文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Apache flink:从RocksDB后端的存储点延迟加载

Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它提供了高效、可靠、可扩展的数据处理能力。它的核心特点是支持事件时间处理、Exactly-Once语义、低延迟和高吞吐量。

RocksDB是Flink的默认后端存储引擎，它是一个高性能的嵌入式键值存储库。延迟加载是RocksDB的一个特性，它允许在需要时才加载数据，从而减少了启动时间和内存占用。

延迟加载在Flink中的应用场景包括：

  1. 启动时间优化：延迟加载可以减少启动时加载数据的时间，特别是对于大规模的数据集，可以显著缩短启动时间。
  2. 内存占用优化：延迟加载可以减少内存占用，因为只有在需要时才加载数据到内存中，可以节省内存空间。
  3. 数据访问优化：延迟加载可以根据实际需要动态加载数据，提高数据访问的效率。

腾讯云提供了一系列与Apache Flink相关的产品和服务，包括：

  1. 云服务器CVM：提供高性能、可扩展的计算资源，用于部署和运行Flink集群。
  2. 云数据库TDSQL：提供高可用、可扩展的数据库服务，可以作为Flink的数据源或数据存储。
  3. 对象存储COS：提供安全、可靠的对象存储服务，用于存储Flink的输入数据和输出结果。
  4. 弹性MapReduce E-MapReduce：提供弹性、高可用的大数据计算服务，支持Flink的批处理和流处理。
  5. 云监控Cloud Monitor：提供实时监控和告警功能，用于监控Flink集群的运行状态和性能指标。

更多关于腾讯云与Apache Flink相关的产品和服务信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/flink

相关搜索:Apache Flink -如何加载一个包含日期数据的csv DataSet？Apache Flink:定期加载函数的配置Apache Flink从文件加载ML模型Apache Spark中分区实木地板的延迟加载Puppeteer:从使用延迟加载的页面抓取整个htmlsetTimeOut延迟从html中的url加载href -不工作Vue:从组件内部的库(Bootstrap-Vue)延迟加载从Angular2中的其他模块延迟加载子模块从Apache flink接收到位于远程服务器中的Ignite从Jest中的barrel文件延迟加载导入
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

Flink RocksDB State Backend：when and how

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。...状态快照（即检查点[3]和保存点[4]）存储在远程持久性存储中，用于在作业失败的情况下还原本地状态。选择适合生产部署的状态后端取决于系统的可伸缩性，吞吐量和延迟要求。 什么是RocksDB？...Flink中的RocksDB 将RocksDB用作状态后端所需的一切都捆绑在Apache Flink发行版中，包括本机共享库： $ jar -tvf lib/flink-dist_2.12-1.12.0...优化RocksDB 从Flink 1.10开始，Flink默认将RocksDB的内存分配配置为每个任务slot的托管内存量。...在RocksDB中写入或覆盖数据时，RocksDB线程在后台管理从内存到本地磁盘的刷新和数据压缩。

2.9K31

RocksDB：高性能键值存储引擎初探

大数据处理：在处理大规模数据集时，RocksDB的高吞吐量和低延迟特性使其成为理想的选择。它可以作为Hadoop、Spark等大数据处理框架的存储后端。...RocksDB在Flink 中的应用 Apache Flink 的存储和检索层确实使用了 RocksDB 作为其默认的状态后端。...以下是 RocksDB 作为 Flink 状态后端的一些关键优势： 本地存储：RocksDB 将状态数据存储在本地磁盘上，而不是分布式文件系统中。...故障恢复：由于 RocksDB 将状态数据持久化到本地磁盘上，因此即使在节点故障的情况下，Flink 也能够从其他节点的备份中恢复状态数据，并继续处理数据。...总之，RocksDB 作为 Flink 的状态后端提供了一种高效、可靠和可扩展的方式来管理应用程序的状态。这使得 Flink 能够在处理大规模数据流时保持高性能，并提供强大的容错和恢复能力。

53910

Flink1.8.0重大更新-Flink中State的自动清除详解

在Flink 1.8.0中，该功能得到了扩展，包括对RocksDB和堆状态后端（FSStateBackend和MemoryStateBackend）的历史数据进行持续清理，从而实现旧条目的连续清理过程（...只有当用户从快照重新加载其状态到本地时，才会清除用户的本地状态。 由于上述这些限制，FLink应用程序仍需要在Flink 1.6.0中过期后主动删除状态。...为了改善用户体验，Flink1.8.0引入了两种自主清理策略，分别针对Flink的两种状态后端类型。...RocksDB后台压缩可以过滤掉过期状态 如果你的Flink应用程序使用RocksDB作为状态后端存储，则可以启用另一个基于Flink特定压缩过滤器的清理策略。...激活此功能的第一步是通过设置以下Flink配置选项来配置RocksDB状态后端： state.backend.rocksdb.ttl.compaction.filter.enabled 配置RocksDB

6.7K70

三种State Backends | 你该用哪个？

状态在内部如何组织和它们如何以及在哪持久化，依赖于所选的状态后端。 关键词：Flink State 选择 State backend ?...同时 Flink 会将极少的元数据存储在 JobManager 的内存中，或者在 Zookeeper 中（对于高可用的情况）。RocksDB 默认也是配置成异步快照的模式。...不同 State backend 延迟对比 ? 使用 FileSystem 和 Memory 时延迟基本一致且较低。 使用 RocksDB 时延迟稍高，且由于吞吐较低，在达到吞吐瓶颈附近延迟陡增。...如果你希望为你的集群中的所有作业创建一个非默认的状态后端，你可以通过在flink-conf.yaml中指定一个新的默认后端。默认的状态后端可以在每个作业的基础上进行覆盖，如下所示。...FsStateBackendFactory的类的完全限定类名，例如，为RocksDBStateBackend设置为org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackendFactory

1.5K31

JRC Flink流作业调优指南

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。...写在前面 Apache Flink作为Google Dataflow Model的工业级实现，经过多年的发展，如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。...如果不使用RocksDB状态后端，可设为0，因为其他状态后端下的本地状态会存在TaskManager堆内存中。后文会详细讲解RocksDB相关的调优项。...3.1 Flink中的FRocksDB 图6 FRocksDB读写流程 Flink RocksDB状态后端采用的是名为FRocksDB的分支版本，由Ververica维护。...但美中不足的是，设置为ROCKSDB会有一个极偶发的序列化bug，导致无法从Savepoint恢复状态，若不能接受，建议HEAP。

92540

三种State Backends | 你该用哪个？

同时 Flink 会将极少的元数据存储在 JobManager 的内存中，或者在 Zookeeper 中（对于高可用的情况）。RocksDB 默认也是配置成异步快照的模式。...不同 State backend 延迟对比 ? 使用 FileSystem 和 Memory 时延迟基本一致且较低。 使用 RocksDB 时延迟稍高，且由于吞吐较低，在达到吞吐瓶颈附近延迟陡增。...如果你希望为你的集群中的所有作业创建一个非默认的状态后端，你可以通过在flink-conf.yaml中指定一个新的默认后端。默认的状态后端可以在每个作业的基础上进行覆盖，如下所示。...(); env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints")); 设置默认状态后端 默认状态后端可以通过在...FsStateBackendFactory的类的完全限定类名，例如，为RocksDBStateBackend设置为org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackendFactory

4K30

如何在Apache Flink中管理RocksDB内存大小

这篇博文描述了一些配置选项，可以帮助我们有效地管理Apache Flink中RocksDB状态后端的内存大小。...在之前的文章中，我们描述了Flink支持的状态后端选项。在这篇文章中，我们描述了RocksDB在Flink中的操作，然后我们介绍了一些有效资源消耗的重要配置。...未来的文章将涵盖在Apache Flink中使用RocksDB进行额外调整，以便了解有关此主题的更多信息。...Apache Flink中的RocksDB状态后端 在深入了解配置参数之前，让我们首先重新讨论在flink中如何使用RocksDB来进行状态管理。...我们刚刚引导您完成了一些用RocksDB作为Flink中的状态后端的的配置选项，这将帮助我们有效的管理内存大小。有关更多配置选项，我们建议您查看RocksDB调优指南或Apache Flink文档。

1.8K20

Flink TaskManager 内存管理机制介绍与调优总结

TaskManager 内存分区总览我们从 Flink 官网文档的 内存分区图 5 开始介绍 ，并加以批注：图的左边标注了每个区域的配置参数名，右边则是一个调优后的、使用 HashMapStateBackend...从官方文档和 Flink 源码上来看，托管内存主要有三大使用场景：批处理算法，例如排序、HashJoin 等。...显然，对于普通的流式 SQL 作业，如果启用了 RocksDB 状态后端时，才会大量使用托管内存。...相关原理说明可以参见 这篇文章.JVM 元空间（JVM Metaspace）JVM Metaspace 主要保存了加载的类和方法的元数据，Flink 配置的参数是 taskmanager.memory.jvm-metaspace.size...，默认大小为 256M，JVM 参数是 -XX:MaxMetaspaceSize.如果用户编写的 Flink 程序中，有大量的动态类加载的需求，例如我们之前遇到过一个用户作业，动态编译并加载了 44 万个类

6.1K83

Flink Savepoints和Checkpoints的3个不同点

Checkpoint 是 Apache Flink 用于故障恢复的内部机制，包括应用程序状态快照以及输入源读取到的偏移量。...如果程序发生故障，Flink 会通过从 Checkpoint 加载应用程序状态并从恢复的读取偏移量继续读取来恢复应用程序，就像什么也没发生一样。...image.png 2.1 目标 从概念上讲，Flink 的 Savepoint 和 Checkpoint 的不同之处很像传统数据库中备份与恢复日志之间的区别。...基于 RocksDB 的状态后端可以使用 RocksDB 的内部格式，而不是 Flink 的原生格式进行增量 Checkpoint。...Apache Flink 中的 Savepoint 允许您在以下情况下执行此操作： 部署新版本的流应用程序，包括上线新功能，修复Bug或更好的机器学习模型。

3.4K20

Flink TaskManager 内存管理机制介绍与调优总结

TaskManager 内存分区总览 我们从 Flink 官网文档的 内存分区图 [5] 开始介绍 ，并加以批注：图的左边标注了每个区域的配置参数名，右边则是一个调优后的、使用 HashMapStateBackend...从官方文档和 Flink 源码上来看，托管内存主要有三大使用场景： 批处理算法，例如排序、HashJoin 等。...显然，对于普通的流式 SQL 作业，如果启用了 RocksDB 状态后端时，才会大量使用托管内存。...JVM 元空间（JVM Metaspace） JVM Metaspace 主要保存了加载的类和方法的元数据，Flink 配置的参数是 taskmanager.memory.jvm-metaspace.size...如果用户编写的 Flink 程序中，有大量的动态类加载的需求，例如我们之前遇到过一个用户作业，动态编译并加载了 44 万个类，此时就容易出现元空间用量远超预期，发生 OOM 报错。

90020

Storm VS Flink ——性能对比

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。...而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等 特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。...依然采用 outTime - eventTime 作为延迟，从图中可以看出，Sleep 1 毫秒时，Flink 的延迟仍低于 Storm。...Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式，同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端（StateBackends）。...6.4 Flink 状态存储后端选择 • Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends，结合 5.11、5.12 的测试结果， 三者的对比如下： StateBackend

1.5K40

Storm VS Flink ——性能对比

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。...而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等 特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。...依然采用 outTime - eventTime 作为延迟，从图中可以看出，Sleep 1 毫秒时，Flink 的延迟仍低于 Storm。...Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式，同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端（StateBackends）。...6.4 Flink 状态存储后端选择 • Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends，结合 5.11、5.12 的测试结果， 三者的对比如下： StateBackend

1.1K10

Flink 状态管理详解（State TTL、Operator state、Keyed state）

一、简介 Flink官网的自我介绍：Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams，可以看出状态计算是 Flink 引以为豪的杀手锏。...RocksDB状态后端为每个存储值、列表条目或映射条目添加8个字节; 目前只支持与处理时间相关的TTLs; 如果试图使用启用TTL的描述符或使用启用TTL的描述符恢复先前在没有TTL的情况下配置的状态，...Notes： 如果对状态没有访问或者没有任何处理的记录，那么状态会一直保留； 增量状态的清理增加了记录处理的延迟； 目前，增量状态的清理策略仅仅在对堆状态后端被实现了，对于设置了RocksDB的将没有效果...(Time.seconds(1)) .cleanupInRocksdbCompactFilter .build RocksDB compaction filter将会从Flink每次处理完一定数据量的状态之后...，从Flink查询用于检查过期的当前时间戳,这个数字默认是1000。

7K33

流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。...而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。...从图中可以看出随着数据量逐渐增大，Identity 的延迟逐渐增大。其中 99 线的增大速度比中位数快，Storm 的 增大速度比 Flink 快。...Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式，同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端（StateBackends）。...Flink 状态存储后端选择 Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends，结合 5.11、5.12 的测试结果，三者的对比如下： ?

1K00

流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。...而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。...依然采用 outTime - eventTime 作为延迟，从图中可以看出，Sleep 1 毫秒时，Flink 的延迟仍低于 Storm。...Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式，同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端（StateBackends）。...6.4 Flink 状态存储后端选择 Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends，结合 5.11、5.12 的测试结果，三者的对比如下： StateBackend

1.3K90

流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。...而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。...依然采用 outTime - eventTime 作为延迟，从图中可以看出，Sleep 1 毫秒时，Flink 的延迟仍低于 Storm。...Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式，同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端（StateBackends）。...6.4 Flink 状态存储后端选择 Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends，结合 5.11、5.12 的测试结果，三者的对比如下： StateBackend

1.5K30

Flink 1.10 新特性研究

集群和部署 •文件系统需要通过插件的方式加载•Flink 客户端根据配置的类加载策略加载，parent-first 和 child-first 两种方式•允许在所有的 TaskManager 上均匀地分布任务...Catalog API 配置 •ConfigOptions 如果无法将配置的值解析成所需要的类型，则会抛出 IllegalArgumentException 异常，之前是会返回默认值•增加默认的重启策略延迟时间...40%•RocksDB 升级，发布了自己的 FRocksDB（基于 RocksDB 5.17.2 版本），主要是因为高版本的 RocksDB 在某些情况下性能会下降•默认禁用 RocksDB 日志记录...，需要启用的话需要利用 RocksDBOptionsFactory 创建 DBOptions 实例，并通过 setInfoLogLevel 方法设置 INFO_LEVEL•优化从 RocksDB Savepoint...恢复的机制，以前如果从包含大型 KV 对的 RocksDB Savepoint 恢复时，用户可能会遇到 OOM。

1.5K40

流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。...而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。...依然采用 outTime - eventTime 作为延迟，从图中可以看出，Sleep 1 毫秒时，Flink 的延迟仍低于 Storm。...Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式，同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端（StateBackends）。...Flink 状态存储后端选择 Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends，结合 5.11、5.12 的测试结果，三者的对比如下： ?

1.2K100

13道Flink企业级高频面试题

相信小伙伴们对于Flink一定不会感到陌生，作为连续三年蝉联第一，荣膺全球最活跃的 Apache 开源项目，Flink在中国的热度也一直是居高不下。...或者使用类似于 RocksDB 这样的状态后端， RocksDB 会开辟堆外存储空间，但 IO 速度会变慢，需要权衡。...（详情可以点击文末原文链接查看：Flink 滑动窗口优化） 四，状态后端使用 RocksDB，还没有碰到被撑爆的问题 3、为什么用 Flink 问题：为什么使用 Flink 替代 Spark...Flink 通过状态后端来管理状态 和 checkpoint 的存储，状态后端也可以有不同的配置选择。 7、海量 key 去重 问题：怎么去重？...状态的存储通过状态 后端来管理，Flink 中可以配置不同的状态后端。 11、CEP 问题：Flink CEP 编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里？

1.4K10
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券