问题排查 【Flink】第八篇：Flink 内存管理 【Flink】第九篇：Flink SQL 性能优化实战 从本篇开启一个关于 Flink SQL 中 join 的小专题。...流批一体 对于普通表和版本表的解读，Flink SQL采用了统一的理解和处理方式：流。这也符合Flink 的 native stream的定位。...状态持续增长，一般结合 state TTL 使用 5. 只支持相等联接，即至少有一个连接条件是相等谓词的联接。...状态持续增长，一般结合 state TTL 使用 5. 只支持相等联接，即至少有一个连接条件是相等谓词的联接。 6. 定义水位线对于regular join的计算过程是没有任何实质影响的。...regular join的flink逻辑设计猜想 Flink SQL regular join 的流处理底层逻辑： 两侧流顺序进入flink 的 join计算单元，在状态state中维护最新进入的主键下的
第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的kafka connector的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑环节，看大家有没有一些问题。...为了解决这个问题，异步I/O可以并发处理多个请求，提高吞吐，减少延迟。...但不要设置并发数大于partitions总数，因为这种情况下某些并发因为分配不到partition导致没有数据处理。...不带key的数据会轮询写各partition。 (3)如果checkpoint时间过长，offset未提交到kafka，此时节点宕机了，重启之后的重复消费如何保证呢？...在checkpoint机制下，作业从最近一次checkpoint恢复，本身是会回放部分历史数据，导致部分数据重复消费，Flink引擎仅保证计算状态的精准一次，要想做到端到端精准一次需要依赖一些幂等的存储系统或者事务操作
，主要是想告诉小伙伴 flink sql left join 数据不会互相等待，存在 retract 问题，会导致写入 kafka 的数据量变大， 然后转变思路为使用 flink sql interval...2.背景及应用场景介绍 书接上文，上文介绍了曝光流在关联点击流时，使用 flink sql regular join 存在的 retract 问题。...本文介绍怎么使用 flink sql interval join 解决这些问题。 3.来一个实战案例 flink sql 知其所以然（十二）：流 join 很难嘛？？？...interval join 来一个实战案例：博主以上节说到的曝光日志流点击日志流为案例展开，主要是想告诉小伙伴 flink sql left join 数据不会互相等待，存在 retract 问题，会导致写入...kafka 的数据量变大， 然后转变思路为使用 flink sql interval join 的方式可以使得数据互相等待一段时间进行 join，这种方式不会存在 retract 问题 flink sql
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。...FLINK-24509 ] - 由于使用了不正确的构造函数签名，FlinkKafkaProducer 示例未编译 [ FLINK-24540 ] - 修复 Files.list 导致的资源泄漏 [ FLINK...-24543 ] - Zookeeper 连接问题导致 Flink 中的状态不一致 [ FLINK-24563 ] - 将 timstamp_ltz 与随机字符串进行比较会抛出 NullPointerException...] - 批处理 SQL 文件接收器忘记关闭输出流 [ FLINK-24761 ] - 修复 PartitionPruner 代码生成编译失败 [ FLINK-24846 ] - AsyncWaitOperator...中潜在的内存泄漏 [ FLINK-25732 ] - Dispatcher#requestMultipleJobDetails 返回不可序列化的集合 改进 [ FLINK-21407 ] - 明确哪些来源和
在处理包含无限多键的数据时，要考虑到 keyed 状态保留策略（通过 TTL 定时器来在给定的时间之后清理未使用的数据）是很重要的。...如果你的 keyed 状态包含在某个 Flink 的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用 TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用 clearAllState 函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...部署和资源问题 (0) JDK版本过低 这不是个显式错误，但是JDK版本过低很有可能会导致Flink作业出现各种莫名其妙的问题，因此在生产环境中建议采用JDK 8的较高update（我们使用的是181）...设置的太小了，默认是10min，这里只设置了8sec。当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。
在处理包含无限多键的数据时，要考虑到keyed状态保留策略（通过TTL定时器来在给定的时间之后清理未使用的数据）是很重要的。...如果你的keyed状态包含在某个Flink的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用clearAllState函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置TTL，并且默认情况下未配置任何TTL。...部署和资源问题 (0)JDK版本过低 这不是个显式错误，但是JDK版本过低很有可能会导致Flink作业出现各种莫名其妙的问题，因此在生产环境中建议采用JDK8的较高update（我们使用的是181）。...设置的太小了，默认是10min，这里只设置了8sec。当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。
1.如果DataStream是Keyed Stream ，则连接到Broadcasted Stream 后， 添加处理ProcessFunction 时需要使用KeyedBroadcastProcessFunction...()和processBroadcastElement()方法处理后输出结果数据记录的类型。...2.如果Data Stream 是Non-Keyed Stream，则连接到Broadcasted Stream 后，添加处理ProcessFunction 时需要使用BroadcastProcessFunction...2) Broadcast State 只有在广播的一侧, 即在BroadcastProcessFunction 或KeyedBroadcastProcessFunction 的processBroadcastElement...在非广播的一侧， 即在BroadcastProcessFunction 或KeyedBroadcastProcessFunction 的processElement 方法中只读。
内存屏障介绍 内存屏障(memory barrier)是一种保证内存顺序访问的方法，用来解决下面这些内存乱序访问的问题。...出现内存乱序访问一般有3个方面的因素 编译器编译代码时候可能会重新排列汇编指令，使编译出来的程序在处理器上更快，但是有时候优化的结果可能不符合程序设计者的意图。...在有些情况下，处理器无法识别指令之间的关系，这时就会导致指乱序执行导致执行结果不符合预期 多CPU处理器系统中，有些程序设计者会使用存储缓冲区，引入处理器之间的内存访问乱系的问题，一个处理器修改了数据，...内核目前支持三种内存屏障，编译器屏障、处理器内存屏障、内存映射IO写屏障。...barrier()是编译器提供的屏障的函数，这个函数会阻止编译器把屏障一侧的指令移动到另一侧，既不把屏障前面的指令移动到屏障后面，也不能把屏障后面的指令移动到屏障前面，编译器屏障也叫做编译器优化屏障。
另外 TaskManager 的内存以及 GC 问题也可能会导致反压，包括 TaskManager JVM 各区内存不合理导致的频繁 Full GC 甚至失联。...如果你的 keyed 状态包含在某个 Flink 的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用 TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用 clearAllState 函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...部署和资源问题 (0) JDK版本过低 这不是个显式错误，但是JDK版本过低很有可能会导致Flink作业出现各种莫名其妙的问题，因此在生产环境中建议采用JDK 8的较高update（我们使用的是181）...设置的太小了，默认是10min，这里只设置了8sec。当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。
我们首先深入研究未窗口连接，因为窗口化通常只在微小程度上影响连接语义。在我们满足未窗口连接的胃口之后，我们将触及一些窗口化上连接的更有趣的点。 未窗口连接 流连接无限数据并不总是需要窗口。...作为一个附注，当每一侧有多行匹配相同谓词时，这些更复杂的数据集的一个额外好处是连接的乘法性质开始变得更加清晰（例如，“2:2”行，从输入的每一侧的两行扩展到输出的四行；如果数据集有一组“3:3”行，它们将从每个输入的三行扩展到输出的九行...未窗口化的一侧完成了Num = 2的连接，产生了一个未连接的R2行的撤回，以及一个完成的“L2，R2”连接的新行。...另一方面，窗口化的一侧只产生了一个未连接的L2行，因为L2和R2落入不同的五分钟窗口： *12:10> SELECT STREAM* *Left.Id as L,* *Right.Id as R...“Apache Flink 中的状态管理” 除了保存点之外，Flink 社区继续创新，包括为大规模分布式流处理引擎推出了第一个实用的流式 SQL API，正如我们在第八章中讨论的那样。
Kafka 消息大小默认配置太小，导致数据未处理 业务背景 正常的Flink任务消费 Topic 数据，但是Topic中的数据为 XML 以及 JSON，单条数据较大 问题描述 Flink各项metrics...在处理包含无限多键的数据时，要考虑到 keyed 状态保留策略（通过 TTL 定时器来在给定的时间之后清理未使用的数据）是很重要的。...如果你的 keyed 状态包含在某个 Flink 的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用 TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用 clearAllState 函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...部署和资源问题 1.JDK版本过低 这不是个显式错误，但是JDK版本过低很有可能会导致Flink作业出现各种莫名其妙的问题，因此在生产环境中建议采用JDK 8的较高update（我们使用的是181）。
那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。...接下来看看Flink是怎样做的。 Flink的场合 Flink中也有与Spark类似的广播变量，用法也几乎相同。...流A的数据按照keyBy()算子的规则发往下游，而流B的数据会广播，最后再将这两个流的数据连接到一起进行处理。 ?...既然它的名字叫“广播状态”，那么就一定要有与它对应的状态描述符StateDescriptor。Flink直接使用了MapStateDescriptor作为广播的状态描述符，方便存储多种不同的广播数据。...这提供了非常重要的一致性保证：假如数据流一侧也能修改BroadcastState的话，不同的operator实例有可能产生截然不同的结果，对下游处理造成困扰。
时间机制Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。...Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 3，作业提交有可能会失败，失败后重新运⾏时，如何保证数据的⼀致性？...memoryStateBackend：这种形式状态存储在堆内存中，状态过大可能导致oom问题，checkpoint时快照到jobmanager内存中。...CEP对未匹配成功的事件序列的处理，和迟到数据是类似的。...定义策略的配置key为: restart-strategy。如果未启用检查点，则使用“无重启”策略。
原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对State的访问，从而提升吞吐和减少数据的输出量。 127、Flink任务延迟高，想解决这个问题，你会如何入手？...如果你的 keyed 状态包含在某个 Flink 的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用 TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用 clearAllState 函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...部署和资源问题 (0) JDK版本过低 这不是个显式错误，但是JDK版本过低很有可能会导致Flink作业出现各种莫名其妙的问题，因此在生产环境中建议采用JDK 8的较高update（我们使用的是181）...设置的太小了，默认是10min，这里只设置了8sec。当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。
但是PCIE总线的树形拓扑以及有限的设备标识ID号码范围，导致其无法形成一个大规模网络，这个问题在NVMe盘未普及之前显得不那么是个问题，但是NVMe盘得道广泛应用之后，会占用大量的PCIE同道数量，这使得原本捉襟见肘的...问题就是延迟太高，通过DDR同道直接访问内存延迟在40ns左右，而通过PCIE访问则会在100ns级别，如果是小尺寸访存请求，性能将会比较差。...很显然，只要两招就能解决上述问题，第一就是将总线速率提升，降低访问延迟，第二就是在物理链路之上增加对Cache Cohernecy（下简称CC）事务的处理，也就是在设备一侧增加一个CC Agent与CPU...一侧的Agent交互。...CAPI1.0接口复用了PCIE物理层、链路层和事务层，并利用PCIE数据包的Payload字段隧道化封装了CC和CAPI控制事务（这两者后文统称CAPI事务），在CPU一侧增加针对CAPI事务的解析处理模块
但是PCIE总线的树形拓扑以及有限的设备标识ID号码范围，导致其无法形成一个大规模网络，这个问题在NVMe盘未普及之前显得不那么是个问题，但是NVMe盘得道广泛应用之后，会占用大量的PCIE同道数量，这使得原本捉襟见肘的...问题就是延迟太高，通过DDR同道直接访问内存延迟在40ns左右，而通过PCIE访问则会在100ns级别，如果是小尺寸访存请求，性能将会比较差。...很显然，只要两招就能解决上述问题，第一就是将总线速率提升，降低访问延迟，第二就是在物理链路之上增加对Cache Cohernecy（下简称CC）事务的处理，也就是在设备一侧增加一个CC Agent与CPU...CAPI1.0接口复用了PCIE物理层、链路层和事务层，并利用PCIE数据包的Payload字段隧道化封装了CC和CAPI控制事务（这两者后文统称CAPI事务），在CPU一侧增加针对CAPI事务的解析处理模块...IBM下一步甚至会用OpenCAPI来连接DDR内存，内存卡上会有一颗OpenCAPI~DDR4/5的桥接芯片来负责适配。
由于发送消息是一个两阶段的操作（即发送消息和收到对方的确认），重启之后的进程没有办法判断崩溃前是否已经使用当前序列号发送过消息，因此可能会导致重复使用序列号的问题。...理想的情况下 exactly-once sink 都应该使用在下游系统缓存未 commit 数据的方式，因为这最为符合流式计算的理念。...总结 Exactly-once 是实时系统最为关键的准确性要求，也是当前限制大部分分布式实时系统应用到准确性要求更高的业务场景（比如在线事务处理 OLTP）的问题之一。...Flink 3.State Management in Apache Flink 4.An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache...Flink (with Apache Kafka, too!)
Flink：Flink是真正的流引擎，使用流来处理工作负载，包括流，SQL，微批处理和批处理。...3、数据流对比 Hadoop：MapReduce计算数据流没有任何循环，每个阶段使用上一阶段的输出，并为下一阶段产生输入。...Spark：Spark采用了微批处理。微批处理本质上是一种“先收集再处理”的计算模型。 Flink：Flink采用连续流式流传输模型，实时对数据进行处理，而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。...5、性能对比 Hadoop：Hadoop仅支持批处理，不支持处理流数据，与Spark和Flink相比，性能会降低。 Spark：支持微批处理，但流处理效率不如Apache Flink。...Flink： Flink使用本机闭环迭代运算符，尤其在支持机器学习和图形处理方面，表现优异。 6、内存管理对比 Hadoop：提供可配置的内存管理，可以动态或静态地执行此操作。
Apache Dubbo：Dubbo是一款高性能的Java RPC框架，由阿里巴巴开源，支持丰富的特性如负载均衡、服务治理、动态扩展等。擅长处理大规模分布式系统中的服务调用和管理。...压缩阶段 (Compacting Phase - Optional):在一些垃圾回收算法中，压缩阶段将执行内存碎片整理，将存活的对象向内存的一侧移动，以便给新对象分配更连续的内存空间。...数据类型不匹配： 如果在条件中对字段进行了数据类型的转换，比如将数字字段转换为字符串进行比较，可能会导致索引失效。...使用 OR 条件： 当 OR 条件连接的查询条件中只有部分条件使用了索引，可能导致索引失效。...查询条件使用 IS NULL 或 NULL： 在查询中使用 IS NULL 或 NULL 的条件可能导致索引失效。
Apache Flink System Apache Flink 围绕通用运行时引擎进行架构，可以统一处理批处理和流式作业。Flink 中的作业被编译成任务的有向图。...在此程序中，从文本文件中读取单词，并将每个单词的当前计数打印到标准输出上。...实现 我们向 Apache Flink 提供了 ABS 算法的实现，以便为流式运行提供 exactly-once 处理语义。...我们测量了在不同快照间隔下 ABS 和同步快照两种快照方案运行的运行时间开销。我们实现了在 Apache Flink Naiad 上使用的同步快照算法，以便在相同终端上执行进行比较。...此外，我们通过仅存储需要在恢复时重新处理的记录来扩展 ABS 以在循环执行图上使用。我们在 Apache Flink 上实现了 ABS，并对比同步快照算法评估了我们算法的性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
