从Metrics的使用说起 Flink的Metrics种类有四种Counters, Gauges, Histograms和Meters. 如何使用Metrics呢? 以Counter为例, public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> { private transient Counter counter; @Override public void open(Configuration config) { this…

  Metrics是以MetricsGroup来组织的 MetricGroup MetricGroup 这就是个metric容器,里面可以放subGroup,或者各种metric 所以主要的接口就是注册, /** * A MetricGroup is a named container for {@link Metric Metrics} and further metric subgroups. * * <p>Instances of this class can be used to re…

Flink Metrics 有如下模块: Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-core Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-datadog Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-dropwizard Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-graphite Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-influxdb Flink M…

前言 Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. 文章转载自:深入理解Flink核心技术 一.Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,…

在hadoop中,存在对应的counter计数器用于记录hadoop map/reduce job任务执行过程中自定义的一些计数器,其中hadoop任务中已经内置了一些计数器,例如CPU时间,GC时间等.   Storm中也存在类似counter的功能,metrics,详细介绍可以参考下面的文档:   http://storm.apache.org/releases/1.0.1/Metrics.html     Storm exposes a metrics interface to repor…

WebRuntimeMonitor   .GET("/jobs/:jobid/vertices/:vertexid/metrics", handler(new JobVertexMetricsHandler(metricFetcher))) .GET("/jobs/:jobid/metrics", handler(new JobMetricsHandler(metricFetcher))) .GET("/taskmanagers/:" + Tas…

作者:李呈祥 Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多的人关注Flink项目.本文将深入分析Flink一些关键的技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统的开发者也能有所裨益. 注:本文假设读者对MapReduce,Spark及Storm等大数据处理系统有基本了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念.36大数据(http://www.36dsj.com/) Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流…

At Most once,At Least once和Exactly once 在分布式系统中,组成系统的各个计算机是独立的.这些计算机有可能fail. 一个sender发送一条message到receiver.根据receiver出现fail时sender如何处理fail,可以将message delivery分为三种语义: At Most once: 对于一条message,receiver最多收到一次(0次或1次). 可以达成At Most Once的策略: sender把message发…

上一篇文章所述的Exactly-Once语义是针对Flink系统内部而言的. 那么Flink和外部系统(如Kafka)之间的消息传递如何做到exactly once呢? 问题所在: 如上图,当sink A已经往Kafka写入了数据,而sink B fail. 根据Flink的exactly once保证,系统会回滚到最近的checkpoint, 但是sink A已经把数据写入到kafka了. Flink无法回滚kafka的state.因此,kafka将在之后再次接收到一份同样的来自sink A的…

1.概念 Task(任务):Task是一个阶段多个功能相同的subTask 的集合,类似于Spark中的TaskSet. subTask(子任务):subTask是Flink中任务最小执行单元,是一个Java类的实例,这个Java类中有属性和方法,完成具体的计算逻辑. Operator Chains(算子链):没有shuffle的多个算子合并在一个subTask中,类似于Spark 中的Pipeline. Slot(插槽):Flink 中计算资源进行隔离的单元,一个Slot中可以运行多个subT…