一.开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的,写数据都是先缓存到内存中,所以RocksDB的写请求效率比较高.RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据,每次获取数据时,先从内存中blockcache中查找,如果内存中没有再去磁盘中查询.使用 RocksDB时,状态大小仅受可用磁盘空

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

一.高性能Flink SQL优化技巧 1.Group Aggregate优化技巧 开启MicroBatch或MiniBatch(提升吞吐) MicroBatch和MiniBatch都是微批处理,只是微批的触发机制略有不同.原理同样是缓存一定的数据后再触发处理,以减少对State的访问,从而提升吞吐并减少数据的输出量. MiniBatch主要依靠在每个Task上注册的Timer线程来触发微批,需要消耗一定的线程调度性能.MicroBatch是MiniBatch的升级版,主要基于事件消息来触发微批,

第一章 ApacheFlink介绍 一.Flink优势 1. 目前唯一同时支持高吞吐.低延迟.高性能的分布式流式数据处理框架 2. 支持事件事件概念 3. 支持有状态计算,保持了事件原本产生的时序性,避免网络传输带来的影响 4. 支持高度灵活的窗口操作,Flink将窗口分为Time.Count.Session以及Data-driven等类型的窗口操作,可以灵活的处罚条件定制化来达到对复杂的流传输模式的支持. 5. 基于轻量级分布式快照实现容错,大型计算任务的流程拆解成小的计算过程,task分布到

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

本文翻译自官网:Streaming Aggregation  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 SQL是用于数据分析的最广泛使用的语言.Flink的Table API和SQL使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序.而且,Flink

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

http://flink.apache.org/news/2015/03/13/peeking-into-Apache-Flinks-Engine-Room.html   Join Processing in Apache Flink In this blog post, we cut through Apache Flink's layered architecture and take a look at its internals with a focus on how it handle

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,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

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt

"Tair LDB基于Prefixkey该范围内查找性能优化"该项目是仅一个月.这个月主要是熟悉项目..以下从几个方面总结下个人在该项目上所做的工作及自己的个人所得所感. 项目工作简单总结 以下是对阶段性的成果进行总结.并附有每一个阶段的总结报告. 1. 项目实施计划的确定 无论什么类型的项目(大.小,难.易),在项目开展之前都应该有个可实施的计划,一方面可以确保项目的进度,还有一方面也能防止有些人三天打鱼两天晒网的心态.在导师的细心指导下,我们确定了以下的几个基本计划及其最迟完毕时间

11月28日,Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开,阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻,同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期.在去年的Flink Forward China峰会上,阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink,把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区,在业内引发热烈讨论,其中有期待也有怀疑.一年后的今天,阿里是否

业务数据的指数级扩张,数据处理的速度可不能跟不上业务发展的步伐.基于 Flink 的数据平台构建.运用 Flink 解决业务场景中的具体问题等随着 Flink 被更广泛的应用于广告.金融风控.实时 BI.实时数仓.实时推荐等多种业务场景,在生产实践中已有丰富的案例与优秀的经验. Flink Forward Asia 倒计时 28 天,企业实践专题大会邀请了字节跳动.滴滴出行.快手.Bilibili.网易.爱奇艺.中国农业银行.奇虎360.贝壳找房.奇安信等不同行业一线技术专家分享 Apache

事件驱动的应用 处理函数 简介 ProcessFunction将事件处理与定时器和状态结合起来,使其成为流处理应用的强大构件.这是用Flink创建事件驱动应用的基础.它与RichFlatMapFunction非常相似,但增加了定时器. 例子 如果你做过 "流分析 "培训中的实战练习,你会记得它使用TumblingEventTimeWindow来计算每个司机在每个小时内的小费总和,像这样. // compute the sum of the tips per hour for each

摘要: Apache Flink 的命脉 "命脉" 即生命与血脉,常喻极为重要的事物.系列的首篇,首篇的首段不聊Apache Flink的历史,不聊Apache Flink的架构,不聊Apache Flink的功能特性,我们用一句话聊聊什么是 Apache Flink 的命脉?我的答案是:Apache Flink 是以"批是流的特例"的认知进行系统设计的. Apache Flink 的命脉 "命脉" 即生命与血脉,常喻极为重要的事物.系列的首篇,

独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? Natalie.Cai 拥有的都是侥幸,失去的都是人生 ​关注她 5 人赞同了该文章 本文由 「AI前线」原创,原文链接:独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? 作者 | 蔡芳芳受访嘉宾 | 贾扬清 AI 前线导读:刚满 35 周岁的贾扬清是出生于浙江绍兴上虞的青年科学家,是业内主流 AI 框架 Caffe 的创始人.TensorFlow 的作者之一.PyTorch 1.0 的共同创始人,是全球最受关注的 AI 科学家之一.他曾任谷

如何提高 Flink 任务性能 一.Operator Chain 为了更高效地分布式执行,Flink 会尽可能地将 operator 的 subtask 链接(chain)在一起形成 task,每个 task 在一个线程中执行.将 operators 链接成 task 是非常有效的优化:它能减少线程之间的切换,减少消息的序列化/反序列化,减少数据在缓冲区的交换,减少了延迟的同时提高整体的吞吐量. Flink 会在生成 JobGraph 阶段,将代码中可以优化的算子优化成一个算子链(Operato

背景 今天我们来聊一聊flink中状态rescale的性能优化.我们知道flink是一个支持带状态计算的引擎,其中的状态分为了operator state和 keyed state两类.简而言之operator state是和key无关只是到operator粒度的一些状态,而keyed state是和key绑定的状态.而Rescale,意味着某个状态节点发生了并发的缩扩.在任务不修改并发重启的情况下,我们只需要按照task,将先前job的各个并发的state handle重新分发处理下载远程的持

RocksDB介绍 RocksDB简介 RocksDB是基于C++语言编写的嵌入式KV存储引擎,它不是一个分布式的DB,而是一个高效.高性能.单点的数据库引擎.它是由Facebook基于Google开源的kv存储LevelDB开发开发.RocksDB使用LSM存储引擎.它针对不同的生产环境进行调优,可以直接使用内存.也可以使用Flash.或者用硬盘或者HDFS.而且支持不同的压缩算法,有一整套的工具用于生产.调试使用.RocksDB是一种嵌入式.KV型.持久化的存储. 使用嵌入式的数据存储原因有