都说 Flink 是有状态计算,那么什么是状态?状态有什么用?没有状态程序会怎么样?
在大数据技术发展历程当中,Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架,主打流批一体的计算模式,成为更适应当下需求的技术框架,因此再也技术领域得到更多的重视。今天的大数据入门分享,我们主要来讲讲Flink框架的状态编程与容错机制。
在目前所有流式计算的场景中,将数据流的状态分为有状态和无状态两种类型。无状态指的就是无状态的计算观察每个独立的事件,并且只根据最后一个事件输出结果。举个栗子:一个流处理程序,从传感器接收温度数据然后在温度为90摄氏度发出报警信息。有状态的计算则会根据多个事件输出结果。举个栗子:计算过去一小时的平均温度,就是有状态的计算、若在一分钟内收到两个相差 20 度以上的温度读数,则发出警告等等。
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:
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)。
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流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家。有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开。
如果在你的脑海里,“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系,那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会:流处理在数据处理中变得越来越流行,Apache Flink引入了许多重要的创新。
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。
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样,它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
Apache Flink是一种快速、可靠、可扩展的开源流处理框架,被广泛应用于大数据领域。本文将介绍Apache Flink的实战运用,包括其核心概念、架构设计以及基于Flink进行大数据流处理的具体示例。通过代码实现的案例,读者将深入了解如何使用Apache Flink解决真实世界中的大数据处理问题。
摘要本文将从状态的概念入手,详细介绍 Flink 中的状态分类、状态的使用、持久化及状态后端的配置。
本文总结了Flink Streaming的算子操作,统统简单实现一次算子操作类型,更加熟悉了Flink带来的便利,有时间可以浏览一次,理解一次,后面具体使用的时候,可以进行查看
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
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持,提供完整的流管理和有状态处理解决方案。在 CSP 中,Kafka 作为存储流媒体底层,Flink 作为核心流处理引擎,支持 SQL 和 REST 接口。CSP 允许开发人员、数据分析师和数据科学家构建混合流数据管道,其中时间是一个关键因素,例如欺诈检测、网络威胁分析、即时贷款批准等。
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!
Developing and operating real-time applications with Oceanus--Xiaogang Shi(Tencent)
ProcessFunction是一个低级的流处理操作,可以访问所有(非循环)流应用程序的基本组件:
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合:第一部分》中,我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案,仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下,让我们再次检查管道
从版本1.5.0开始,Apache Flink具有一种称为广播状态的新型状态。 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例。 我们将引导您完成开发步骤和代码,以实现此应用程序。
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
Flink四大基石分别是:Time (时间)、Window(窗口)、State (状态)、Checkpoint(检查点)。
窗口是处理无限流的核心。窗口拆分将流拆为有限数量数据的bucket,这样就可以应用计算。
越来越多的公司在采用流处理技术,并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛,如数据库交易,点击,传感器测量或物联网设备。
Apache Flink 是一个分布式流计算引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
在大数据技术栈的探索中,我们曾讨论了离线计算的Spark,而当谈到实时计算,就不得不提Flink。本文将集中讨论Flink,旨在详尽展示其核心概念,从而助力你在大数据旅程中向前迈进。
1)Flink 是标准的实时处理引擎,基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批(Micro-Batch)的模型;
这篇文章阐述了 Flink 应用程序达到生产状态所必须的配置步骤。在以下部分中,我们概述了在 Flink 作业达到生产状态之前技术领导、DevOps、工程师们需要仔细考虑的重要配置参数。Flink 为大多数配置选项都提供了开箱即用的默认选项,在许多情况下它们是POC阶段(概念验证)或探索 Flink 不同 API 和抽象的很好的起点。
目前有赞实时任务主要以 Flink 为主,为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复,几乎所有的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。由于 Savepoint 底层原理的实现和 Checkpoint 几乎一致,本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析,让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint,从而开发出更健壮的实时任务。
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]。
作者本人之所以写Flink是因为最近在做一些实时监控的东西,需要对数据流进行实时处理并计算然后投递到后续的存储,因此最近一段时间会持续研究Flink和监控的一些东西,也希望有Flink开发经验、监控系统开发经验的或对其感兴趣的读者朋友加我微信,互相交流学习。
为了保证程序的容错恢复以及程序启动时其状态恢复,几乎所有的 Flink 实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。为了使得用户更加理解这两点区别,本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint,Savepoint 相关概念以及注意事项,使得用户能够更好的开发实时任务。
我们通常说的Flink是来Apache Flink,他是由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。现在越来越多的企业公司和个人都在使用Flink,来使用他的特性解决一些实时问题。
解答: 1. 我们使用 yarn session 模式提交任务。每次提交都会创建一个新的 Flink 集群,为每一个 job 提供一个 yarn-session,任务之间互相独立,互不影响, 方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。线上命令脚本如下: bin/yarn-session.sh -n 7 -s 8 -jm 3072 -tm 32768 -qu root.. -nm - -d 其中申请 7 个 taskManager,每个 8 核,每个 taskmanager 有 32768M 内存。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
Apache Flink 社区正式宣布 Apache Flink 1.7.0 发布。最新版本包括解决了420多个问题以及令人兴奋的新增功能,我们将在本文进行描述。有关更多的详细信息请查看完整目录。
1.Flink1.8.0引入对状态的清理? 2.保存点兼容性方面,不在兼容哪个版本? 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化? 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件?
Checkpoint容错机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
在说背景前,先说一下标题的结论:你配置的 rocksdb 只会影响 flink 任务中 keyed state 存储的方式和地方,flink 任务中的 operator state 不会受到影响。
实时处理里消息的仅一次处理是大家关注的重点吧,前面浪尖分享过一篇对比spark streaming 和 flink的文章 <Spark Streaming VS Flink>,里面讲到了如何用spark streaming实现仅一次处理及flink是实现仅一次处理的。本文主要是想详细阐述一下flink结合kafka 0.11的仅一次处理语义。
问题导读 1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理? 2.保存点兼容性方面,不在兼容哪个版本? 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化? 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件? Flink1.8发布,主要改变如下: 1.将会增量清除旧的State 2.编程方面TableEnvironment弃用 3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包 更多详细如下:
这篇文章改编自2017年柏林Flink Forward上Piotr Nowojski的演讲。你可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。
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。
Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能,能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot,从而将这些状态数据定期持久化存储下来,从而将这些状态数据定期持久化存储下来,当Flink程序一旦意外崩溃时,重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复,从而修正因为故障带来的程序数据状态中断。
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始,为流计算引入里程碑特性:TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑,使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持:
其中主要划分为一下 4 大主题,首先是前两个 状态原理、时间窗口 是用于考核候选人对于 Flink 基本原理的理解,编程技巧、实战经验 主要是考核候选人使用 Flink 的经验。
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。近几年,在社区的推动下,Flink 技术栈在越来越多的公司开始得到应用,因此在大数据的求职招聘中,对于Flink的着重考察也变得越来越重要。本期文章,菌哥就带大家来总结一下,在面试过程中,Flink常被问到的知识点有哪些?如果本文对你有帮助,记得在看完之后,一键三连(✧◡✧)
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:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云