序本文主要研究一下flink的AsyncWaitOperator AsyncWaitOperatorflink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/operators/async/AsyncWaitOperator.java @Internalpublic class AsyncWaitOperator<IN, OUT> extends AbstractUdfStreamOperator&l

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Improvement+Proposals FLIP-1 : Fine Grained Recovery from Task Failures When a task fails during execution, Flink currently resets the entire execution graph and triggers complete re-execution f

Motivation I/O access, for the most case, is a time-consuming process, making the TPS for single operator much lower than in-memory computing, particularly for streaming job, when low latency is a big concern for users. Starting multiple threads may

https://docs.google.com/document/d/1Lr9UYXEz6s6R_3PWg3bZQLF3upGaNEkc0rQCFSzaYDI/edit   // create the original stream DataStream<String> stream = ...; // apply the async I/O transformation DataStream<Tuple2<String, String>> resultStream =

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本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Aysnc I/O 1.1Aysnc I/O是啥? Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性,于1.2版本引入. 主要目的:是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题. 场景: 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互,比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息.通常,

先上张图整体了解Flink中的异步io 阿里贡献给flink的,优点就不说了嘛,官网上都有,就是写库不会柱塞性能更好 然后来看一下, Flink 中异步io主要分为两种 一种是有序Ordered 一种是无序UNordered 主要区别是往下游output的顺序(注意这里顺序不是写库的顺序既然都异步了写库的顺序自然是无法保证的),有序的会按接收的顺序继续往下游output发送,无序就是谁先处理完谁就先往下游发送 两张图了解这两种模式的实现 有序:record数据会通过异步线程写库,Emitter是

1.前言 本文是基于Flink官网上Asynchronous  I/O的介绍结合自己的理解写成的,若有不正确的欢迎大伙留言交流,谢谢! 2.Asynchronous  I/O简介 将Flink用于流计算时,若涉及到和外部系统进行交互,如利用Flink从数据库中读取数据,这种需要获取I/O的场景时,我们需要考虑交互所带来的时延问题. 为分析如何减少时延,我们先来分析一下,Flink以同步的形式方法外部系统(以MapFunction中和数据库交互为例)的过程,若图1虚线左侧所示,请求a发送到data

本文源码基于flink 1.14 被同事问到几个关于AsyncIO和lookUp维表的问题所以翻了下源码,从源码的角度解惑这几个问题 对于AsyncIO不了解的可以看看之前写的这篇  <Flink中异步AsyncIO的实现 (源码分析)> 问题一:AsyncIO 有(排序 / 非排序) 模式,非排序模式数据会乱序,那水印waterMarker会乱序吗 ??? 不想看源码的先直接给出答案 :不会乱序,接收到水印数据后非排序模式会,直接往下游发送waterMarker 问题二:LookUp维表jo

1.简介 Flink的特点是高吞吐低延迟.但是Flink中的某环节的数据处理逻辑需要和外部系统交互,调用耗时不可控会显著降低集群性能.这时候就可能需要使用异步算子让耗时操作不需要等待结果返回就可以继续下面的耗时操作. 2.本章可以了解到啥 异步算子源码分析 异步算子为啥能够保证有序性 flinksql中怎么自定义使用异步lookup join 3.异步算子的测试代码 import java.io.Serializable; import java.util.concurrent.Completa