原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp…

序 本文主要研究下flink的checkpoint配置 实例 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // start a checkpoint every 1000 ms env.enableCheckpointing(1000); // advanced options: // set mode to exactly-once (this is the def…

Checkpoint checkpoint是Flink容错的核心机制.它可以定期的将各个Operator处理的数据进行快照存储(Snapshot). 如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢复数据. Flink容错机制的核心就是持续创建分布式数据流及其状态的一致快照.Flink的checkpoint是通过分布式快照实现的, 所以在flink中这两个词是一个意思. checkpoint用来保证任务的错误恢复.任务失败可以从最新的checkpoint恢复. checkpoint机制需要一个…

flink web页面中提供了针对Job Checkpoint相关的监控信息.Checkpoint监控页面共有overview.history.summary和configuration四个页签,分别对Checkpoint从不同的角度进行了监控,每个页面中都包含了与Checkpointing相关的指标. 一.overview overview页签中宏观地记录了flink应用中Checkpoint的数量以及Checkpoint的最新记录,包括失败和完成的Checkpoint记录. overview…

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…

https://info.lightbend.com/rs/558-NCX-702/images/preview-apache-flink.pdf https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2016/12/Determining-Global-States-of-a-Distributed-System.pdf https://arxiv.org/pdf/1506.08603.pdf savepoints https://data…

Checkpoint触发机制 Flink的checkpoint是通过定时器周期性触发的.checkpoint触发最关键的类是CheckpointCoordinator,称它为检查点协调器. org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator CheckpointCoordinator主要作用是协调operators和state的分布式快照.它通过向相关的tasks发送触发消息和从各tasks收集确认消息(Ack)来完成checkpo…

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8029356.html checkpoint是Flink Fault Tolerance机制的重要构成部分,flink checkpoint的核心类名为org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator. 定期产生的checkpoint事件 flink的checkpoint是由CheckpointCoordinator内部的一个time…

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…

在 Flink 中,状态可靠性保证由 Checkpoint 支持,当作业出现 failover 的情况下,Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复.在实际情况中,我们可能会遇到 Checkpoint 失败,或者 Checkpoint 慢的情况,本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路. 1. Checkpoint 流程简介 首先我们需要了解 Flink 中 Checkpoint 的整个流程是怎样的,在了解整个流程之…

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是…

Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性.Flink的checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(检查点协调器),Check…

1.启动不起来 查看JobManager日志: WARN org.apache.flink.runtime.webmonitor.JobManagerRetriever - Failed to retrieve leader gateway and port. akka.actor.ActorNotFound: Actor not found for: ActorSelection[Anchor(akka.tcp://flink@t-sha1-flk-01:6123/), Path(/user/…

Flink通过SavePoint功能可以做到程序升级后,继续从升级前的那个点开始执行计算,保证数据不中断. Flink中CheckPoint用于保存状态,是自动执行的,SavePoint是指向CheckPoint的指针,需要手动执行. 据Flink路线图,后面SavePoint会和CheckPoint合并成一个,不像现在这样分成两个,而且一个自动.一个手动了. 1.flink-conf.yaml中配置SavePoint存储位置 不是必须设置,但是设置后,后面创建指定Job的SavePoint时,…

 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…

初始化state类 //org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask#initializeState initializeState(); private void initializeState() throws Exception { ​ StreamOperator<?>[] allOperators = operatorChain.getAllOperators(); ​ for (StreamOperator<?>…

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checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性.Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法. 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator,CheckpointCoordina…

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 要了解一个系统,一般都是从架构开始.我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的.下方是 Flink 集群启动后架构图…

干货 | Flink及主流流框架比较 IT刊 百家号17-05-2220:16 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流的处…

最近接手了一个flink作业,另外一个同事断断续续有的没的写了半年的,不着急,也一直没上线,最近突然要上线,扔给我,要调通上线. 现状是: 1.代码跑不动,资源给的不少,但是就是频繁反压. 2.checkpoint经常失败. 3.也是最严重的,跑着跑着,作业就挂了. 接手之后,秉承着代码的业务逻辑是对的原则,开始了调优之旅,后来发现,还是要从最基本的做起,不然都是白扯.总结了如下几条意见,供自己以后反省. 1.遵循一般的编程原则 代码到手之后,业务逻辑部分简直不忍卒读,整个业务逻辑在一个大函数中…

1.前言 在Flink中,函数和操作符都可以是有状态的.在处理每个消息或者元素时,有状态的函数都会储存信息,使得状态成为精密操作中关键的组成部分. 为了使状态能够容错,Flink会checkpoints状态.checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置,以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义. 2.前提 Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求: 持久化的数据源能够从某个时间进行消息回放.举个例子,对于消息队列而言,有Kafka,Rabbit…

Implementing Stateful Functions source function的stateful看官网,要加lock Declaring Keyed State at the RuntimeContext state可通过 rich functions .Listcheckpoint和CheckpointFunction获得. 在Flink中,当对某个数据进行处理时,从上下文中获取state时,只会获取该数据key对应的state. 四种Keyed State: ValueSta…

随着业务的发展,数据量剧增,我们一些简单报表大盘类的任务,就不能简单的依赖于RDBMS了,而是依赖于数仓之类的大数据平台. 数仓有着巨量数据的存储能力,但是一般都存在一定数据延迟,所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题,是困难的. 其实,所谓的实时报表,往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后,得到的一串与时间相关的数字. 所以,这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来,以及怎么处理这些实时数据. 一般地,做这类报表类工作,最基本的原则就是: 业务无侵入性,然后又要做到实时. 所…

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目…

转自:https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/86375224 最少一次:断了之后 重新执行 再去重 严格一次:根据检查点,再执行一次 ------------------------------------------------------------------------------------------- Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对…

转自:http://www.sohu.com/a/142553677_804130 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流…

接上篇:Flink FileSink 自定义输出路径——BucketingSink 上篇使用BucketingSink 实现了自定义输出路径,现在来看看 StreamingFileSink( 据说是StreamingFileSink 是社区优化后添加的connector,推荐使用) StreamingFileSink 实现起来会稍微麻烦一点(也是灵活,功能更强大),因为可以自己实现序列化方法(源码里面有实例可以参考-复制) StreamingFileSink 有两个方法可以输出到文件  forR…

综述: 在Flink中DataStream程序是在数据流上实现了转换的常规程序. 1.示范程序 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streamin…

flink对接kafka,官方模式方式是自动维护偏移量 但并没有考虑到flink消费kafka过程中,如果出现进程中断后的事情! 如果此时,进程中段: 1:数据可能丢失 从获取了了数据,但是在执⾏行行业务逻辑过程中发⽣生中断,此时会出现丢失数据现象 2:数据可能重复处理理 flink从kafka拉去数据过程中,如果此时flink进程挂掉,那么重启flink之后,会从当前Topic的 起始偏移量量开始消费 解决flink消费kafka的弊端 上述问题,在任何公司的实际⽣生产中,都会遇到,并且⽐比较…