1. 概述 分布式有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算,主要针对低延迟和高吞吐量.这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证.现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照.这些方法有两个主要缺点.首先,他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程.其次,持久化存储所有传输中的记录以及算子状态,这会导致比所需的快照要更大. 因此,提出了一种新的分布式快照的算法,即在 Apache Flink 中的异步屏障快照(Asynchronous Barrier Snapshotti…

小结与扩展 池的最大的大小如何去设置! 了解:IO密集型,CPU密集型:(调优)  //1.CPU密集型 几核就是几个线程 可以保持效率最高 //2.IO密集型判断你的程序中十分耗IO的线程,只要大于这个线程数就行 一般设置为这个耗IO线程数的两倍  package com.kuang.pool; ​ import java.util.concurrent.*; ​ // Executors工具类 三大方法 ​ //使用了线程池之后,使用线程池来创建线程 public class Demo01…

在大数据程序流行的今天,许多程序都面临着共同的难题:程序输入数据趋于无限大,抵达时间又不确定.一般的解决方法是采用回调函数(callback-function)来实现的,但这样的解决方案很容易造成“回调地狱(callback hell)”,即所谓的“goto-hell”:程序控制跳来跳去很难跟踪,特别是一些变量如果在回调函数中更改后产生不可预料的结果.数据流(stream)是一种解决问题的有效编程方式.Stream是一个抽象概念,能把程序数据输入过程和其它细节隐蔽起来,通过申明方式把数据处理过程…

Given a stream of integers and a window size, calculate the moving average of all integers in the sliding window. For example,MovingAverage m = new MovingAverage(3);m.next(1) = 1m.next(10) = (1 + 10) / 2m.next(3) = (1 + 10 + 3) / 3m.next(5) = (10 + 3…

Given a stream of integers and a window size, calculate the moving average of all integers in the sliding window. For example,MovingAverage m = new MovingAverage(3);m.next(1) = 1m.next(10) = (1 + 10) / 2m.next(3) = (1 + 10 + 3) / 3m.next(5) = (10 + 3…

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种…

Flink面试--源码篇 1.Flink Job的提交流程? 2.Flink所谓"三层图"结构是哪几个"图"? 3.JobManger在集群中扮演了什么角色? 4.JobManger在集群启动过程中起到什么作用? 5.JobManger在集群启动过程中起到什么作用? 6.JobManger在集群启动过程中起到什么作用? 7.Flink 计算资源的调度是如何实现的? 8.简述Flink的数据抽象及数据交换过程? 9.简述Flink的数据抽象及数据交换过程?      …

本文是博主阅读Flink官方文档以及<Flink基础教程>后结合自己理解所写,若有表达有误的地方欢迎大伙留言指出. 1.  前言 流式计算分为有状态和无状态两种情况,所谓状态就是计算过程中的中间值.对于无状态计算,会独立观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果.什么意思?大白话举例:对于一个流式系统,接受到一系列的数字,当数字大于N则输出,这时候在此之前的数字的值.和等情况,压根不关心,只和最后这个大于N的数字相关,这就是无状态计算.什么是有状态计算了?想求过去一分钟内所有数字的和或者平均…

Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态.该机制确保即使出现故障,程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次). 从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint. state一般指一个具体的task/operator的状态.而checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全局状态快照,即包含了所有task/operator的状态. Flin…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…