flink web页面中提供了针对Job Checkpoint相关的监控信息.Checkpoint监控页面共有overview.history.summary和configuration四个页签,分别对Checkpoint从不同的角度进行了监控,每个页面中都包含了与Checkpointing相关的指标. 一.overview overview页签中宏观地记录了flink应用中Checkpoint的数量以及Checkpoint的最新记录,包括失败和完成的Checkpoint记录. overview…

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp…

序 本文主要研究下flink的checkpoint配置 实例 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // start a checkpoint every 1000 ms env.enableCheckpointing(1000); // advanced options: // set mode to exactly-once (this is the def…

Checkpoint checkpoint是Flink容错的核心机制.它可以定期的将各个Operator处理的数据进行快照存储(Snapshot). 如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢复数据. Flink容错机制的核心就是持续创建分布式数据流及其状态的一致快照.Flink的checkpoint是通过分布式快照实现的, 所以在flink中这两个词是一个意思. checkpoint用来保证任务的错误恢复.任务失败可以从最新的checkpoint恢复. checkpoint机制需要一个…

反压在流式系统中是一种非常重要的机制,主要作用是当系统中下游算子的处理速度下降,导致数据处理速率低于数据接入的速率时,通过反向背压的方式让数据接入的速率下降,从而避免大量数据积压在flink系统中,最后系统无法正常运行.flink具有天然的反压机制,不需要通过额外的配置就能够完成反压处理. 当在flinkUI中切换到Backpressure页签时,flink才会对整个job触发反压数据的采集,反压过程对系统有一定的影响,主要因为jvm进程采样成本较高.flink通过在TaskManager中采样…

应用场景: 存在一种情况:nginx或者httpd服务本身运行正常,但是网页挂了,类似于网页被黑,或者40X之类的... 可以用zabbix把web页面访问也监控起来,第一时间得知web崩溃信息并做相应处理. 操作流程:(以下演示流程二) 流程一: 流程二: 测试环境: 操作步骤:官网:https://www.zabbix.com/documentation/3.2/manual/web_monitoring 1. 新增Web monitoring 2. 新增一个触发器Trigger 点击“In…

通过zabbix做web监控,不仅仅可以监控到站点的响应时间,还可以根据站点返回的状态码或响应时间做报警设置,比如说对某个url进行监控,当访问返回的状态码是非200状态时都报警(创建触发器即可).下面简单介绍下监控设置: 1)首先在监控主机里创建"应用集"和"Web场景" 客户端选择测试站点的浏览器类型,这里选择使用IE10作为客户端. 2)接着创建触发器 在上面“添加”按钮后选择对应的监控项目,功能选择“最新的T值不是N”,N值设置为200,即web访问的状态码…

流式计算中处理延迟是一个非常重要的监控metric flink中通过开启配置   metrics.latency.interval  来开启latency后就可以在metric中看到askManagerJobMetricGroup/operator_id/operator_subtask_index/latency指标了 如果每一条数据都打上时间监控 输出时间- 输入时间,会大量的消耗性能 来看一下flink自带的延迟监控是怎么做的 其实也可以想到原理很简单,就是在source周期性的插入一条特…

因为做了cdh的迁移,启动后所有服务都是正常执行,不影响操作,但是尴尬的是,页面上的图表监控不见了 这种情况的根本原因就是: Host Monitor和Service Monitor服务失效! 解决: 去主节点中的/var/lib目录,然后删掉:cloudera-host-monitor , cloudera-service-monitor 回到cdh的主页,重启cloudera management service 重启后,所有服务重新监控!!!!…

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e…

1. 新增Web monitoring 2. 新增一个触发器Trigger 点击“Insert”以后,完成后点击页面下的Add之后,可以看见如下 3. 测试-检测告警效果 接下来,我在Nginx上将index.html文件改后缀来模仿错误 zabbix很快就检测出请求返回值与正常值(200)不匹配,如下 紧接着,我的手机就会收到微信告警:…

一,选择添加了web监控的主机 二,创建一个告警触发器 三,定义监控项 设置完毕假如网站down就会触发告警 怎么设置web监控以及触发告警action参考 Zabbix使用SMTP发送邮件报警并且制定报警内容…

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…

大家好,今天我将跟大家分享一下 Flink 里面的 Checkpoint,共分为四个部分.首先讲一下 Checkpoint 与 state 的关系,然后介绍什么是 state,第三部分介绍如何在 Flink 中使用state,第四部分则介绍 Checkpoint 的执行机制. Checkpoint 与 state 的关系 Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作.下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受,红框里面可以看到一共触发了 569K 次 C…

在 Flink 中,状态可靠性保证由 Checkpoint 支持,当作业出现 failover 的情况下,Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复.在实际情况中,我们可能会遇到 Checkpoint 失败,或者 Checkpoint 慢的情况,本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路. 1. Checkpoint 流程简介 首先我们需要了解 Flink 中 Checkpoint 的整个流程是怎样的,在了解整个流程之…

xadmin定制 项目需要添加服务器监控页面,碍于xadmin不是很好自定义页面,之前写过插件,太麻烦了,还是直接改源码 原理其实很简单,因为xadmin的处理流程和django类似,都是通过拦截URL,然后封装数据,再在页面解析. 它的牛逼之处在于只利用几个模板html就可以处理几乎所有的后台操作,因为它映射的模块,方法等信息都拼接在url中, 它只需要知道url就知道用户要处理的模块以及操作(增删改查) 所以我们也可以利用这个特性来控制页面输出我们想要的内容. 思路: 在views/base…

https://info.lightbend.com/rs/558-NCX-702/images/preview-apache-flink.pdf https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2016/12/Determining-Global-States-of-a-Distributed-System.pdf https://arxiv.org/pdf/1506.08603.pdf savepoints https://data…

Checkpoint触发机制 Flink的checkpoint是通过定时器周期性触发的.checkpoint触发最关键的类是CheckpointCoordinator,称它为检查点协调器. org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator CheckpointCoordinator主要作用是协调operators和state的分布式快照.它通过向相关的tasks发送触发消息和从各tasks收集确认消息(Ack)来完成checkpo…

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8029356.html checkpoint是Flink Fault Tolerance机制的重要构成部分,flink checkpoint的核心类名为org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator. 定期产生的checkpoint事件 flink的checkpoint是由CheckpointCoordinator内部的一个time…

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是…

Checkpoint介绍 checkpoint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. 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(检查点协调器),Check…

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,…

 2016-04-30 22:24:39    Yanjun Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独…

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http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 要了解一个系统,一般都是从架构开始.我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的.下方是 Flink 集群启动后架构图…

最近接手了一个flink作业,另外一个同事断断续续有的没的写了半年的,不着急,也一直没上线,最近突然要上线,扔给我,要调通上线. 现状是: 1.代码跑不动,资源给的不少,但是就是频繁反压. 2.checkpoint经常失败. 3.也是最严重的,跑着跑着,作业就挂了. 接手之后,秉承着代码的业务逻辑是对的原则,开始了调优之旅,后来发现,还是要从最基本的做起,不然都是白扯.总结了如下几条意见,供自己以后反省. 1.遵循一般的编程原则 代码到手之后,业务逻辑部分简直不忍卒读,整个业务逻辑在一个大函数中…

最近打算研究研究 Flink,根据官方文档写个 Hello,World.入门还是比较容易的,不需要复杂的安装环境.配置.这篇文章简单介绍 Flink 的使用感受以及入门. 感受 搭建环境方便:Flink 可以在 Windows 下运行与开发.对于喜欢 Windows 下开发的人,可以免去搭建虚拟机的成本.并且不依赖其他框架,本地环境搭建简单.这点很关键,许多人学习框架都放弃在了环境搭建上.减少搭建环境的成本,可以避免初学者浪费过多精力.Hadoop 的搭建框架就非常麻烦,并且早期 Hadoop…

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,…

两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍 https://segmentfault.com/a/1190000020209179 flink 1.7k 次阅读  ·  读完需要 41 分钟 6 一.背景与痛点 在2017年上半年以前,TalkingData的App Analytics和Game Analytics两个产品,流式框架使用的是自研的td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个changer链即…

大数据作为未来技术的基石已成为国家基础性战略资源,挖掘数据无穷潜力,将算力推至极致是整个社会面临的挑战与难题. Apache Flink 作为业界公认为最好的流计算引擎,不仅仅局限于做流处理,而是一套兼具流.批.机器学习等多种计算功能的大数据引擎,以其高吞吐低延时的优异实时计算能力.支持海量数据的亚秒级快速响应帮助企业和开发者实现数据算力升级,并成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设实时计算平台的首选. 更好的释放 Flink 的强大算力,需要解决哪…