在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了

  Metrics是以MetricsGroup来组织的 MetricGroup MetricGroup 这就是个metric容器,里面可以放subGroup,或者各种metric 所以主要的接口就是注册, /** * A MetricGroup is a named container for {@link Metric Metrics} and further metric subgroups. * * <p>Instances of this class can be used to re

Flink Metrics 有如下模块: Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-core Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-datadog Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-dropwizard Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-graphite Flink Metrics 源码解析 -- Flink-metrics-influxdb Flink M

从Metrics的使用说起 Flink的Metrics种类有四种Counters, Gauges, Histograms和Meters. 如何使用Metrics呢? 以Counter为例, public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> { private transient Counter counter; @Override public void open(Configuration config) { this

WebRuntimeMonitor   .GET("/jobs/:jobid/vertices/:vertexid/metrics", handler(new JobVertexMetricsHandler(metricFetcher))) .GET("/jobs/:jobid/metrics", handler(new JobMetricsHandler(metricFetcher))) .GET("/taskmanagers/:" + Tas

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

本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享,本文对两大问题进行了详细的介绍,即什么是 Metrics.如何使用 Metrics,并对 Metrics 监控实战进行解释说明. 什么是 Metrics? Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态.由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大或者有很多作业的情况下,该如何处理

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;

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,

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严

简单介绍 flink内部实现了一套metric数据收集库. 同时flink自身系统有一些固定的metric数据, 包括系统的一些指标,CPU,内存, IO 或者各个task运行的一些指标.具体包含那些指标可以查看官方文档: flink-metric 同时我们也可以利用系统的metric库在自己的代码中进行打点收集metrics数据.此外, flink提供了外部接口,可以用来导出这些metrics数据. flink-metric库的使用 在官方的文档中有介绍, 需要继承Richfunction 才

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------

前言 如果你了解 Apache Flink 的话,那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据.但是在某些情况下,我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据. 在本文的第一部分中,我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群.我们需要配置很多东西:方法参数.配置文件.机器学习模型.Flink 提供了几种不同的方法,我们将介绍如何使用它们以及何时使用它们.在本文的第二部分中,我将描述如何从 Flink 集群中获取数据. 如何发送数据给 Ta

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有

更新一篇知识星球里面的源码分析文章,去年写的,周末自己录了个视频,大家看下效果好吗?如果好的话,后面补录发在知识星球里面的其他源码解析文章. 前言 之前自己本地 clone 了 Flink 的源码,编译过,然后 share 到了 GitHub 上去了,自己也写了一些源码的中文注释,并且 push 到了 GitHub 上去了.这几天阿里开源了宣传已久的 Blink,结果我那个分支不能够继续 pull 下新的代码,再加上自己对 Flink 研究了也有点时间了,所以打算将这两个东西对比着来看,这样可能

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前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管

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