1. 流与批处理的区别 流处理系统 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. 批处理系统 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. flink的流处理和批处理 Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式,同时支持了这

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;

Apache Flink是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的数据分析,且提供了基于Java和Scala的API.从Apache官方博客中得知,Flink已于近日升级成为Apache基金会的顶级项目.Flink项目的副总裁对此评论到: Flink能够成为基金会的顶级项目,自己感到非常高兴.自己认为社区的驱动将是Flink成长的最好保证.Flink逐渐的成长以及众多新

Flink中支持的BLOB文件类型 jar包 被user classloader使用的jar包 高负荷RPC消息 1. RPC消息长度超出了akka.framesize的大小 2. 在HA摸式中,利用底层分布式文件系统分发单个高负荷RPC消息,比如: TaskDeploymentDescriptor,给多个接受对象. 3. 失败导致重新部署过程中复用RPC消息 TaskManager的日志文件 为了在web ui上展示taskmanager的日志 按存储特性又分为两类 PERMANENT_BLO

如何利用Flink实现超大规模用户行为分析   各位晚上好,首先感谢大家参与我的这次主题分享,同时也感谢 InfoQ AI 前线组织这次瀚思科技主题月! 瀚思科技成立于 2014 年,按行业划分我们是一家安全公司.但和大家熟知的卖杀毒软件或者防火墙的传统安全公司不同.瀚思科技帮助各种中大型企业搭建安全大数据的分析平台,平台上应用的安全分析策略深度结合了多种机器学习算法,最终帮助企业定位与揭示各种安全问题.所以我们自己定位是一家安全 + 大数据 +AI 的公司. 言归正传,今天的分享主题是:基于

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

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现,可能有的地方理解有误,请给予指正,多谢. --> 1.命令行启动yarn session bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st我们去看下启动脚本   $JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_

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 Configuring Time Characteristics Process Functions Window Operators Applying Functions on Windows Consecutive windowed operations Customizing Window Operators Joining Streams on Time(v1.5) Handling Late Data notice 本文API基于1.4以上 Configuring Time Ch

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,

        众所周知,flink是有状态的计算.所以学习flink不可不知状态.         正好最近公司有个需求,要用到flink的状态计算,需求是这样的,收集数据库新增的数据.         听起来很简单对吧?起初我也这么认为,现在发现,这尼玛就是变相的动态读取啊. 因为数据是一直在增加的,你需要记录这次收集的结果,用于下一次的运算,所以要用到状态计算. 废话不多说,直接上干货. 关于什么是有状态的flink计算,官方给出的回答是这样的:在flink程序内部存储计算产生的中间结果,

topN功能是一个非常常见的功能,比如查看最近几分钟的阅读最高数,购买最高数. flink实现topN的功能也非常方便,下面就开始构建一个flink topN的程序. 还是像上篇博客一样,从kafka读取数据,然后进行计算和数据转换,最后sink到mysql中. 假设有个需求,实现一个统计每5分钟最高购买数的商品. 使用maven创建一个工程,具体步骤可以参考上边博文.然后创建一个数据库表,用于存储最终的结果集.语句如下: CREATE TABLE `itembuycount` ( `id` m

前言 环境: JDK 1.8+Flink 1.6+Hadoop 2.7.3 文中若有表述不正确,欢迎大伙留言指出,谢谢! 1.现象 使用yarn-session在yarn上启动flink集群并提交任务后,在Flink Web UI 上发现任务的state个数每十分钟左右会从0到10左右后又重复从0开始,但输出的结果没有问题. 2.分析过程 2.1 检查checkpoint过程(不是最终原因) 最开始以为是checkpoint的状态(RockDB方式)未设置好,检查配置未发现问题.使用yarn l

本文翻译自官网:Query Configuration  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/query_configuration.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 表API和SQL查询具有相同的语义,无论其输入是有界批处理输入还是无界流输入.在许多情况下,对流输入的连续查询能够计算与脱机计算的结果相同的准确结果. 但是,这在一般情况下是不可

本文翻译自官网:User-defined Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/udfs.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户定义函数是一项重要功能,因为它们显着扩展了查询的表达能力. 注册用户定义的函数 标量函数 表函数 聚合函数 表格汇总函数 实施UDF的最佳做法 将UDF与运行时集成 注册用户定义的函数 在大多数情况下,必须先注册用户定

前言 在Flink原理——容错机制一文中,已对checkpoint的机制有了较为基础的介绍,本文着重从源码方面去分析checkpoint的过程.当然本文只是分析做checkpoint的调度过程,只是尽量弄清楚整体的逻辑,没有弄清楚其实现细节,还是有遗憾的,后期还是努力去分析实现细节.文中若是有误,欢迎大伙留言指出! 本文基于Flink1.9. 1.参数设置 1.1 有关checkpoint常见的参数如下: StreamExecutionEnvironment env = StreamExecut

本文是博主阅读官网文档.博客及书籍后自己所思所得,若是存在有误的地方,欢迎留言分享,谢谢! 一.任务调度 Flink是通过task slot的来定义执行资源的,为优化资源的利用率,Flink通过slot共享,可以将多个连续的task任务组成的一个pipeline放在一个slot中运行.当任务并行度>1时,并行任务中的每个pipeline就会分配到一个slot去执行,这样就会有一个问题,若是任务的并行度大于集群中slot的个数了,会咋办?首先,毫无疑问的一点是集群中的slot中都会有pipelin