1.前言 本文主要基于实践过程中遇到的一系列问题,来详细说明Flink的状态后端是什么样的执行机制,以理解自定义函数应该怎么写比较合理,避免踩坑. 内容是基于Flink SQL的使用,主要说明自定义聚合函数的一些性能问题,状态后端是rocksdb. 2.Flink State https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/state.html 上面是官方文档,这里按照个人思路快速理解一下…

前不久,Flink社区发布了FLink 1.9版本,在其中包含了一个很重要的新特性,即state processor api,这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作,包括读取.变更.写入等等. savepoint的可操作带来了很多的可能性: 作业迁移 1.跨类型作业,假如有一个storm作业,将状态缓存在外部系统,希望更好的利用flink的状态机制来增加作业的稳定和减少数据的延迟,但如果直接迁移,必然面临状态的丢失,这时,可以将外部系统的状态转换为flink作业的save…

无论您是在生产环境中运行Apache Flink or还是在过去将Flink评估为计算框架,您都可能会问自己一个问题:如何在Flink保存点中访问,写入或更新状态?不再询问!Apache Flink 1.9.0引入了State Processor API,它是DataSet API的强大扩展,它允许读取,写入和修改Flink的保存点和检查点中的状态. 在这篇文章中,我们解释了为什么此功能对Flink来说是重要的一步,它的用途以及使用方法.最后,我们将讨论状态处理器API的未来,以及它如何与我们将…

/* <pre>{@code * DataStream<MyType> stream = ...; * KeyedStream<MyType> keyedStream = stream.keyBy("id"); * * keyedStream.map(new RichMapFunction<MyType, Tuple2<MyType, Long>>() { * * private ValueState<Long>…

精华 : 在执行引擎这一层,流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式.对于一个流处理系统,其节点间数据传输的标准模型是:当一条数据被处理完成后,序列化到缓存中,然后立刻通过网络传输到下一个节点,由下一个节点继续处理.而对于一个批处理系统,其节点间数据传输的标准模型是:当一条数据被处理完成后,序列化到缓存中,并不会立刻通过网络传输到下一个节点,当缓存写满,就持久化到本地硬盘上,当所有数据都被处理完成后,才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点.这两种数据传输模式是两个极端,对应的…

[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 目录 [源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 概念 1.2 疑问 1.3 UDAF示例代码 0x02 批处理 2.1 代码 2.2 计划生成 2.3 执行 2.4 状态管理 2.5 总结 0x03 流处理 3.1 示例代码 3.2 计划生成 3.3 执行 & 状态管理 3.3.1 接受到一个新输入 3.3.2 windowState & UDAF执行 3.3.3 State & 结果…

  public class StreamTaskState implements Serializable, Closeable { private static final long serialVersionUID = 1L; private StateHandle<?> operatorState; private StateHandle<Serializable> functionState; private HashMap<String, KvStateSnaps…

All transformations in Flink may look like functions (in the functional processing terminology), but are in fact stateful operators. You can make every transformation (map, filter, etc) stateful by using Flink's state interface or checkpointing insta…

参考来源: https://www.jianshu.com/p/6ed0ef5e2b74 https://blog.csdn.net/Fenggms/article/details/102855159 最近一直在看Flink,现在了解一下Flink的状态管理中的几种状态吧. 一.键State和操作State(Keyed State and Opetator State)Flink中有两种基本的状态:键状态(Keyed State)和操作状态(Operator State). 键状态(Keyed…

8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布,早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码.当前 Flink 1.9.0是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次发版,修改代码150万行,此次发版不仅在结构上有重大变更,在功能特性上也更加强大与完善.本文将为大家介绍 Flink 1.9.0 有哪些重大变更与新增功能特性. 在此先简单回顾一下阿里巴巴 Blink 开源的部分要点: Blink 开源的…

一.高性能Flink SQL优化技巧 1.Group Aggregate优化技巧 开启MicroBatch或MiniBatch(提升吞吐) MicroBatch和MiniBatch都是微批处理,只是微批的触发机制略有不同.原理同样是缓存一定的数据后再触发处理,以减少对State的访问,从而提升吞吐并减少数据的输出量. MiniBatch主要依靠在每个Task上注册的Timer线程来触发微批,需要消耗一定的线程调度性能.MicroBatch是MiniBatch的升级版,主要基于事件消息来触发微批,…

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe…

Example Program The following program is a complete, working example of streaming window word count application, that counts the words coming from a web socket in 5 second windows. public class WindowWordCount { public static void main(String[] args)…

1.启动不起来 查看JobManager日志: WARN org.apache.flink.runtime.webmonitor.JobManagerRetriever - Failed to retrieve leader gateway and port. akka.actor.ActorNotFound: Actor not found for: ActorSelection[Anchor(akka.tcp://flink@t-sha1-flk-01:6123/), Path(/user/…

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严…

01 Mar 2018 Piotr Nowojski (@PiotrNowojski) & Mike Winters (@wints) This post is an adaptation of Piotr Nowojski’s presentation from Flink Forward Berlin 2017. You can find the slides and a recording of the presentation on the Flink Forward Berlin we…

摘要: 实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算.如果我们想进行一个Count聚合计算,那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次,还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的,Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的. 实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算.如果我们…

一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz [admin@node21 software]$ ll -rw-rw-r-…

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…

1. xml-apis 冲突问题 javax.xml.parsers.FactoryConfigurationError: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created java.lang.RuntimeException: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created flin…

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行…

1.什么是状态 对于任何一个操作,都可以被看成是一个函数,比如y=f(x),如果对于同一个x的任何一次输入,得到的y都是相同的,则可以认为这个函数是无状态,否则,这个函数就是有状态的.Flink的一大特点就在于对状态的支持. 2.Keyed State和Operator State Keyed State Keyed State正如其名,总是和具体的key相关联,也只能在keyedStream的function和operator上使用. Keyed State可以被当做是Operator Sta…

一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz [admin@node21 software]$ ll -rw-rw-r-…

目录 System Architecture Data Transfer in Flink Event Time Processing State Management Checkpoints, Savepoints, and State Recovery System Architecture 分布式系统需要解决:分配和管理在集群的计算资源.处理配合.持久和可访问的数据存储.失败恢复.Fink专注分布式流处理. Components of a Flink Setup JobManager :接…

Implementing Stateful Functions source function的stateful看官网,要加lock Declaring Keyed State at the RuntimeContext state可通过 rich functions .Listcheckpoint和CheckpointFunction获得. 在Flink中,当对某个数据进行处理时,从上下文中获取state时,只会获取该数据key对应的state. 四种Keyed State: ValueSta…

目录 Introduction to Stateful Stream Processing Traditional Data Infrastructures Stateful Stream Processing The Evolution of Open Source Stream Processing Stream Processing Fundamentals Introduction to dataflow programming Processing infinite streams i…

1.概述 Flink支持有状态计算,根据支持得不同状态类型,分别有Keyed State和Operator State.针对状态数据得持久化,Flink提供了Checkpoint机制处理:针对状态数据,Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据,如MemoryStateBackend. 上面Flink的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理.也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算. 从容错和消息处理的语义…

作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人.目前负责 Flink 引擎在快手内的研发.应用以及周边子系统建设.2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360.58 集团.主要研究领域包括:分布式计算.调度系统.分布式存储等系统. 本文主要分享Flink connector相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下Flink Connector有哪些.第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的kafka connector的基本的原理以及使用方法.第三部分答疑环节,看…

基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目…

其实CEP复杂事件处理,简单来说你可以用通过类似正则表达式的方式去表示你的逻辑,表现能力非常的强,用过的人都知道 开篇先偷一张图,整体了解Flink中的CEP中的  一种重要的图  NFA非确定有限状态机 FlinkCEP在运行时会将用户的逻辑转化成这样的一个NFA Graph (nfa对象) graph 中包含状态(Flink中State对象),以及连接状态的边(Flink中StateTransition对象) 当从一个State跳变到另一个State时需要通过一条边StateTransiti…