Job资源分配的过程, 在submitJob中,会生成ExecutionGraph 最终调用到, executionGraph.scheduleForExecution(scheduler) 接着,ExecutionGraph public void scheduleForExecution(SlotProvider slotProvider) throws JobException { // simply take the vertices without inputs.for (Execut…

JobManager作为actor, case SubmitJob(jobGraph, listeningBehaviour) => val client = sender() val jobInfo = new JobInfo(client, listeningBehaviour, System.currentTimeMillis(), jobGraph.getSessionTimeout) submitJob(jobGraph, jobInfo)   submitJob,做3件事. 根据Jo…

---恢复内容开始--- 打开monitor时出现 An error has occurred. See the log file... --------------------------------------------- 打开log一看,妈的,全是报错日志 真是闻者伤心,见者落泪. 随便摘录一篇日志: !SESSION 2018-03-11 17:28:19.559 ----------------------------------------------- eclipse.build…

Flink resource manager的作用如图,   FlinkResourceManager /** * * <h1>Worker allocation steps</h1> * * <ol> * <li>The resource manager decides to request more workers. This can happen in order * to fill the initial pool, or as a result o…

InstanceManager用于管理JobManager申请到的taskManager和slots资源 /** * Simple manager that keeps track of which TaskManager are available and alive. */ public class InstanceManager { // ------------------------------------------------------------------------ //…

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…

  先看 AbstractFetcher 这个可以理解就是,consumer中具体去kafka读数据的线程,一个fetcher可以同时读多个partitions的数据来看看 /** * Base class for all fetchers, which implement the connections to Kafka brokers and * pull records from Kafka partitions. * * <p>This fetcher base class imple…

1.启动不起来 查看JobManager日志: WARN org.apache.flink.runtime.webmonitor.JobManagerRetriever - Failed to retrieve leader gateway and port. akka.actor.ActorNotFound: Actor not found for: ActorSelection[Anchor(akka.tcp://flink@t-sha1-flk-01:6123/), Path(/user/…

Flink 的分布式执行过程包含两个重要的角色,master 和 worker,参与 Flink 程序执行的有多个进程,包括 Job Manager,Task Manager 以及 Job Client,下图展示了 Flink 程序的执行过程. Flink 程序首先被提交到 Job Client 上,随后 Job Client 将它提交到 Job Manager 上,Job Manager 负责安排资源的分配和 job 的执行.首先是资源的分配,然后是将 job 划分为若干 task 后提交到对…

18 Nov 2014 by Fabian Hüske (@fhueske) Apache Hadoop is an industry standard for scalable analytical data processing. Many data analysis applications have been implemented as Hadoop MapReduce jobs and run in clusters around the world. Apache Flink ca…

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;…

  SlotSharingGroup 表示不同的task可以共享slot,但是这是soft的约束,即也可以不在一个slot 默认情况下,整个StreamGraph都会用一个默认的"default" SlotSharingGroup,即所有的JobVertex的task都可以共用一个slot /** * A slot sharing units defines which different task (from different job vertices) can be * depl…

参考,Flink - Generating Timestamps / Watermarks watermark,只有在有window的情况下才用到,所以在window operator前加上assignTimestampsAndWatermarks即可 不一定需要从source发出 1. 首先,source可以发出watermark 我们就看看kafka source的实现 protected AbstractFetcher( SourceContext<T> sourceContext, L…

Jobmanager的submitJob逻辑, /** * Submits a job to the job manager. The job is registered at the libraryCacheManager which * creates the job's class loader. The job graph is appended to the corresponding execution * graph and the execution vertices are q…

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St…

Task Slot     Flink中每个真正执行任务的TaskManager都是一个JVM进程,其在多线程环境中执行一个或者多个子任务.为了控制一个JVM同时能运行的任务数量,flink引入了task slot的概念.每一个task solt代表了TaskManager资源的一个子集,比如,一个拥有3个solt的TaskManager,每一个solt可以使用1/3TM所管理的内存.进行资源分割意味着为子任务保留足够的内存,从而避免与其他子任务进行竞争.注意:当前solt还不能分割cpu资源,…

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…

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…

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS…

目录 System Architecture Data Transfer in Flink Event Time Processing State Management Checkpoints, Savepoints, and State Recovery System Architecture 分布式系统需要解决:分配和管理在集群的计算资源.处理配合.持久和可访问的数据存储.失败恢复.Fink专注分布式流处理. Components of a Flink Setup JobManager :接…

Apache Flink: Apache Flink 1.5.0 Release Announcement https://flink.apache.org/news/2018/05/25/release-1.5.0.html Apache Flink 1.5.0 Release Announcement 25 May 2018 Fabian Hueske (@fhueske) The Apache Flink community is thrilled to announce the 1.5.…

目录 Client提交任务 flink的图结构 StreamGraph OptimizedPlan JobGraph ExecutionGraph flink部署与执行模型 Single Job JobManager ResourceManager TaskManager YARN Dispatcher JobMaster 源码分析 flink源码阅读经验总结 Client提交任务 执行模式有:本地.远程Standalone等,下面只介绍yarn模式. Yarn模式: Job模式是每个flink…

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. 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized Stream),每一段数据都转换成Spark中的…

1. 前言 对于Flink中各个组件(JobMaster.TaskManager.Dispatcher等),其底层RPC框架基于Akka实现,本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程. 2. Akka介绍 由于Flink底层Rpc是基于Akka实现,我们先了解下Akka的基本使用. Akka是一个开发并发.容错和可伸缩应用的框架.它是Actor Model的一个实现,和Erlang的并发模型很像.在Actor模型中,所有的实体被认为是独立的actors.actors和其他ac…

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

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…

11 月 28 - 30 日,北京迎来了入冬以来的第一场雪,2019 Flink Forward Asia(FFA)也在初雪的召唤下顺利拉开帷幕.尽管天气寒冷,FFA 实际到会人次超过 2000,同比去年增加近 100%. Flink Forward 是由 Apache 官方授权举办的会议,每年在欧洲.北美洲.亚洲各举办一场.通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到业界围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者的盛会.去年 12 月 F…

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…

过去十年,面向整个数字时代的关键技术接踵而至,从被人们接受,到开始步入应用.大数据与计算作为时代的关键词已被广泛认知,算力的重要性日渐凸显并发展成为企业新的增长点.Apache Flink(以下简称 Flink)以其快速.准确的算力备受关注,如何将 Flink 更好的与大数据生态技术相结合,充分挖掘数据的潜力,真正发挥数据的价值,是大多数企业面临的难题. 11 月 28-30 日,Flink Forward Asia 邀请来自阿里巴巴.戴尔科技集团.英特尔.Cloudera.趣头条.百度.Str…

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS…