前阵子笔者涉及了些许监控相关的开发工作,在开发过程中也碰到过些许问题,便翻读了Flink相关部分的代码,在读代码的过程中发现了一些好的设计,因此也是写成文章整理上来。
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。
对于需要7 * 24小时不间断运行的流式计算程序来说,能实时监控程序运行状况、出现异常告警能立即响应并快速定位问题是必须具备的能力。
作者:董伟柯,腾讯 CSIG 高级工程师 概要 Flink 的新版内存管理机制,要追溯到 2020 年初发布的 Flink 1.10 版本。当时 Flink 社区为了实现三大目标: 流和批模式下内存管理的统一,即同一套内存配置既可用于流作业也可用于批作业 管控好 RocksDB 等外部组件的内存,避免在容器环境下用量不受控导致被 KILL 消除不同部署模式下配置参数的歧义,消除 cut-off 等参数语义模糊的问题 提出了两个设计提案 FLIP-49: Unified Memory Configuratio
Flink 的新版内存管理机制,要追溯到 2020 年初发布的 Flink 1.10 版本。当时 Flink 社区为了实现三大目标:
作者:董伟柯,腾讯云大数据高级工程师 概要 我们知道,旧版本 Flink 的 JobManager 作为管理者,只承担着初始化和协调的任务,内存压力非常小,很少出现 OOM 等问题。 但是,随着 Flink CDC [1] 实时数据捕获技术的广泛应用,以及采用 Flink 新版 Source 接口(FLIP-27: Refactor Source Interface [2])的 Connector 日渐增加,JobManager 的职责越来越重:它还肩负着定期动态感知和协调数据分片的职责(SplitEnum
我们知道,旧版本 Flink 的 JobManager 作为管理者,只承担着初始化和协调的任务,内存压力非常小,很少出现 OOM 等问题。
Flink文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/
这篇文章介绍了如何利用Apache Flink的内置指标系统以及如何使用Prometheus来高效地监控流式应用程序。
Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号,Flink 1.10.0 正式宣告发布!作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级,Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现,包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持(PyFlink)的重大优化。
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)。
这次我们的目的是,在本地的 IDEA 中去 debug flink-clients 代码,然后远程提交给 flink standalone 集群上去执行,看一看 flink 客户端在提交代码之前都干了什么。
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。
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。 最初从各种源(例如,消息队列,套接字流,文件)创建数据流。 结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入文件或标准输出(例如命令行终端)。 Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。
在运行 Flink 应用程序时,JVM 会随着时间的推移加载各种类。 这些类可以根据它们的来源分为三组:
1.最近工作中接触到相关的风控项目,里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理,接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发,部署,运维等方面有很大的优势;
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。
在本文中,我们将解释什么是 Savepoint,什么会使用它们,并就它们与 Checkpoint 的区别进行对比分析。
Apache 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设计为在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算。
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。
在研究flink任务失败重试的过程中,遇到了一个问题,具体表现为:在任务重试时,出现与NN连接失败,触发新的一次重试,然后重复此流程,直到达到重试上限后,任务失败退出。
在我们开发Flink应用时,许多有状态流应用程序的一个常见要求是自动清理应用程序状态以有效管理状态大小,或控制应用程序状态的访问时间。 TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动,并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。
作者:刘泽善,腾讯CSIG专家工程师 前言 Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准,其开源社区发展迅速,提出了很多改进计划(Flink Improvement Proposals,简称 FLIP [1])并不断迭代,几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器(connecotr)来连接各种数据源,内置了 kafka [2]、jdbc [3]、hive [4]、hbase [5]、elasticsearch [6]、file system [7] 等常见的
https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.11.3/flink-1.11.3-bin-scala_2.12.tgz
flink 提供了一个module的概念,使用户能扩展flink的内置对象,比如内置函数。这个功能是插件化的,用户可以方便的加载或者移除相应的module。
在Flink批处理过程中不需要执行execute触发执行,在流式处理过程中需要执行env.execute触发程序执行。
作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括:分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
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。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/index.html
Apache Flink作为开源的分布式流处理框架,受到了广泛的关注和应用。本文将分享如何从零开始搭建一个Flink运行环境,并在其上运行一个“WordCount”的例子程序。
Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams
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。
先来看一下官网上对flink内存设置的介绍。Flink JVM 进程的进程总内存(Total Process Memory)包含了由 Flink 应用使用的内存(Flink 总内存)以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。Flink 总内存(Total Flink Memory)包括 JVM 堆内存(Heap Memory)和堆外内存(Off-Heap Memory)。其中堆外内存包括直接内存(Direct Memory)和本地内存(Native Memory)。
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众所周知,Flink内部为了实现它的高可用性,实现了一套强大的checkpoint机制,还能保证作用的Exactly Once的快速恢复。对此,围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。在官方文档中,也为用户解释了checkpoint的部分原理以及checkpoint在实际生产中(尤其是大规模状态集下)的checkpoint调优参数。笔者结合官方文档,给大家做个总结,也算是对Flink checkpoint机理的一个学习。
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享,通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
读取文本文件,例如遵守 TextInputFormat 规范的文件,逐行读取并将它们作为字符串返回。
Flink是新型的计算框架,具有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。其支持多种部署方式:local(单机)、standalone模式,也可以基于yarn,mesos或者k8s做资源调度。Flink提供了比较高级的API,我们能比较方便地扩展现有的API来满足一些特殊需求,此外Flink提供了完整的状态管理体系(checkpoint),可以基于这个机制实现断点续传。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
groupBy会将一个DataSet转化为一个GroupedDataSet,聚合操作会将GroupedDataSet转化为DataSet。如果聚合前每个元素数据类型是T,聚合后的数据类型仍为T。
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
在本节中,您将了解Flink为编写有状态程序提供的api。请参阅有状态流处理以了解有状态流处理背后的概念。
在工作中我们一般使用IntelliJ IDEA开发工具进行代码开发,为了能方便快速的调试Flink和了解Flink程序的运行情况,我们希望本地开发工具中运行Flink时能查看到WebUI,这就可以在编写Flink程序时开启本地WebUI。
前面两篇,一篇是spark的driver的Checkpoint细节及使用的时候注意事项。一篇是flink的Checkpoint的一些上层解释。本文主要是将flink的Checkpoint的基石--轻量级分布式快照。
我们知道,在 JVM 中,一个类加载的过程大致分为加载、链接(验证、准备、解析)、初始化5个阶段。而我们通常提到类的加载,
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