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。...通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。...本文是笔者根据过往经验以及调优实践，结合京东实时计算平台（JRC）背景产出的面向专业人员的Flink流作业调优指南。...2.2 网络缓存分配规则 Flink流作业的执行计划用三层DAG来表示，即：StreamGraph（逻辑计划）→ JobGraph（优化的逻辑计划）→ ExecutionGraph（物理计划）。...图4 Flink物理执行图结构 每个Sub-task都有一套用于数据交换的组件，输出侧称为ResultPartition（RP），输入侧称为InputGate（IG）。
一、 Storm的topology作业可以转化为Flink Job放到Flink上运行，需要修改Storm作业的代码。...首先获取Flink流式作业的执行环境，以及Storm作业中定义的Spout，Bolt组件集合；这些都是在FlinkTopology的构造方法中完成，代码如下： this.spouts = getPrivateField...；然后进行了storm作业中的grouping规则与Flink中数据流的操作进行了相似转换：shuffle grouping对应于rebalance操作，将数据流进行随机分发；field grouping...，则Storm作业中组件将全部转化为Flink的Transmation，放入到执行环境的transmations中，提交作业运行的时候，transmations转化StreamGraph，再转为JobGraph...，提交作业后在服务端转为ExecutationGraph执行，从而Storm的整个Topology就转化为了Flink的Job执行了；
Hadoop作业提交与执行源码分析 1 概述 Job执行整体流程图 2 Job创建与提交过程 2.1 Configuration类 Configuration类定义了如下私有成员变量...3 Job执行过程 job统一由JobTracker来调度的，具体的Task分发给各个TaskTracker节点来执行。...是一个web服务，用于给用户提供web界面查询job执行状况的服务。...JobInProgress创建完TaskInProgress后，最后构造JobStatus并记录job正在执行中，然后再调用JobHistory.JobInfo.logStarted()记录job的执行日志...完成后即调用launchTaskForJob()开始执行Task。
腾讯云 流计算 Oceanus[1] 是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台，提供了可视化的 SQL 作业，降低了数据分析团队的数据获取难度。...Flink SQL 作业的创建，可参考之前的文章 Flink 实践教程：入门 1-零基础用户实现简单 Flink 任务[2]。...本文主要对数据转换过程中 Flink SQL 作业中常用的类型转换函数进行了总结。 常用类型转换函数 CAST(value AS type) 将某个值转为 type 类型。...我们也可以通过用户自定义函数（UDX）：自定义标量函数（UDF）、自定义表值函数（UDTF）、自定义聚合函数（UDAF）来完成更复杂的 Flink SQL 作业的数据处理工作，具体参考之前的文章 Flink...阅读参考： [1] 流计算 Oceanus: https://cloud.tencent.com/product/oceanus [2] Flink 实践教程：入门 1-零基础用户实现简单 Flink
腾讯云 流计算 Oceanus[1] 是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台，提供了可视化的 SQL 作业，降低了数据分析团队的数据获取难度。...Flink SQL 作业的创建，可参考之前的文章 Flink 实践教程：入门 1-零基础用户实现简单 Flink 任务[2]。...本文主要对数据转换过程中 Flink SQL 作业中常用的类型转换函数进行了总结。 常用类型转换函数 CAST(value AS type) 将某个值转为 type 类型。 ...我们也可以通过用户自定义函数（UDX）：自定义标量函数（UDF）、自定义表值函数（UDTF）、自定义聚合函数（UDAF）来完成更复杂的 Flink SQL 作业的数据处理工作，具体参考之前的文章 Flink...阅读参考： [1] 流计算 Oceanus: https://cloud.tencent.com/product/oceanus [2] Flink 实践教程：入门 1-零基础用户实现简单 Flink
test_new where eventType = '1' group by businessId 执行流程...在flink解析sql生成streamGraph的过程中会调用org.apache.flink.table.planner.plan.nodes.physical.stream.StreamExecGroupAggregate...acc$23 = new org.apache.flink.table.dataformat.GenericRow(1); org.apache.flink.table.dataformat.BinaryGeneric...acc_internal$22 = (org.apache.flink.table.dataformat.BinaryGeneric) (org.apache.flink.table.dataformat.BinaryGeneric...udf的accumulate()方法;•在GroupAggsHandler39对象内部的getValue方法中会回调我们自定义的udf的getValue()方法;•在GroupAggsHandler 这步执行完成后
流分区器，在流进行转换后，flink通过分区器精确控制数据的流向，下图是flink提供的所有的所有的分区器 ?
Lite调度作业 3. 执行器创建 4. 执行器执行 666. 彩蛋 ---- 1. 概述 本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业执行。 涉及到主要类的类图如下( 打开大图 )： ?...作业 作业接口 执行器 简单作业 SimpleJob SimpleJobExecutor 数据流作业 DataflowJob DataflowJobExecutor 脚本作业 ScriptJob ScriptJobExecutor...在《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业配置》的「3.1」读取作业配置 已经解析。 3.2 获取作业执行线程池 作业每次执行时，可能分配到多个分片项，需要使用线程池实现并行执行。...执行器执行 执行逻辑主流程如下图( 打开大图 )： ?...4.6.2 数据流作业执行器 DataflowJobExecutor，数据流作业执行器。
问过业务人员得知，对应的流表在前一天重新刷了一遍数据，在我们的这个任务中有两次维表关联，而且内层有一个split操作会造成外层维表关联的数据量膨胀（最大可能为80倍，即split之后产生了80条新记录）...开始了问题分析之路。...问题是说在flink执行checkpoint的间隔内，从kafka中拉取到的数据还没有处理完成，导致offset没办法提交，而下一次的checkpoint已经开始了，这样flink会跳过对offset的提交...这里不讨论维表性能的优化，我们主要基于问题来分析下flink中消费kafka的源码流程。...在我们本文的分析中它对应的是org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SourceStreamTask#processInput方法： ?
前言 我们在梳理flink sql 执行流程时以sql解析、sql校验、sql转化及sql优化的顺序来展开，本篇主要是对过程的梳理，不会涉及过多的代码部分，后面会针对各环节进行逐一分析。...上面是TableEnvironmentImpl中的translate方法入口，我们来具体分析下planner.translate方法在PlannerBase转换过程如下： ?...将FlinkPhysicalRel DAG转换成ExecNode DAG @VisibleForTesting private[flink] def translateToExecNodePlan(...Please file an issue.") } } 结语 本篇主要梳理sql执行的流程中涉及到的各个步骤，针对内部调用apache calcite的api进行flink sql的优化及使用...javacc 进行代码生成的部分在后续的篇幅中会逐一进行分析。
在精益生产管理中，价值流研究主要是指利用制作价值流图，进行价值流图研究可以发现并消除浪费、降低成本，改进企业运营状况，提升企业竞争力。因此进行价值流研究离不开价值流图。...价值流图（Value Stream Mapping，VSM）是一种用于描述物流和信息流的形象化工具。...利用从客户到供应商进行图形化的描述，让我们可以用价值流图总览整个制造供应链的每一个环节，从而从战略层面挖掘出大的浪费和改进空间，防止盲目的执行改进。...而且价值流图是运用统一的小图标进行制作的，是一种通用的精益化管理工具，用起来也比较方便。...这些要点往往是很多企业在制作价值流图时容易忽略的，未来价值流图为精益生产管理的改善提供了明确的长远目标，是十分重要的。
Flink可以进行的数据处理包括实时数据处理、特征工程、历史数据（有界数据）处理、连续数据管道应用、机器学习、图表分析、图计算、容错的数据流处理。 Flink在大数据架构中的位置如下图所示。...数据分析：从原始数据中提取有价值的信息和指标。比如电信网络质量监控、移动应用中的产品更新及实验评估和分析、实时数据即席分析、大规模图分析。...执行引擎层提供了支持Flink计算的全部核心实现。 执行引擎层的主要功能如下。 分布式流处理。 从作业图（JobGraph）到执行图（ExecutionGraph）的映射、调度等。...用户可以非常方便地使用Flink提供的各种算子对分布式数据集进行处理。DataStream API和DataSet API是流处理应用程序和批处理应用程序的接口，程序在编译时生成作业图。...在编译完成之后，Flink的优化器会生成不同的执行计划。根据部署方式的不同，优化之后的作业图将被提交给执行器执行。
图 3 样例程序物理执行示意图 图 3为WordCount程序的物理执行图，这里数据流分布在2个分区上。...下面将从作业执行层面来分析Flink各个模块如何工作。...不同的基础环境对计算资源的管理方式略有不同，不过都大同小异，这里以独立集群（Standalone）为例，分析作业的分布式执行流程。...这个初始化和资源注册过程发生在单个作业提交前，我们称之为第0步。 接下来我们逐步分析一个Flink作业如何被提交： 用户编写应用程序代码，并通过Flink客户端（Client）提交作业。...图 6 WordCount程序数据流图转化过程 StreamGraph：是根据用户编写的代码生成的最初的图，用来表示一个Flink作业的拓扑结构。
Flink流程执行视图 Flink示例Demo可参考 Flink对接KafKa消费分词统计Demo 数据流视图 Flink的程序一般可以分为三个部分： ///// Source //将kafka和zookeeper...Flink作业提交 请先了解集群模式提交作业的流程Flink学习（一）：SocketWindowWordCount示例 以Standalone集群部署为例，分析作业的提交过程。...⑤JobManager将用户作业中的逻辑视图转化为如上所示的并行化的物理执行图，将计算任务分发部署到多个TaskManager上。至此，一个Flink作业就开始执行了。...用户调用Flink API，构造逻辑视图，Flink会对逻辑视图优化，并转化为并行化的物理执行图，最后被执行的是物理执行图。...在构造物理执行图的过程中，Flink会将一些算子子任务链接在一起，组成算子链。链接后以任务（Task）的形式被TaskManager调度执行。
源码分析系列推荐： 【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失 【Flink】第十五篇：Redis Connector 数据保序思考 【Flink】第十六篇...：源码角度分析 sink 端的数据一致性 【Flink】第二十四篇：源码角度分析 DataStream API 调用逻辑 继上篇 【Flink】第二十四篇：源码角度分析 DataStream API 调用逻辑...Dispacher：一个，提供Rest接口接收作业，不负责实际的调度执行 2. JobMaster：一个作业一个，负责作业调度、管理作业，Task生命周期 3....ExecutionGraph 源码分析 分析两部分： 1. 由flink shell 脚本 到 Flink作业 jar 的过程； 2....由flink shell 脚本 到 Flink作业 jar 的过程； 打开FLINK_HOME下的flink脚本，在最后一行可以看到flink本质是执行了一个org.apache.flink. client.cli.CliFrontend
Flink 内存模型 要分析问题，首先要了解 Flink 和 JVM 的内存模型。...下图展示了 Flink 内存各个区域的配置参数，其中左边是 Flink 配置项中的内存参数，中间是参数对应的内存区域，右边是这个作业配置的参数值。...如果我们通过 Arthas、async-profiler [4] 等工具对 JVM 进行运行时火焰图采样的话，也可以看到类似下面的结果：GC 相关的线程占了很大的时间片比例： 对于堆内内存的泄漏分析...+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintNMTStatistics -XX:NativeMemoryTracking=summary 随后可以对运行中的 JVM 进程执行...我们正在规划将这些定位流程标准化地集成到我们的流计算 Oceanus 平台上，做到自助、自动诊断，逐步实现我们的愿景：打造大数据产品生态体系的实时化分析利器，成为一个基于 Apache Flink 构建的具备一站开发
Flink JobManager Flink作业管理器 JobManager是Flink Master中运行的组件之一。JobManager负责监督单个作业的任务执行。...在历史上，整个Flink Master都称为JobManager。 Logical Graph 逻辑图 逻辑图是描述流处理程序的高层次逻辑的有向图。...Physical Graph 物理图 物理图是转换逻辑图以在分布式运行时中执行的结果。节点是任务，边缘指示数据流或数据集的输入/输出关系或分区。...Flink Session Cluster Flink会话集群 长期运行的Flink群集，它接受多个Flink作业来执行。此Flink群集的生命周期与每个Flink作业的生命周期有关。...Task 任务 物理图的节点。任务是基本工作单元，由Flink的运行时执行。任务恰好封装了一个操作符或算子Operator or Operator Chain的并行实例 。
Flink OLAP 分析系统建设 在 OneSQL 分析平台上，Flink 也作为 OLAP 分析引擎的一部分。...Session 集群预分配资源，减少作业提交后申请资源所需的时间； Flink JobManager 异步解析 Split，Split 边解析任务边执行，减少由于解析 Split 阻塞任务执行的时间；...85.7%，SQL 执行的成功率提升 3%； SQL 执行时间缩短 10%，充分利用了各个集群的资源，减少任务排队等待的时间； Flink 作为 OLAP 分析引擎的一部分，实时计算集群的资源利用率提升了...； 维表 Join 过程中，明细流表与大维表 Join，维表数据过多，加载到内存后 OOM，作业失败无法运行； Flink 将流维表 Join 产生的多维明细数据写入到 ClickHouse...问题解决 & 优化 优化作业执行逻辑，减小状态 离线的计算任务逻辑较为复杂，涉及多个 Hive 表之间的 Join 以及去重操作，其大致逻辑如下： image.png 当将离线的作业转为 Flink 的流式任务之后
三、原理 其原理并非本文的核心内容，一图带过。...语法增强 SQL 片段语法 AGGTABLE 语法 语句集 支持 sql-client 所有语法 FlinkSQL 交互式开发 会话 Catalog 查询及管理 SQL 语法检查 SQL 执行图校验...、作业及执行配置、SELECT及SHOW预览、SQL 提交、任务管理等其他功能。...支持语法及逻辑校验 Dlink 可以对 FlinkSQL 进行执行环境中的语法及逻辑校验。 支持血缘分析 Dlink 支持基于 StreamGraph 的血缘分析计算及展示。...执行历史 Studio 数据回放 Studio SavePoint 管理 Studio 血缘分析 Studio 函数浏览 Studio 共享会话 集群管理 集群配置管理 数据源管理
JobManager 与 TaskManagerJobManager：作为 Flink 集群的管理者，负责接收客户端提交的 JobGraph（作业图），将其转换为 ExecutionGraph（执行图）...JobManager 还负责监控作业执行状态、触发检查点、协调故障恢复等重要职责。...Windowing：为了对连续数据流进行聚合和分析，Flink 使用窗口机制对数据流进行切片。...三、实战案例：基于 Apache Flink 的电商实时数据分析系统假设我们有一个电商平台，需要实时统计用户的点击行为数据，分析热门商品及用户购买转化率。...流批一体：虽然此处着重介绍的是实时流处理，但实际上 Flink 同样支持离线批处理，如果需要进行历史数据分析或全量重建用户画像，只需切换数据源和处理模式即可。
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