和 InputChannel 之间是虚线是因为最 终还是要通过 Netty 和 Socket 去通信），下面我们看一个具体示例。...反压的影响 反压并不会直接影响作业的可用性，它表明作业处于亚健康的状态，有潜在的性能瓶颈并可能导致更大的数据处理延迟。...通 常来说，对于一些对延迟要求不太高或者数据量比较小的应用来说，反压的影响可能并不明显，然而对于规模比较大的 Flink 作业来说反压可能会导致严重的问题。...Flink Task Metrics 监控反压 Network和 task I/Ometrics 是轻量级反压监视器，用于正在持续运行的作业，其中一下几个 metrics 是最有用的反压指标。...Buffer） 反压的原因及处理 注意：反压可能时暂时的，可能由于负载高峰，CheckPoint或者作业重启引起的数据积压而导致的反压。
Tech 导读 本文综合Apache Flink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。...通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。...本文是笔者根据过往经验以及调优实践，结合京东实时计算平台（JRC）背景产出的面向专业人员的Flink流作业调优指南。...图9 示例作业RocksDB监控 上图是示例作业的部分RocksDB Metrics图表，比较正常。...以示例作业的JM（4C / 8G）为例，其内存分配如下。 图16 示例作业JobManager内存分配 4.4 其他小Tips 从Flink 1.12开始，默认的时间语义变成了事件时间。
逸言 | 逸派胡言 作为目前最为高效的流处理框架之一，Flink在我们的大数据平台产品中得到了广泛运用。为了简化开发，我们对Flink做了一些封装，以满足我们自己的产品需求。...我们主要看重于它在流处理的低延迟性，消息传递保证的extractly once特性；它为流处理和批处理提供了相对统一的API，支持Java、Scala和Python等主流开发语言，同时还较好地支持了SQL...我们结合Flink的架构，并参考了Apex、Storm、Flume等其他流处理框架，抽象出自己的流处理模型。这个模型中各个概念之间的关系与层次如下图所示： ?...的流处理模型进行了抽象和扩展开发后，就形成了围绕flink为核心的逻辑架构。...flink是haina的核心，提供了基本的运算、运行和部署的能力，而haina则根据我们产品的需求对flink进行扩展，并遵循前面提及的抽象流处理模型提供各个可以被重用的细粒度组成单元，并实现了通用的组成逻辑
Flink核心模型介绍 Apache Flink就是其中的翘楚，它采用了基于操作符（operator）的连续流模型，可以做到微秒的延迟。...API，一个用来做批处理、一个用来做流处理 ?...Flink与Spark的异同之处 Flink的诞生总是有原因的，简单来说因为它统一了批处理和流处理，并且对于实时计算可以实现微秒级别的输出。...One的语义一执行 与Spark不一样的地方 Spark虽然也支持流处理，但是其实也还是批处理，因为它只是把流处理当成了window很小的批处理，所以延迟性得不到保证；而Flink是基于每个事件去处理...Spark和Flink的适用场景 在下面的场景，可以优先使用Spark： 数据量大而且业务逻辑复杂的批处理，并且对计算效率有很高要求 基于历史数据的交互式查询 对实时流数据处理，延迟仅仅需要数百毫秒到数秒之间
如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。...现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...我已经写了一篇介绍性的博客文章，介绍如何使用Apache Flink 进行批处理，我建议您先阅读它。 如果您已经知道如何在Apache Flink中使用批处理，那么流处理对您来说没有太多惊喜。...让我们来实现我们的第一个流处理示例。我们将阅读一个维基百科的编辑流并显示我们感兴趣的内容。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。
本文主要是想说一下flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。...，必须等待新的数据输入 处理结束后就终止了 利用输入的数据不断的更新它的结果表，绝对不会停止 尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。...动态表和持续不断查询 动态表flink table api和SQL处理流数据的核心概念。与静态表相比，动态表随时间而变化，但可以像静态表一样查询动态表，只不过查询动态表需要产生连续查询。...在任何时间点，连续查询的结果在语义上等同于在输入表的快照上以批处理模式得到的查询的结果。 在下文中，我们将在用点击事件流定义的clicks表上展示两个示例查询。...因此，连续查询处理的数据总量可能非常大。为了更新先前生成的结果，可能需要维护所有输出的行。例如，第一个示例查询需要存储每个用户的URL计数，以便能够增加计数，并在输入表收到新行时发出新结果。
这篇文章我们将深入探讨有状态流处理，更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分，我们将介绍 Flink 的3个状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。...在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的检查点功能时，状态会持久化存储以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。为应用程序选择何种状态后端，取决于状态持久化的方式和位置。...默认情况下，FsStateBackend 会配置提供异步快照，以避免在写状态 checkpoint 时阻塞数据流的处理。...什么时候使用 FsStateBackend： FsStateBackend 非常适合处理大状态，长窗口，或大键值状态的有状态流处理作业。 FsStateBackend 非常适合高可用方案。 3....何时使用 RocksDBStateBackend： RocksDBStateBackend 非常适合处理大状态，长窗口，或大键值状态的有状态流处理作业。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书，作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri，国内崔星灿翻译的，这本书非常详细、全面得介绍了Flink...流处理，并且以气象数据的例子讲解其中的使用，我把其中一些比较重要的句子做了比较，并且分享给大家。...二、Flink和Spark的区别2.1共同点 高吞吐、在压力下保持正确2.2不同点： 1.本质上，Spark是微批处理，而Flink是流处理 2.Flink... Flink是标准的流执行模式，一个事件在处理后可以直接发往下一个节点三、Flink流处理基础3.1DataFlow图 描述了数据在不同操作之间流动。 ...，从而产生一个新的DataStream 12.3多流转换 将多条流联合起来处理，或将一条流分割成多条流以应用不同逻辑。
使用librtmp库将拉取监控的rtsp流推送给srs服务器，发现一个异常，在长时间大概1个月后发现系统内存被srs吃满，也不知道是什么原因产生的这个现象，并且通过top去查看srs的内存在持续增长，通过...ffmpeg推流没有这个现象，感觉还是librtmp使用的问题，暂时也没有很好的思路分析； 通过查看srs的git库，发现srs提供了一个srs-librtmp的源码库，能完成推送h264裸流的功能，然后尝试使用这个库推送流到...srs，发现srs的内存没有明显的增长，所以就选择换成srs-librtmp的推流库来推流，并且srs-librtmp的接口使用非常简单； 使用srs-librtmp推流也碰到新的问题，是srs-librtmp...slice能否正常在rtmp推流中使用表示了担心，果然如作者所说，所以修改为单线程编码后功能正常； 另外，公司采购了新的海康球形机，默认开启rtsp的认证，但使用MD5认证使用认证失败，一直返回401，...地址不一致，少了一部分，并且xml解析的时候还有报错，但被忽略了，原来是在xml中配置该球形机取流的rtsp地址有问题，该球形机的取流地址是：rtsp://11.12.115.118:554/Streaming
由这五个模块组成了一个flink任务，接下来围绕着每个模块对应的API进行梳理。...以下所有的代码案例都已收录在本人的Gitee仓库，有需要的同学点击链接直接获取： Gitee地址：https://gitee.com/xiaoZcode/flink_test 一、构建流执行环境...，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果。...Connect DataStream,DataStream → ConnectedStreams：连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化...Stream 分别进行 map 和 flatMap处理。
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。...Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。...特点 低延时实时流处理 代码编写简单 Flink 已经是最近几代通用大数据框架之一，相对一系列老前辈来说应用广泛、使用简单。 支持大型、复杂的状态处理 允许有数百 GB 以上的状态存储。...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。
Spark的运行时是建立在批处理之上，因此后续加入的Spark Streaming也依赖于批处理，实现了微批处理。接收器把输入数据流分成短小批处理，并以类似Spark作业的方式处理微批处理。...Flink也提供API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。...Apache Flink：Flink的容错机制是基于分布式快照实现的，这些快照会保存流处理作业的状态（本文对Flink的检查点和快照不进行区分，因为两者实际是同一个事物的两种不同叫法。...Flink：Flink流处理系统的概念非常不错，并且满足绝大多数流处理场景，也经常提供前沿的功能函数，比如，高级窗口函数或者时间处理功能，这些在其它流处理框架中是没有的。...现在可以通过Dataflow的API来定义Google云平台作业、Flink作业或者Spark作业，后续会增加对其它引擎的支持。
Plink是一个基于Flink的流处理平台，旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。...如作业的创建，删除，编辑，更新，保存，启动，停止，重启，管理，多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。...: http://127.0.0.1:8081 运行 Word Count 作业示例 在 Plink 上提交 Flink 自带的 flink-1.9.1\examples\streaming\WordCount.jar...如下所示: 编辑作业 注意: 由于独立部署和容器化部署的 Flink 版本可能不一样，最好使用对应的 WordCount Jar 版本。..._2.11.tgz Jar 目录: ${FLINK_HOME}\examples\streaming\WordCount.jar 作业列表编辑或新建作业之后会自动跳转到编辑作业的页面。
Fink批处理模型 Flink 通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理 ?...在同一个流处理引擎之上，Flink 还存在另一套机制，用于实现高效的批处理。...两套机制分别对应各自的API（DataStream API 和 DataSet API）；在创建 Flink 作业时，并不能通过将两者混合在一起来同时 利用 Flink 的所有功能。...值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。 因此，Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流，并且不会牺牲性能。...更多Flink相关文章： 穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理 Flink快速入门--安装与示例运行 大数据实时处理的王者-Flink Flink,Storm,SparkStreaming性能对比
Fink批处理模型 Flink 通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理 ?...在同一个流处理引擎之上，Flink 还存在另一套机制，用于实现高效的批处理。...两套机制分别对应各自的API（DataStream API 和 DataSet API）；在创建 Flink 作业时，并不能通过将两者混合在一起来同时 利用 Flink 的所有功能。...产生以上结果的总体原因是，Flink 的执行过程是基于流的，这意味着各个处理阶段有更多的重叠，并且混洗操作是流水线式的，因此磁盘访问操作更少。...值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。 因此，Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流，并且不会牺牲性能。
但是大家是否还记得Flink的概念？Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢！...本篇博客，我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~ ?...---- 1、DataStream API开发 1.1 入门案例 1.1.1 Flink流处理程序的一般流程 1) 获取 Flink 流处理执行环境 2) 构建 source...3) 数据处理 4) 构建 sink 1.1.2 示例 编写 Flink 程序，用来统计单词的数量。...1.2.1 Flink 在流处理上常见的 Source Flink 在流处理上的 source 和在批处理上的 source 基本一致。
，假设对于购物路径长度很短的，很可能该用户使用App时目的性很强，很快就下单购买，对于这类用户我们暂时先不想对他们做任何运营活动，所以进行流数据处理时需要输入对应的路径长度的配置值，来限制这种情况。...而且，随着时间的推移，该值可能会根据实际业务需要而发生变化，我们希望整个Flink计算程序能够动态获取并更新对应的配置值，配置字符串也是JSON格式，示例如下： {"channel":"APP","registerDate...如上图所示，正是我们计划实现流处理流程，对应的核心要点，描述如下： 用户操作行为事件实时写入到Kafka的Topic中，通过input-event-topic参数指定。...将处理结果发送到Flink Sink Operator，名称为kafkaSink。 kafkaSink将处理的结果，保存到Kafka的Topic中，通过output-topic指定Topic名称。...另外，在Flink Job中开启Checkpoint功能，每隔1小时对Flink Job中的状态进行Checkpointing，以保证流处理过程发生故障后，也能够恢复。
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。...：任务链与处理槽共享组，前者是对执行效率的优化，后者是对内存资源的优化。...Flink的作业链，但是这个操作会影响到这个作业的执行情况，除非我们非常清楚作业的执行过程，否则不建议这么做：StreamExecutionEnvironment.disableOperatorChaining...比如如果不设置SlotSharingGroup，默认所有task在同一个共享组（可以共享所有slot），那么Flink集群需要的任务槽与作业中使用的最高并行度正好相同。...； 主要用于迭代流(训练机器学习模型) ，用来保证迭代头与迭代尾的第i个subtask能被调度到同一个TaskManager上。
你可以借此了解到字节跳动公司引入 Apache Flink 的背景，Apache Flink 集群的构建过程，如何兼容以前的 Jstorm 作业以及基于 Apache Flink 构建一个流式任务管理平台...第四个是 Jobtrace 工具，就是把 Flink 框架层面产生的异常日志匹配出来，直接判断故障，告知用户处理方法。例如当作业 OOM 了，则告知用户如何扩大内存。...Flink 1.3 -> 1.5 版本升级 优化作业重启速度，缩短用户重启作业数据流中断时间。 Flink SQL 平台刚上线，需要投入一些精力去了解 SQL 工作机制。...第四个是 Jobtrace 工具，就是把 Flink 框架层面产生的异常日志匹配出来，直接判断故障，告知用户处理方法。例如当作业 OOM 了，则告知用户如何扩大内存。...Flink 1.3 -> 1.5 版本升级 优化作业重启速度，缩短用户重启作业数据流中断时间。 Flink SQL 平台刚上线，需要投入一些精力去了解 SQL 工作机制。
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