过去无论是在生产中使用,还是调研 Apache Flink,总会遇到一个问题:如何访问和更新 Flink 保存点(savepoint)中保存的 state?Apache Flink 1.9 引入了状态处理器(State Processor)API,它是基于 DataSet API 的强大扩展,允许读取,写入和修改 Flink 的保存点和检查点(checkpoint)中的状态。
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过240v就报警,这就是无状态的数据。但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算。因为这三条记录是分别发送过来的。
Storm需要自己实现有状态的计算,比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统,保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算,但是Flink就不需要这样,而且作为新一代的流处理系统,Flink非常重视。
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,
Flink内置了一些基本数据源和接收器,并且始终可用。该预定义的数据源包括文件,目录和插socket,并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
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。
在本文中,我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的,以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试,并通过在Apache Storm(一种广泛使用的低延迟流处理器)上运行相同的实验来进行对比。
Cloudera流分析(CSA)提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案,可以扩展到较大的吞吐量和状态。除Flink之外,CSA还包括SQL Stream Builder,可使用对数据流的SQL查询来提供数据分析经验。
之前有想过系统地来一番flink源码分析系列,谁曾想工作中需要完成的需求有些多,完整的flink源码分析系列只能一再往后拖了。之前公众号后台有想学习flink的朋友留言想看更多学习flink的资料,现在先发一些之前收藏的关于flink相关的文章,其中大多翻译自flink社区,希望能给大家带来一些帮助。本文[1]主要围绕flink任务的生命周期展开。
检查点通过恢复状态和对应流位置来实现 Flink 状态容错,从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件(例如事件解析器),但有些操作会记住跨多个事件的信息(例如窗口操作符)。 这些操作称为有状态的。
无界数据是持续产生的数据,所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的,没有终止时间。处理无界数据通常要求以特定顺序获取,以便判断事件是否完整、有无遗漏。
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]。
Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector:通用、0.10、0.11等。这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户,我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息,请参阅 Kafka官方文档。
在 Pinterest,流数据处理支持广泛的实时用例。 近年来,由 Flink 提供支持的平台通过提供近乎实时的内容激活和指标报告,已被证明对业务具有巨大价值,并有可能在未来解锁更多用例。 然而,为了利用这种潜力,我们需要解决开发者速度的问题。
这是我们关于 Flink 如何实现新的流处理应用系列中的第二篇博文。第一部分介绍了事件时间和乱序处理。
Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的(请参阅使用状态了解详细信息)。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。
GIAC(GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE)是长期关注互联网技术与架构的高可用架构技术社区和msup推出的,面向架构师、技术负责人及高端技术从业人员的年度技术架构大会,是中国地区规模最大的技术会议之一。 今年的第六届GIAC大会上,在大数据架构专题,腾讯数据平台部实时计算负责人施晓罡发表了《基于Flink的高可靠实时ETL系统》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录: 施晓罡毕业于北京大学,获得博士学位,是Apache Flink项目Committer。在SIG
状态可以存储在Java的堆内或堆外。根据你的状态终端,Flink 也可以管理应用程序的状态,这意味着 Flink 可以处理内存管理(可能会溢出到磁盘,如果有必要),以允许应用程序存储非常大的状态。默认情况下,配置文件 flink-conf.yaml 为所有Flink作业决定其状态终端。
•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?。
在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。
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 。
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!
之前所介绍的流处理API,无论是基本的转换、聚合,还是更为复杂的窗口操作,其实都是基于DataStream进行转换的;所以可以统称为DataStream API,这也是Flink编程的核心。而我们知道,为了让代码有更强大的表现力和易用性,Flink本身提供了多层API,DataStream API只是中间的一环,如图所示:
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件(例如事件解析器),但某些操作会记住多个事件的信息(例如窗口算子)。 这些操作称为有状态的(stateful)。
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场景描述:本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。
很多有状态流应用程序的常见需求是能够控制应用程序状态的访问时长以及何时删除它。这篇文章介绍了在 1.6.0 版本添加到 Flink 的状态生命周期时间(TTL)功能。
这篇文章是系列文章的第一篇,数据工匠团队会在这里为大家展示一些Apache Flink的核心功能。
为简化和加速故障排查,Pinterest 流处理平台团队基于 Flink 构建并推出了称为 Dr. Squirrel 的诊断工具,揭示并聚合任务状态,洞悉根本致因,提供解决问题的可操作过程。自发布以来,该工具显著提升了开发人员和平台团队的工作效率。
Flink是一个有状态的流式计算引擎,所以会将中间计算结果(状态)进行保存,默认保存到TaskManager的堆内存中,但是当task挂掉,那么这个task所对应的状态都会被清空,造成了数据丢失,无法保证结果的正确性,哪怕想要得到正确结果,所有数据都要重新计算一遍,效率很低。想要保证 At -least-once 和 Exactly-once,需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中,Flink提供了堆内内存、堆外内存、HDFS、RocksDB等存储介质。
数据处理和 barrier 处理都由主线程处理,如果主线程处理太慢(比如使用 RocksDBBackend,state 操作慢导致整体处理慢),导致 barrier 处理的慢,也会影响整体 Checkpoint 的进度,在这一步我们需要能够查看某个 PID 对应 hotmethod,这里推荐两个方法: 1、 多次连续 jstack,查看一直处于 RUNNABLE 状态的线程有哪些; 2、使用工具 AsyncProfile dump 一份火焰图,查看占用 CPU 最多的栈;
Flink文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/
为了模拟生产环境中实时产生的订单数据,这里我们自己定义一个数据源来源源不断的产生模拟订单数据
在 Flink 的框架中,进行有状态的计算是 Flink 最重要的特性之一。所谓的状态,其实指的是 Flink 程序的中间计算结果。Flink 支持了不同类型的状态,并且针对状态的持久化还提供了专门的机制和状态管理器。
Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下,程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意,有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)(如下所述)。
在 Shopify 中,我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎,为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。我们的 Flink 应用程序部署在利用Google Kubernetes Engine的 Kubernetes 环境中。我们的集群采用配置使用高可用性模式,配置任务管理为故障点。我们还为我们使用状态保存器作为我们使用的检查点和点写入谷歌云存储(GCS)。
将Flink应用至生产已有一段时间,刚上生产的时候有幸排查过因数据倾斜引起的Checkpoint超时问题——当时简单的了解了相关机制,最近正好在读Flink源码,不如趁这个机会搞清楚。
Flink四大基石分别是:Time (时间)、Window(窗口)、State (状态)、Checkpoint(检查点)。
相对于其他流计算框架,Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存,并提供给后续的计算使用:
第一部分讨论如何大规模执行checkpoint。 最后一部分解释了一些关于规划要使用多少资源的最佳实践。
Hi,我是王知无,一个大数据领域的原创作者。 Apache Flink 社区发布了 Flink 1.13 的另一个错误修复版本。
一,抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1,stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允
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
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:
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