Reporter，将指标输出到第三方系统，例如 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等等
Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。...百度百科 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状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。...迭代速度快 结果准确性和良好的容错性 使用的一般场景 机器资源非常的多：能够提供至少 24 个 CPU 核心和百 GB 以上的内存，Flink 所在的机器硬盘必须为 SSD 吞吐量大或未来扩展要求很大：...Flink中的数据处理方式 在flink的世界里，一切数据都是由流组成的，任何类型的数据都是作为事件流产生的。...有界流 有界流具有定义的开始和结束。可以通过在执行任何计算之前摄取所有数据来处理有界流。处理有界流不需要有序摄取，因为始终可以对有界数据集进行排序。有界流的处理也称为批处理。
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