Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…

一.flink介绍  Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算. 可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.1.有界数据流和无界数据流 1.无界流有一个开始但没有定义的结束.它们不会在生成时终止并提供数据.必须持续处理无界流,即必须在摄 取事件后立即处理事件.无法等待所有输入数据到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成.处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生的顺序)摄取事件.  2.有界流具有定义的开始和结束…

https://www.jianshu.com/p/2779e73abcb8 看完本文,你能get到以下知识 Flink 流处理为什么需要网络流控? Flink V1.5 版之前网络流控介绍 Flink V1.5 版之前的反压策略存在的问题 Credit的反压策略实现原理,Credit是如何解决 Flink 1.5 之前的问题? 对比spark,都说flink延迟低,来一条处理一条,真是这样吗?其实Flink内部也有Buffer机制,Buffer机制具体是如何实现的? Flink 如何在吞吐量和…

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题.反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速.由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率. 关于 Flink 的反压机制,网上已经有不少博客介绍,中文博客推荐这两篇1.简单来说,Flink 拓扑中每个节点(T…

本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor.OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享.主要内容如下: 网络流控的概念与背景 TCP的流控机制 Flink TCP-based 反压机制(before V1.5) Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5) 总结与思考 网络流控的概念与背景 为什么需要网络流控 首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图,Producer 的吞吐率是 2MB/s,Consum…

前言 微信搜[Java3y]关注这个朴实无华的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 最近一直在迁移Flink相关的工程,期间也踩了些坑,checkpoint和反压是其中的一个. 敖丙太菜了,Flink都不会,只能我自己来了.看敖丙只能图一乐,学技术还是得看三歪 平时敖丙黑我都没啥水平,拿点简单的东西来就说我不会.我是敖丙的头号黑粉 今天来分享一下…

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从…

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80…

http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/ https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/internals/back_pressure_monitoring.html   反压之所以会是需要的,因为当源端流量过大,而消费端无法及时消费时,可能会导致job crash:比如内存耗尽等: 其实通过合理控制资源的使用,JSto…

先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求…