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2021年大数据Flink(九):Flink原理初探

Flink原理初探 Flink角色分工 在实际生产中,Flink 都是以集群在运行,在运行的过程中包含了两类进程。...Client: 用户在提交编写好的 Flink 工程,会先创建一个客户端再进行提交,这个客户端就是 Client Flink执行流程 Flink 基本工作原理_sxiaobei的博客-CSDN博客...有独占的内存空间,这样在一个TaskManager中可以运行多个不同的作业作业之间不受影响。...任务管理器(TaskManager) Flink中的工作进程。通常在Flink会有多个TaskManager运行,每一个TaskManager包含了一定数量的插槽(slots)。...Flink执行图(ExecutionGraph) 由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph,也被称为逻辑流图,因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。

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集度汽车 Flink on native k8s 的应用与实践

如果需要在 pod 外部获取,需要将其映射到 Node 的磁盘上。 下图是日志映射配置文件样例。...在初始的开发阶段,我们面临多个开发痛点,比如每个用户需要手工维护自己提交的 Flink 任务,包括资源版本、配置、历史提交等等。...从集群维护角度来看,我们还碰到了由于用户不了解某些 Flink 原理,导致集群资源占满,使其他任务一直处于资源申请状态。或是多个用户更改同一个配置文件后,提交的任务没有按照预期运行等等。...在镜像生成后的任务提交阶段,我们会针对每个作业定制化日志映射配置和环境变量,来打通后面的批次日志采集流程。这些配置都会应用在每个任务的 k8s 资源上。...而实时运行日志是通过 k8s 的 log watch 方式来增量获取实时运行日志的。 下图是我们 Flink 计算平台的页面展示,可以看到平台上每个作业的元数据信息和当前作业的状态信息等等。

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Flink on Zeppelin 作业管理系统实践

多租户支持 支持多个用户在Zeppelin上开发,互不干扰 1.2 基于NoteBook作业提交的痛点 在最初任务较少时,我们将批、流作业运行在单节点Zeppelin server中,直接使用SQL...模式进行运行,由于每个长跑作业需要建立实时监控,对server压力很大,调度任务从外部运行SQL,也经常出现卡顿,无法提交作业的情况。...程序,解析作业参数,执行依赖包加载及作业执行时配置; 通过自研job  scheduler 对作业配置信息进行分析,判断作业提交方式为remote 还是yarn; 并发提交作业,首先会进入资源队列,通过判断临时解析器数量...2.2 作业提交架构优化收益 流作业支持了以作业组为单位的Flink On Yarn作业提交,每次提交作业独立创建解析器,提交完成后销毁解析器,有效降低了Zeppelin server的负载,通过作业调度管理器可以将同一个分组的作业提交到同一个...具有水平扩展性,作业调度器可以兼容多个Zeppelin server 作为客户端提交作业; 批作业与流作业的Zeppelin server独立开,每次运行作业使用AWS EMR 集成的Zeppelin

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2021年大数据Flink(六):Flink On Yarn模式

在实际开发中,使用Flink,更多的使用方式是Flink On Yarn模式,原因如下: -1.Yarn的资源可以按需使用,提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级,根据优先级运行作业 -3...,然后AppMaster加载Flink的Jar包和配置构建环境,启动JobManager JobManager和ApplicationMaster运行在同一个container上。...YARN所分配的所有端口都是临时端口,这允许用户并行执行多个Flink 4.ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源,NodeManager加载Flink的Jar包和配置构建环境并启动...,而是使用已经申请好的资源,从而提高执行效率 缺点:作业执行完成以后,资源不会被释放,因此一直会占用系统资源 应用场景:适合作业递交比较频繁的场景,小作业比较多的场景 Per-Job模式 特点:每次递交作业需要申请一次资源...优点:作业运行完成,资源会立刻被释放,不会一直占用系统资源 缺点:每次递交作业需要申请资源,会影响执行效率,因为申请资源需要消耗时间 应用场景:适合作业比较少的场景、大作业的场景 操作 1.关闭yarn

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Flink 状态管理详解(State TTL、Operator state、Keyed state)

二、Flink中的状态管理 按照数据的划分和扩张方式,Flink中大致分为2类: Keyed States:记录每个Key对应的状态值一个Task上可能包含多个Key不同Task上不会出现相同的Key...将导致兼容性失败和statmigration异常; TTL配置不是check- or savepoints的一部分,而是Flink在当前运行作业中如何处理它的一种方式 七、State清除策略 1、Cleanup...每次触发增量清理,迭代器都会被提升。检查遍历的状态项,并清理过期的状态项。...对于集合状态类型(列表或映射),每个存储的元素也调用该检查; 对于现有作业,此清理策略可以在StateTtlConfig中随时激活或停用,例如从保存点重新启动后。...为什么会有这种限制呢?看一下源码就知道了。

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收藏|Flink比Spark好在哪?

和 Spark 类似,两者希望提供一个统一功能的计算平台给用户,都在尝试建立一个统一的平台以运行批量,流式,交互式,图处理,机器学习等应用。 ?...使用bin/flink run命令发布任务,本质上是使用Flink自带的调度,与普通的在Flink集群上发布任务并没有不同。...,资源情况一直是这么多,不管它所承载的作业需求资源情况,这样在作业需要更多资源的时候,没有更多的资源分配给对应的作业,相反,当一个作业仅需要很少的资源就能够运行的时候,仍然分配的是那些固定的资源,造成资源的浪费...当一个Flink程序被执行的时候,它会被映射为Streaming Dataflow。...下面是一个由Flink程序映射为Streaming Dataflow的示意图,如下所示: ?

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eBay | Flink在监控系统上的实践和应用

用共享作业还有一个好处:如果多个命名空间的数据在一个Kafka topic里,那么只要读一遍数据即可,不用每个命名空间读一次topic再过滤,这样就大大提高了处理的效率。...根据Flink作业的并行度,一个作业可以分配到多个TaskManager上,而一个TaskManager也可能运行多个作业。...然而,一个TaskManager就是一个JVM,当多个作业分配到一个TaskManager上,就会有抢夺资源的情况发生。...通过以上配置,可以限定每个TaskManager独占CPU和内存的资源,且不会多个作业抢占,实现作业之间的隔离。 4. 反压 我们运维Flink集群的时候发现,出现最多的问题就是反压。...当上述情况发生,Netmon会有相应的规则将发生在网络抖动生成的告警标记为“已解决”(Resolved)。

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Flink —— 状态

如果配置了 TTL 且状态值已过期,则会尽最大可能清除对应的值,这会在后面详述。 所有状态类型支持单元素的 TTL。 这意味着列表元素和映射元素将独立到期。...每次触发增量清理,从迭代器中选择已经过期的数进行清理。...第一个是每次清理检查状态的条目数,在每个状态访问触发。第二个参数表示是否在处理每条记录触发清理。 Heap backend 默认会检查 5 条状态,并且关闭在每条记录触发清理。...Flink 提供的 RocksDB 压缩过滤器会在压缩过滤掉已经过期的状态数据。...对于元素序列化后长度不固定的列表状态,TTL 过滤器需要在每次 JNI 调用过程中,额外调用 Flink 的 java 序列化器, 从而确定下一个未过期数据的位置。

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Flink Checkpoint机制原理剖析与参数配置

Checkpoint Barrier对齐,必须等待所有上游通道处理完,假如某个上游通道处理很慢,这可能造成整个数据流堵塞。 针对这些问题Flink已经有了一些解决方案,并且还在不断优化。...的本地状态仍然在TaskManager的内存堆区上,直到执行快照状态数据会写到所配置的文件系统上。...然而,每次从RocksDB中读写数据需要进行序列化和反序列化,因此读写本地状态的成本更高。...快照执行时,Flink将存储于本地RocksDB的状态同步到远程的存储上,因此使用这种State Backend,也要配置分布式存储的地址。...默认情况下,如果Checkpoint过程失败,会导致整个应用重启,我们可以关闭这个功能,这样Checkpoint失败不影响作业运行

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Flink部署及作业提交(On YARN)

Hadoop环境快速搭建 官方文档: YARN Setup 在上一篇 Flink部署及作业提交(On Flink Cluster) 文章中,我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统,并将作业提交到该系统上去运行...因此,绝大部分企业都是将计算作业放到 YARN 上进行调度,而不是每种计算框架单独搭一个资源分配和管理系统。这也是为什么要单独介绍Flink On YARN的原因。...Tips:要想页面能够正常跳转,还得在浏览器所在主机的hosts文件中配置一下hadoop01这个主机名到IP的映射关系 接下来我们尝试一下提交作业到 YARN 上运行,首先准备好官方提供的测试文件,并...,所以直接运行如下命令就可以提交一个Flink的Word Count作业到 yarn 上,不需要像Session模式那样事先去创建资源: [root@hadoop01 /usr/local/flink].../bin/flink run -m yarn-cluster ./examples/batch/WordCount.jar 作业运行完成后,控制台会输出一堆统计结果。

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Flink 实践之 Savepoint

保障 flink 作业配置迭代、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? ?...,快照备份时数据存于 Hdfs 保障容错性;当业务有大状态的 flink 作业存在,可以通过配置化的方式将用户作业的状态后端设置为 RocksDBSateBackend。...on yarn 如何使用 savepoint触发 savepoint 保留到 hdfs, 在重新调度作业,提供给用户选择即可。...跳过无法映射的状态恢复 #默认情况下,resume 操作将尝试将 Savepoint 的所有状态映射回你要还原的程序。

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Flink 实践教程:进阶7-基础运维

数据类型映射 数据类型映射错误也是一个比较常见的错误。...连接超时/失败 上下游地址、库表是每个 DDL 语句的配置参数必填项。在【语法检查】,平台并不会检查 DDL 配置参数的正确性,这些检查通常在程序运行时检查。...结果中可能会有很多配置相关的内容,请自行甄别是否是报错。...信息类 ETL 运行信息类 下图为作业运行信息类示例 云监控.png 此外,流计算 Oceanus 还支持将 Flink 指标上报到 Prometheus,用户可以自行保存、分析和展示作业的各项指标...结果中可能会有很多配置相关的内容,请自行甄别是否是报错:java.util.concurrent.TimeoutException/timeout/failure/timed out/failed 异常

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深入理解 Flink 容错机制

相信不少读者应该见过来自官网文档的这张架构图(图1),它清晰地描绘了作业的分布式执行机制: 一个作业多个 Operator,相互没有数据 shuffle 、并行度相同且符合其他优化条件的相邻 Operator...作业的分布式执行 该图主要从 TaskManager 角度出发,而其实在 JobManager 端也存在一个核心的数据结构来映射作业的分布式执行,即 ExecutionGraph。...对于分布式系统来说,通常单个 Task 错误的处理方式是将这个 Task 重新调度至新的 worker 上,不影响其他 Task 和整体 Job 的运行,然而这个方式对于流处理的 Flink 来说并不可用...简单来说,Spark 依据是否需要 shuffle 将作业分划为多个 Stage,每个 Stage 的计算都是独立的 Task,其结果可以被缓存起来。...Flink 后续可以引入黑名单机器来更聪明地进行 Task 调度以暂时避免这类问题的影响。 RecoverableError: 可恢复错误。 不属于上述类型的错误暂设为可恢复的。

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Flink】第六篇:记一次Flink状态(State Size)增大不收敛,最终引起OOM问题排查

问题简介 公司线上一个Flink作业的State Size随时间逐渐增大,运行一段时间后出现报OutOfMemory异常。...(2) 从yarn的All Applications ui上查看这个Flink作业的yarn作业ID,端口号默认是8088。...>jmap -heap {pid} 运行时内存属性:内存的配置参数(Heap Configuration)及使用状态(Heap Usage) >jmap -dump:live,format=b,file...每次触发增量清理,从迭代器中选择已经过期的数进行清理。...第一个是每次清理检查状态的条目数,在每个状态访问触发。第二个参数表示是否在处理每条记录触发清理。Heap backend 默认会检查 5 条状态,并且关闭在每条记录触发清理。

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Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面

Spark Streaming使用mini-batch的思想,每次处理一小批数据,一小批数据包含多个事件,以接近实时处理的效果。因为它每次计算一小批数据,因此总有一些延迟。...” 7.1 快速启动一个Flink集群 7.1.1 环境配置 Flink是一个分布式的流处理框架,所以实际应用一般需要搭建集群环境。我们在进行Flink安装部署的学习,需要准备3台Linux机器。...通常在 Flink会有多个 Taskmanageria运行, 每个 Taskmanageri包含了一定数量的插槽( slots)。插槽的数量限制了Taskmanageri能够执行的任务数量。...在运行时,Flink运行的程序会被映射成 “逻辑数据流”( dataflows),它包含了这三部分 4. 每一个dataflow以一个或多个Sources开始以一个或多个sinks结束。...不同的环境,代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算,首先必须获取当前Flink运行环境,从而建立起与Flink框架之间的联系。

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全网最详细4W字Flink全面解析与实践(上)

用户可以在这个集群中提交多个作业。这个模式适合多个作业的场景。 Per-Job:在这种模式下,对于每个提交的作业,都会启动一个新的 Flink 集群,然后再执行该作业。...提交和执行作业流程 Flink在不同运行模型下的作业提交和执行流程大致如下: Session 模式: 当你的作业完成运行后,该作业的JobManager会被停止,但是Flink集群(包括Dispatcher...这就是所谓的Session模式,它允许在同一个Flink集群上连续运行多个作业。 启动Flink集群:在Session模式下,首先需要启动一个运行中的Flink集群。...配置开发环境 每个 Flink 应用需要依赖一组 Flink 类库。Flink 应用至少需要依赖 Flink APIs。许多应用还会额外依赖连接器类库(比如 Kafka、Cassandra 等)。...另外,无论什么情况,需要确保你的 Flink 集群是正常运行的,否则程序可能无法执行成功。

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Flink 实践教程-进阶(7):基础运维

数据类型映射 数据类型映射错误也是一个比较常见的错误。...连接超时/失败 上下游地址、库表是每个 DDL 语句的配置参数必填项。在【语法检查】,平台并不会检查 DDL 配置参数的正确性,这些检查通常在程序运行时检查。...结果中可能会有很多配置相关的内容,请自行甄别是否是报错。...信息类 ETL 运行信息类   下图为作业运行信息类示例 此外,流计算 Oceanus 还支持将 Flink 指标上报到 Prometheus,用户可以自行保存、分析和展示作业的各项指标。...结果中可能会有很多配置相关的内容,请自行甄别是否是报错:java.util.concurrent.TimeoutException/timeout/failure/timed out/failed 异常

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【流计算 Oceanus】巧用 Flink 实现高性能 ClickHouse 实时数仓

Flink 的流 - 动态表映射模型(如下图,来自 Flink 官网文档),可以很好地应对频繁更新和删除等记录。...写入本地表的方式可以有很多,例如为了防止节点之间出现较为严重的数据倾斜,可在每次写入式随机选择一个节点;也可以采用轮询的方式,每次写入下一个不同节点。...对于平台提供方,例如我们腾讯云流计算 Oceanus 而言,需要提供元数据管理等基本能力,避免实际需要修改表结构,难以追踪多个不同作业之间的依赖关系,造成错漏。...同时平台方需要集成 Flink 自带的状态快照功能,精确保存作业运行时状态,并在作业发生异常使用最近的状态来恢复作业,以最大程度地保证计算精度,减少误差的存在。...但是它的缺点也很明显:由于数据传输需要经过消息队列等数据管道,为了保证作业崩溃或逻辑修改后可以随时追溯历史数据,消息需要有很长的保存期。

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全网最全系列 | Flink原理+知识点总结(4万字、41知识点,66张图)

因为一个元素可以被放入多个窗口中(个人理解是滑动窗口,滚动窗口不会有此现象),所以同时存在多个窗口是可能的。...WindowTrigger 2、每一个Window拥有一个属于自己的 Trigger,Trigger上会有定时器,用来决定一个窗口何时能够被计算或清除。...,当Flink程序一旦意外崩溃,重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复,从而修正因为故障带来的程序数据状态中断。...比如读取并行度为1的数据源,但是map映射使用并行度2,那么这样map算子就存在两个subtask,可以数据源读取只有一个subtask,那么就会导致其中一个subtask无法链接成task,就需要在其他...由于多个任务会共享相同的集群,因此任务间会存在竞争,比如网络带宽等。如果某个TM挂掉,上面的所有任务都会失败。 其他方面:拥有提前创建的集群,可以避免每次使用的时候过多考虑集群问题。

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