初始化 Task List<InputGateDeploymentDescriptor> consumedPartitions = tdd.getInputGates(); // Consumed intermediate result partitions this.inputGates = new SingleInputGate[consumedPartitions.size()]; this.inputGatesById = new HashMap<IntermediateData…

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Internals   Memory Management (Batch API) Introduction Memory management in Flink serves the purpose to control how much memory certain runtime operations use. The memory management is used for…

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;…

通过启动脚本已经找到了TaskManager 的启动类org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner 来看一下它的main方法中 最后被start了起来 starr其实是将taskManager 端的rpc服务起起来了 看一下TaskManagerRunner的构造方法中 调用了这个startTaskManager()方法,在这个方法中又调用了 在这个方法中.fromConfiguration() 看到创建了一个networkEne…

前面说到了  Flink的JobManager启动(源码分析)  启动了TaskManager 然后  Flink的Job启动JobManager端(源码分析)  说到JobManager会将转化得到的TDD发送到TaskManager的RPC 这篇主要就讲一下,Job在TaskManager端是如何启动的 先来看一下,TaskManager端用来接收JobManager发送过来的TDD对象的RPC接口 在TaskExecutor.java中 这个方法用于接收了一个TaskDeploymentD…

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…

Flink中的数据交换是围绕着下面的原则设计的: 1.数据交换的控制流(即,为了启动交换而传递的消息)是由接收者发起的,就像原始的MapReduce一样. 2.用于数据交换的数据流,即通过电缆的实际数据传输,被抽象为了IntermediateResult,并且是可插拔的. 这意味着系统可以使用同一实现同时支持流数据传输和批处理数据传输. 数据交换也涉及到了一些角色,包括: 1.JobManager,master节点,负责任务调度,异常恢复,任务协调,并且通过ExecutionGraph这样的数据…

Flink结构: flink cli 解析本地环境配置,启动 ApplicationMaster 在 ApplicationMaster 中启动 JobManager 在 ApplicationMaster 中启动YarnFlinkResourceManager YarnFlinkResourceManager给JobManager发送注册信息 YarnFlinkResourceManager注册成功后,JobManager给YarnFlinkResourceManager发送注册成功信息 Ya…

两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍 https://segmentfault.com/a/1190000020209179 flink 1.7k 次阅读  ·  读完需要 41 分钟 6 一.背景与痛点 在2017年上半年以前,TalkingData的App Analytics和Game Analytics两个产品,流式框架使用的是自研的td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个changer链即…

一.背景与痛点 在 2017 年上半年以前,TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品,流式框架使用的是自研的 td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可,并且支持水平扩展,性能尚可,曾经可以满足业务需求. 但是到了 2016 年底和 2017 年上半年,发现这个框架存在以下重要局限: 性能隐患:App Analytics-etl-adaptor 和 Game A…