Flink的内存管理： Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上，这个内存块叫做 MemorySegment，它代表了一段固定长度的内存（默认大小为 32KB），...也是 Flink 中最小的内存分配单元，并且提供了非常高效的读写方法。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分： ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存，主要用于数据的网络传输。...Flink实现了自己的序列化框架，Flink处理的数据流通常是一种类型，所以可以只保存一份对象Schema信息，节省存储空间。又因为对象类型固定，所以可以通过偏移量存取。...Flink使用堆外内存： 启动超大内存（上百GB）的JVM需要很长时间，GC停留时间也会很长（分钟级）。
“ Apache Flink的Table API提供了对数据注册为Table的方式， 实现把数据通过SQL的方式进行计算。...Table API与SQL API实现了Apache Flink的批流统一的实现方式。Table API与SQL API的核心概念就是TableEnviroment。...Apache Flink在获取TableEnviroment对象后，可以通过Register实现对数据源与数据表进行注册。注册完成后数据库与数据表的原信息则存储在CataLog中。...Apache Flink官方提供了InMemoryCataLog的实现，开发者可以参考来实现其他的存储介质的CataLog。...Flink的CataLog的实现。
监控机制的必要性： 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。...更详细的可以看这里： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/monitoring/rest_api.html 比如： /...Report方式： 同时Flink也提供了往外Report监控指标的方式，及常见的通过在flink-conf.yaml配置Metric Reporter将flink的监控指标定期发送至第三方系统。...Flink中的自定义监控指标 Counter 进行计数类型的统计，支持类型仅支持int和long型。...定制监控规则 这一步就可以对关键指标进行规则配置，比如：每分钟错误码数量大于多少需要告警，告警收敛策略是什么等等 告警通知 在内部我们使用企业微信，钉钉，短信，邮件等方式进行告警，不同的公司估计有不同的告警方式
注： 对于Flink呢博主也是在开始进行深度的一个学习，其次就是Flink这个框架很值得去学习，有很大的学习价值，博主也是一个00后的大数据程序员，这条路很难，但是我坚信只要努力坚持的走下去，还是会有很大的收获的...一 flink 简介 ? 1.1 什么是 Flink？ Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。...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。 ?...1.2 为什么选择Flink？ 流数据更真实的反映了我们的生活方式 传统的数据架构是基于有限数据集的 1.3 Flink有哪些特点呢？...Checkpoint Flink 用来将中间结果持久化的指定的存储系统的一种定期执行的机制 10.stateBackend Flink 用来存储中间计算结果的存储系统，flink 支持三种 statebackend
导读 深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。...大纲 Apache Flink和Apache Spark简介 关键特性比较 性能基准和可扩展性 针对特定用例选择正确工具的建议 结论 Apache Flink 和 Apache Spark 简介...关键特性比较 Apache Flink和Apache Spark在很多方面都有所不同： 处理模型： Apache Flink：主要专注于实时流处理，Flink以低延迟高效处理大量数据。...机器学习：Spark的MLlib 库提供了一套全面的机器学习算法和实用程序。如果机器学习是你项目的一个关键方面，那么Spark是更合适的选择。...结论： 总之，Apache Flink和Apache Spark都是强大的数据处理框架，各有千秋。两者之间的选择取决于您的具体用例和要求。
Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。” ?...例如常见的五分钟内登陆用户数，1000条数据内的错误比例等。 ? Apache Flink在DataStreaming API中内置实现了一些窗口的算子。...Apache Flink 窗口的类别 Window Assigners Window Assigners指定了数据应该分配与那个窗口。...详细的时间介绍可以看我前一篇文章Apache Flink中的各个窗口时间的概念区分>>,同时对应的也有Event与Process相关的Trigger进行计算的触发。 ?...滑动窗口 滑动窗口也是Apache Flink提供的一种简单的窗口计算方式，滑动窗口与滚动窗口特点差不多同样是基于时间大小进行的计算。
image.png 来源：ververica.cn 作者 | Fabian Hueske 翻译 | 王柯凝 校对 | 邱从贤（山智） Via：https://flink.apache.org/2019.../06/26/broadcast-state.html 自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。...Apache Flink 中的广播状态来完成相应工作。...接下来，我们将展示如何使用 Flink 的 DataStream API 和广播状态功能实现该实例的程序代码。 让我们从程序的输入数据开始。...结论 在本文中，我们通过学习一个应用程序的实例，来解释 Apache Flink 的广播状态是什么，以及如何应用它来评估事件流上的动态模式，除此之外本文还讨论了广播状态的 API，并展示了相关源代码。
一．Flink 在快手应用场景与规模 1. Flink 在快手应用场景 ? ? ? ? ? ? 2.Flink 集群规模 ? ? 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 ? ?
By 大数据技术与架构 场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini...Flink作业的监控指标收集展示： ? Flink 作业异常日志的收集展示： ?...Spark Streaming 迁移到 Flink 的效果小结 在业务从 Spark Streaming 迁移到 Flink 的过程中，我们也一直在关注着一些指标的变化，比如数据处理的延迟、资源使用的变化...其中有一些指标的变化是在预期之中的，比如数据处理延迟大大降低了，一些状态相关计算的“准确率”提升了；但是有一项指标的变化是超出我们预期的，那就是节省的资源。...信息流推荐业务是小米从 Spark Streaming 迁移到 Flink 流式计算最早也是使用 Flink 最深的业务之一，在经过一段时间的合作优化后，对方同学给我们提供了一些使用效果小结，其中有几个关键点
一．Flink 在快手应用场景与规模 1....Flink 在快手应用场景 2.Flink 集群规模 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 1.2 Interval Join 场景优化 1.2.1 Interval Join
表参数 1. Memory 2. Parallelism 3. Compaction 只适用于online compaction
，HTTPS RPS 会低于 HTTP RPS，因为保护机器之间传输的数据所需的数据加密和解密在计算上非常昂贵。...尽管如此，英特尔架构的持续发展 —— 导致服务器具有更快的处理器和更好的内存管理 —— 意味着与专用硬件加密设备相比，用于 CPU 绑定加密任务的软件性能不断提高。...请求的大小成正比。...当文件较大时，NGINX 将获得更高的吞吐量，因为给定请求会导致传输更多数据。但是，性能达到约 8 个 CPU 的峰值; 对于吞吐量较大的任务，不一定有更多好处。...我们没有为此处报告的测试启用超线程，但是我们确实看到在单独的测试中使用超线程可以提高性能。最值得注意的是，超线程将 SSL TPS 提升了约 50％。
前两天的文章分享了我对于团队目标管理和绩效考核的一些想法，公众号后台有同学留言问道：测试团队在制定目标和绩效考核时，有没有一些明确的可参考的指标。...团队目标制定和绩效考核，其实会受很多因素影响，比如团队规模，资源预算，行业特性，管理理念，以及当前团队所处的阶段。但整体来说，还是有一些比较通用的指标可以参考的。...从软件产品的迭代生命周期来说，一个软件产品大致要经过需求-研发(开发-测试-交付)-运营三个阶段。接下来就以这五个阶段为例，介绍一些比较通用的关键指标。...因此线上质量的考核指标，可以从用户体验和业务目标达成的角度出发。...，将目标拆解为更合理的可执行的方法，并且针对这些执行过程制定更详细的指标和数值，这其实就是这几年大家经常听到的质量度量所提倡的。
关键字提取问题 在大规模网络文章整合的过程中，我们经常需要对某一篇文章提取关键字。...比如对于某一篇关于计算机的文章，我们应该提取出类似于“计算机”、“编程”、“CPU”之类的符合人类认知习惯的关键词，但是这个过程却不是那么容易。...现在，我们把问题归结为，在不使用机器学习方法的情况下，给定一个文档集，仅从单词频率等角度对文档集当中的某一篇文档进行考虑，期望能够对于该篇文章，我们能从文章中依次提取出最有代表性的关键词。...针对上述的特性，就有了TF.IDF指标。他的意义就是词项频率(Term Frequency)乘以逆文档频率(Inverse Document Frequency)。...TF.IDF指标 最后我们只要把上面这两个指数相乘就可以得到该词项在该文档中的权重了，即词项 在文档 中的得分为: TF_{ij}\times IDF_i 其实这也算是个经验公式了，不过在很多情况下还是很准的
面试官本质上是想让面试者通过这个问题，讲述一下自己做性能优化相关工作的经验、以及对于性能优化工作的一些理论的理解，比如就包括：性能优化的衡量指标，期间需要注意的问题等等。...此时，面试者就会在面试官心理的印象大打折扣，面试结果就有非常大的概率凉凉了。 ? 衡量指标 对于性能优化来说，衡量的指标有很多，大体上可以分为：性能指标、响应时间、并发量、秒开率和正确性等。...我们可以使用下图来表示这些衡量指标。 ? 接下来，我们就分别说明下这些衡量指标。 性能指标 性能指标又可以包含：吞吐量和响应速度。我们平时所说的QPS、TPS和HPS等，就可以归结为吞吐量。...这些都是与吞吐量相关的衡量指标。 平时我们在做优化工作的时候，首先要明确需要优化的事项。比如：我们做的优化工作是要提高系统的吞吐量？还是要提升系统的响应速度呢？...百分位数这个指标也是很重要的，它反映的是应用接口的整体响应情况。
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...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...低延迟 3.Flink支持时间语义，可通过WaterMark来处理乱序数据，如果Spark要处理乱序数据只能通过RDD排序来实现 4.Flink支持状态编程，使用方式更加灵活... 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。 ...（sessionGap）的，则被分配到同一个窗口，间隔大于阈值的，则被分配到不同的窗口 特点：时间无对齐七、Flink组成7.1JobManager 控制单个应用程序的执行，
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...但是也会有某些影响，例如基于网络或者其他原因造成某些数据无法按照预计的时间到到，或者说在Apache Flink任务重启时都会造成计算结果与预期的结果不符的情况出现。...Apache Flink能够支持基于事件的时间设置，事件时间是最接近于事实需求的时间。我们通常的数据处理大部分是基于事件时间的处理。...那么Apache Flink就有一个Watermark用来解决该问题，Watermark就是保证在一个特定的时间后进行触发window计算的机制。
用户满意度/Apdex 分数 应用性能指数或者Apdex分数，已经变成追踪应用反应性能的工业标准。 通过定义指标：一个指定的web请求或者事务达到这个指标的时间是多久。...错误率 最不想用户看到的就是错误。监控错误率是一个应用的重要性能指标。...一般来说其他的性能指标都被流量的增加和减少所影响。 请求率可以很容易的和其他的性能指标结合起来显示出你的应用时如何动态扩展的。 监控请求率可以很好的监控峰值或者低谷。...监控CPU使用是服务器和应用最基本也是最重要的指标。 几乎所有的服务器或者应用监控工具都能追踪CPU使用，同时提供告警。...对每一台服务器追踪他们的CPU使用率是很重要的，同样重要的是追踪一个应用的一组CPU的使用率。 应用可用性 监控应用是否在线和可用是一个关键的指标。
• 流计算系统：使用来自事件存储的数据并在其上运行聚合函数，然后将结果存储在服务层存储中，例如AWS Kinesis Data Analytics、Apache Flink、Apache Storm、Apache...• Apache Flink：开源平台，为数据流上的分布式计算提供数据分发、通信、状态管理和容错。...• 集成插件以发送有关某些关键业务指标的实时警报，警报渠道包括slack/电子邮件。 Kibana • 由于使用 Elasticsearch 作为数据源，Kibana 提供了方便的仪表板可视化。...： • CPU 使用率和 Redshift 集群运行状况 • RDS 上的慢查询 • Lambda 错误 • 数据库连接数等等 警报渠道包括通过 Lambda 发送的 slack/电子邮件。...我们为所有这些工具提供了 prometheus 指标导出器，并且使用了用于 Elasticsearch、Airflow 和 Flink 的开源 Grafana 仪表板，同时在 prometheus 上设置了基于多种可用指标的各种阈值的警报设置
我们也可以自定义指标通过 metric 收集，实际开发时经常需要查看当前程序的运行状况，flink 提供了 UI 界面，有比较详细的统计信息。...三、各个指标的含义 关于各个指标的含义官网上有详细介绍： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/monitoring/metrics.html...注意点： 搜索自定义或者查看某个指标需要点击DAG图中对应算子的名称 指标的前缀0，1，2....是指算子的分区数 进行监控时，尽量不要对算子进行重命名，使用默认的名字，这样一套监控程序可以监控多个flink...七、flink metric监控程序 前面介绍了flink公共的监控指标以及如何自定义监控指标，那么实际开发flink任务我们需要及时知道这些监控指标的数据，去获取程序的健康值以及状态。...今天教大家一个小技巧，一个前端技术，就是进入flink任务的UI界面，按住F12进入开发者模式，然后我们点击任意一个metric指标,便能立即看到每个指标的请求的URL。
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