Flink 提供了三种可用的状态后端:MemoryStateBackend,FsStateBackend,和RocksDBStateBackend. MemoryStateBackend MemoryStateBackend 是将状态维护在 Java 堆上的一个内部状态后端.键值状态和窗口算子使用哈希表来存储数据(values)和定时器(timers).当应用程序 checkpoint 时,此后端会在将状态发给 JobManager 之前快照下状态,JobManager 也将状态存储在 Java

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8260370.html flink checkpoint 源码分析 (一)一文主要讲述了在JobManager端定时生成TriggerCheckpoint的代码部分,本文继续研究下TaskManager端如何处理收到的TriggerCheckpoint消息并执行对应的备份操作. TriggerCheckpoint消息进入TaskManager的处理路径为 handleMessage -> handl

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

Flink Checkpoint 参数详解 什么是 checkpoint 保存状态 Checkpoint 参数详解 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 每 60s 做一次 checkpoint env.enableCheckpointing(60000); // 高级配置: // checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE,这是默认语义

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

在 Flink 中,状态可靠性保证由 Checkpoint 支持,当作业出现 failover 的情况下,Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复.在实际情况中,我们可能会遇到 Checkpoint 失败,或者 Checkpoint 慢的情况,本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路. 1. Checkpoint 流程简介 首先我们需要了解 Flink 中 Checkpoint 的整个流程是怎样的,在了解整个流程之

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是

一.设置最小时间间隔 当flink应用开启Checkpoint功能,并配置Checkpoint时间间隔,应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint操作.默认情况下Checkpoint操作都是同步进行,也就是说,当前面触发的Checkpoint动作没有完全结束时,之后的Checkpoint操作将不会被触发.在这种情况下,如果Checkpoint过程持续的时间超过了配置的时间间隔,就会出现排队的情况.如果有非常多的Checkpoint操作在排队,就会占用额外的系统资源用于Ch

DELL EqualLogic PS4000采用虚拟ISCSI SAN阵列,为远程或分支办公室.部门和中小企业存储部署带来企业级功能.智能化.自动化和可靠性.以简化的管理.快速的部署及合理的价格满足了分支办公室和中小企业的存储需求,同时提供全套企业级数据保护和管理功能.可靠的性能.可扩展性和容错功能,是中型企业级存储的起点产品,但某些物理故障或其他操作都可能会对卷或存储造成破坏,因此对系列存储的数据恢复技术才有了用武之地.而发生这些故障之后只能找专业的数据恢复公司做数据挽救工作.北亚数据恢复中心

原文地址:http://blog.csdn.net/trochiluses/article/details/21229283 IDE是并口硬盘,(5400-7200转): SATA是串口硬盘,(7200转): SCSI是服务器硬盘,(60.80针,10000转). 硬盘的传输速率:作为电脑中最重要的数据存储设备和数据交换媒介,硬盘传输速率的快慢直接影响了系统的运行速度.不同类型的硬盘,其传输速率往往差别很大.现在主流硬盘主要有三种:按照不同的接口可以分为并口ATA硬盘(即IDE硬盘).SCSI硬

EVA系列存储是一款以虚拟化存储为实现目的的HP中高端存储设备,平时数据会不断的迁移,加上任务通常较为繁重,所以磁盘的负载相对是较重的,也是很容易出现故障的.EVA是依靠大量磁盘的冗余空间,以及故障后rss冗余磁盘动态迁移来实现整个存储的数据保护,但随着越来越多的磁盘掉线,这种保护会接近临界,直至崩溃.下面以EVA存储故障为例,讲解EVA 4400存储数据恢复. 一.故障描述 整个EVA存储结构是由一台EVA4400控制器.EVA扩展柜及若干FC磁盘组成.由于磁盘故障导致存储中LUN不可用,致使

摘要:2019云栖大会大数据 & AI专场,阿里巴巴资深技术专家王峰带来“Ververica Platform-阿里巴巴全新Flink企业版揭秘”的演讲.本文主要从Ververica由来开始谈起,着重讲了Ververica Platform的四个核心插件App Manager.Libra Service.Stream Ledger.Gemini,以及阿里巴巴实时计算云原生版本相关特性及典型应用场景. 直播回放请点击 以下是精彩视频内容整理: 随着人工智能时代的降临,数据量的爆发,在典型的大数据业

背景 Flink 版本 1.13.3,使用 native k8s 部署模式,原采用 HDFS 作为状态快照(Checkpoint.Savepoint)的存储地址,但是由于仅使用了其 HDFS 作为状态快照存储地址,且 Hadoop 框架较重,在 k8s 集群中占用大量资源,现考虑将其替换为更轻量级的分布式文件系统--NFS. 状态后端参数设置 从 Flink1.13 开始,状态后端分为两种:HashMapStateBackend.EmbeddedRocksDBStateBackend.如果不显示

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp

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,

1. Flink 的容错机制(checkpoint) Checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保证应用流图状态的一致性.Flink的Checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要Checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(

State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交