大家好,今天我将跟大家分享一下 Flink 里面的 Checkpoint,共分为四个部分.首先讲一下 Checkpoint 与 state 的关系,然后介绍什么是 state,第三部分介绍如何在 Flink 中使用state,第四部分则介绍 Checkpoint 的执行机制. Checkpoint 与 state 的关系 Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作.下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受,红框里面可以看到一共触发了 569K 次 C…

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…

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…

1. 综述 本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制.首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程,然后介绍在这个过程,Flink 是怎么进行资源管理.作业调度以及错误恢复的.最后,本文还将简要介绍 Flink Runtime 层当前正在进行的一些工作. 2. Flink Runtime 整体架构 Flink 的整体架构如图 1 所示.Flink 是可以运行在多种不同的环境中的,例如,它可以通过单进程多线程的方式直接运行,从而提供调试的能力.…

前言 Flink 的 API 大体上可以划分为三个层次:处于最底层的 ProcessFunction.中间一层的 DataStream API 和最上层的 SQL/Table API,这三层中的每一层都非常依赖于时间属性.时间属性是流处理中最重要的一个方面,是流处理系统的基石之一,贯穿这三层 API.在 DataStream API 这一层中因为封装方面的原因,我们能够接触到时间的地方不是很多,所以我们将重点放在底层的 ProcessFunction 和最上层的 SQL/Table API. F…

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e…

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1024G资料. 这一课时我们将讲解 Flink "精确一次"的语义实现原理,同时这也是面试的必考点. Flink 的"精确一次"处理语义是,Flink 提供了一个强大的语义保证,也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次,不会多也不会少. 那么 Flink 是如何实现"端到端的精确一次处理"语义的呢? 背景 通常情况下,流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式…

紧接上文Android进阶:七.Retrofit2.0原理解析之最简流程[上] 一.请求参数整理 我们定义的接口已经被实现,但是我们还是不知道我们注解的请求方式,参数类型等是如何发起网络请求的呢? 这时我们可能应该关注一下ServiceMethod<Object, Object>对象的构建了: ServiceMethod<Object, Object> serviceMethod = (ServiceMethod<Object, Object>) loadService…

 2016-04-30 22:24:39    Yanjun Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独…

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依…