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  读accumlator JobManager 在job finish的时候会汇总accumulator的值, newJobStatus match { case JobStatus.FINISHED => try { val accumulatorResults = executionGraph.getAccumulatorsSerialized() val result = new SerializedJobExecutionResult( jobID, jobInfo.duration,…

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;…

https://stackoverflow.com/questions/51751426/failed-to-run-the-da-platform-trial-vm {  "annotations": {    "list": [      {        "builtIn": 1,        "datasource": "-- Grafana --",        "enable&qu…

Task.run if (invokable instanceof StatefulTask) { StatefulTask op = (StatefulTask) invokable; op.setInitialState(taskStateHandles);} // run the invokableinvokable.invoke();   invokable是StreamTask StreamTask.invoke public final void invoke() throws Ex…

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

宏观流程如下图: client端 生成StreamGraph env.addSource(new SocketTextStreamFunction(...)) .flatMap(new FlatMapFunction()) .keyBy("word") .timeWindow(Time.seconds(5)) .reduce(new ReduceFunction()) .print() StreamExecutionEnvironment上的一系列api调用会在env->tran…

相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型(事件时间.处理时间.摄入时间)和Watermark有些了解,当然不了解可以先看下官网的介绍:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html 这里就会有这样一个问题:FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢? 在回答这个问题之前,建议大家可以看下下面的Google 的三篇论文,关于流处理的模型: https://www.vld…

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink Contributor.网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享.主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程,文章将从两个方面进行分享:一是如何从 Program 到物理执行计划,二是生成物理执行计划后该如何调度和执行. Flink 四层转化流程 Flink 有四层转换流程,第一层为 Program 到 StreamGraph:第二层为 StreamGraph 到 JobGraph:第三层为 JobG…

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…