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

对于新版本的nexus 已经支持s3 存储了(3.12),但是企业内部可能还是需要使用私有部署的 还好我们有minio,具体的介绍就不说了 minio 项目运行 参考项目: https://github.com/rongfengliang/mino-thumbor-openresty 尽管里面的功能有点多,但是可以了解下,我们只需要使用minio 功能就可以了 具体的启动 docker-compose build && docker-compose up -d minio 服务信息 doc

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

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

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

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

本博文的主要内容有 .存储引擎的概念 .MySQL5.5 所支持的存储引擎 .操作默认存储引擎 .选择存储引擎 与其他的数据库软件不同,MySQL数据库软件提供了一个名为存储引擎的概念,由于存储引擎是以插件的形式被MySQL数据库软件引入,所以可以根据实际应用.实际的领域来选择相应的存储引擎. MySQL5.5数据库管理系统的默认存储引擎为InnoDB,免安装版MySQL5.5数据库管理系统的默认存储引擎为MyISAM. 在MySQL数据库管理系统中,可以通过存储引擎来决定表的类型,即其决定了表

1.将日志备份推送到s3存储上 #!/bin/sh # 此脚本实现将/usr/local/netqin/boss/netqin/logs/BOSS_ContentServer/BOSS_AD_SDK 目录下的日志 # 按月按日志类别 tar 打包备份 # by libaolin # 目录变量 BUSINESS_PASH=/usr/local/boss/logs/BOSS_ContentServer/BOSS_SDK/ # 本机内网IP IP=`/sbin/ifconfig| grep 'inet

只要有aws-cli客户端就可以上传文件到aws的S3存储.可以在任意机器上.这里以centos为例. 1.安装python.pip. # yum install -y python python-pip 2.安装aws-cli. # pip install awscli --upgrade -user # vim /etc/profile export PATH=/root/.local/bin:$PATH # source /etc/profile # aws --version 3.配置s

drill 支持s3数据的查询,同时新版的通过简单配置就可以实现minio 的集成 测试使用docker 运行drill 参考 https://www.cnblogs.com/rongfengliang/p/9846899.html,minio 安装也可以使用docker minio bucket 创建以及文件上传可以使用UI 或者mc 配置 s3 配置说明 { "type": "file", "connection": "s3a://

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

查看mysql支持的存储引擎 show engines\G;

https://www.pingcap.com/docs-cn/FAQ/ 1.1.11 TiDB 是否支持其他存储引擎? 是的,除了 TiKV 之外,TiDB 还支持一些流行的单机存储引擎,比如 GolevelDB.RocksDB.BoltDB 等.如果一个存储引擎是支持事务的 KV 引擎,并且能提供一个满足 TiDB 接口要求的 Client,即可接入 TiDB.

S3存储(Simple Storage Service) 存储桶:存储桶是S3中用于存储对象的容器.每个对象都存储在一个存储桶中. 对象:对象是S3中存储的基本实体.对象由对象数据和元数据组成.数据部分对S3不透明,元数据是一组描述对象的名称-值对. 键: 键是存储桶中对象的唯一标识符.存储桶内的每个对象都只能有一个键.由于将存储桶.键和版本ID组合在一起可唯一地标识每个对象,可将S3视为一种“存储桶+键+版本”与对象本身间的基本数据映射. 区域:选择地理区域供S3存储创建的存储桶.主要目的是优

1.InnoDB 存储引擎 支持事务,其设计目标主要面向联机事务处理(OLTP)的应用.其特点是行锁设计.支持外键,并支持类似 Oracle 的非锁定读,即默认读取操作不会产生锁. 从 MySQL 5.5.8 版本开始是默认的存储引擎.InnoDB 存储引擎是 MySQL 数据库最为常用的一种引擎具备高可用性.高性能以及高可扩展性 InnoDB 存储引擎将数据放在一个逻辑的表空间中,这个表空间就像黑盒一样由 InnoDB 存储引擎自身来管理.从 MySQL 4.1(包括 4.1)版本开始,可以将

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

1,背景介绍 公司最近最近统一了存储环境,由ftp文件存储全量转换为ceph存储.有业务组表示以前往ftp文件批量上传30万个文件1.3GB只需要16分钟左右.切换为ceph存储需要1个多小时,也就是现在现有的速度只有369kb/s.询问能如何改进. 公司内部网络和存储环境进行了压力测试. ceph 存储系统调研读写性能测试的报告如下 我们是采用s3的接口进行文件上传的,也就是对于上面的cephrgw的接口.大概在20MB/s的速度. 2,首先我使用java程序进行验证. 发现他发给我的数据集确

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