先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题.反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速.由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率. 关于 Flink 的反压机制,网上已经有不少博客介绍,中文博客推荐这两篇1.简单来说,Flink 拓扑中每个节点(T

前言 微信搜[Java3y]关注这个朴实无华的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 最近一直在迁移Flink相关的工程,期间也踩了些坑,checkpoint和反压是其中的一个. 敖丙太菜了,Flink都不会,只能我自己来了.看敖丙只能图一乐,学技术还是得看三歪 平时敖丙黑我都没啥水平,拿点简单的东西来就说我不会.我是敖丙的头号黑粉 今天来分享一下

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

http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/ https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/internals/back_pressure_monitoring.html   反压之所以会是需要的,因为当源端流量过大,而消费端无法及时消费时,可能会导致job crash:比如内存耗尽等: 其实通过合理控制资源的使用,JSto

https://www.jianshu.com/p/2779e73abcb8 看完本文,你能get到以下知识 Flink 流处理为什么需要网络流控? Flink V1.5 版之前网络流控介绍 Flink V1.5 版之前的反压策略存在的问题 Credit的反压策略实现原理,Credit是如何解决 Flink 1.5 之前的问题? 对比spark,都说flink延迟低,来一条处理一条,真是这样吗?其实Flink内部也有Buffer机制,Buffer机制具体是如何实现的? Flink 如何在吞吐量和

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从

本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor.OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享.主要内容如下: 网络流控的概念与背景 TCP的流控机制 Flink TCP-based 反压机制(before V1.5) Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5) 总结与思考 网络流控的概念与背景 为什么需要网络流控 首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图,Producer 的吞吐率是 2MB/s,Consum

一.flink介绍  Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算. 可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.1.有界数据流和无界数据流 1.无界流有一个开始但没有定义的结束.它们不会在生成时终止并提供数据.必须持续处理无界流,即必须在摄 取事件后立即处理事件.无法等待所有输入数据到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成.处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生的顺序)摄取事件.  2.有界流具有定义的开始和结束

反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中,处理速度比摄入速度慢的情况.是控制流处理中批次流量过载的有效手段. 1 反压机制原理 Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性,可以根据处理效率动态调整摄入速率. 1.1 反压定义 当批处理时间(Batch Processing Time)大于批次间隔(Batch Interval,即 BatchDuration)时,说明处理数据的速度小于数据摄入的速度,持续时间过长或源头数据暴增,容易造成数据

在嵌入式系统里,较多场合需要LCD人机界面.分析以下LCD驱动电路. LCD_VIN是3.6~5V,经过DC/DC burst升压得到LCD_AVDD,LCD_AVDD为LCD需要的模拟电压,根据LCD实际情况调整FB脚电压确定,这里假设是10V. VGH是LCD的开关管的开启电压,假设这里需要15V,VGL是LCD开关管的关闭电压,假设这里需要-6.8V. 这里比较有意思的是VGH和VGL的产生. 以下给出绿.红.蓝三个节点的波形: 绿: 红: 蓝: 绿点为开关电源的开关波形,红点为绿点向上偏

一.背景 在默认情况下,Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据.当 batch processing time > batch interval 的时候,也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批间隔时间长:越来越多的数据被接收,但是数据的处理速度没有跟上,导致系统开始出现数据堆积,可能进一步导致 Executor 端出现 OOM 问题而出现失败的情况. 而在 Spark 1.5 版本之前

因特殊业务场景,如大促.秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增,形成巨大的流量毛刺,数据流入的速度远高于数据处理的速度,对流处理系统构成巨大的负载压力,如果不能正确处理,可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃,因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要. Storm和Spark Streaming都提供了反压机制,实现各不相同 对于开启了acker机制的storm程序,可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果,如果下游组件(

Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya

一图道尽心酸: 大的原理,上游的task产生数据后,会写在本地的缓存中,然后通知JM自己的数据已经好了,JM通知下游的Task去拉取数据,下游的Task然后去上游的Task拉取数据,形成链条. 但是在何时通知JM?这里有一个设置,比如pipeline还是blocking,pipeline意味着上游哪怕产生一个数据,也会去通知,blocking则需要缓存的插槽存满了才会去通知,默认是pipeline. 虽然生产数据的是Task,但是一个TaskManager中的所有Task共享一个NetworkE

前面说到了  Flink的JobManager启动(源码分析)  启动了TaskManager 然后  Flink的Job启动JobManager端(源码分析)  说到JobManager会将转化得到的TDD发送到TaskManager的RPC 这篇主要就讲一下,Job在TaskManager端是如何启动的 先来看一下,TaskManager端用来接收JobManager发送过来的TDD对象的RPC接口 在TaskExecutor.java中 这个方法用于接收了一个TaskDeploymentD

计算引擎 大数据计算引擎分为离线计算和实时计算,离线计算就是我们通常说的批计算,代表是Hadoop MapReduce.Hive等大数据技术.实时计算也被称作流计算,代表是Storm.Spark Streaming.Flink等大数据技术. 计算引擎也在不断更新迭代,下图展示的是每一代计算引擎的代表,从第一代的Hadoop MapReduce,到第二代的Spark,再到第三代的Flink技术,从批处理到微批,再到真正的流式计算. 实时计算 实时计算是相对离线计算的概念,重要是时效性.举个例子,我

本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink. What Is Flink 一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎,它同时支持了批处理和流处理.这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的, 但是也可以模拟批处理, spark streaming也可以进行微批处理, 虽说在性能延迟上处于亚秒级别, 但

flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由