[源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 目录 [源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 0x00 摘要 0x01 概述 & 问题 1.1 Fllink工作原理 1.2 问题 0x02 示例代码 2.1 示例代码 0x03 从Slot角度看系统划分 3.1 Flink组件 3.2 Slot的由来 3.3 资源分配 3.4 Task Manager 范畴 3.4.1 TaskManagerServices 3.4.2 TaskSlotTableImpl 3.4.3 Reso

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

[源码解析] Flink 的slot究竟是什么?(2) 目录 [源码解析] Flink 的slot究竟是什么?(2) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 注册/更新Slot 2.1 TaskExecutor注册成功 2.2 心跳机制更新Slot状态 0x03 生成ExecutionGraph阶段 0x04 调度阶段 0x05 分配资源阶段 5.1 CompletableFuture 5.1.1 Future 3 6.1.2 Future 2 6.1.3 Future 1 5.2 流程图

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

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来

本文是参考官方文档结合自己的理解写的,所引用文献均已指明来源,若侵权请留言告知,我会立马删除.此外,若是表达欠妥的地方,欢迎大伙留言指出. 前言 在上一篇博客Flink原理(二) ——资源一文中已简要说了在Flink集群中资源的分配情况,这篇博客尝试从定义算子之后,任务是如何分配的,以及任务是如何使用资源的. 一.Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段,将代码中可以优化的算子优化成一个算子链(Operator Chains)以放到一个task(一个线程)

Flink resource manager的作用如图,   FlinkResourceManager /** * * <h1>Worker allocation steps</h1> * * <ol> * <li>The resource manager decides to request more workers. This can happen in order * to fill the initial pool, or as a result o

InstanceManager用于管理JobManager申请到的taskManager和slots资源 /** * Simple manager that keeps track of which TaskManager are available and alive. */ public class InstanceManager { // ------------------------------------------------------------------------ //

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Improvement+Proposals FLIP-1 : Fine Grained Recovery from Task Failures When a task fails during execution, Flink currently resets the entire execution graph and triggers complete re-execution f

Example Program The following program is a complete, working example of streaming window word count application, that counts the words coming from a web socket in 5 second windows. public class WindowWordCount { public static void main(String[] args)

该文档翻译自Jobs and Scheduling ----------------------------------------------- 该文档简单描述了Flink是如何调度Job的,以及如何在JobManager上表现并跟踪Job状态. 一.调度 Flink通过任务槽(Task Slot)定义执行资源.每个TaskManager都有一或多个任务槽,每个任务槽都可以运行一个流水线并行任务.一个流水线包括多个连续的任务,如一个MapFunction的第n个并行实例与一个ReduceFun

Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(

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,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,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)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. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为

Flink 的分布式执行过程包含两个重要的角色,master 和 worker,参与 Flink 程序执行的有多个进程,包括 Job Manager,Task Manager 以及 Job Client,下图展示了 Flink 程序的执行过程. Flink 程序首先被提交到 Job Client 上,随后 Job Client 将它提交到 Job Manager 上,Job Manager 负责安排资源的分配和 job 的执行.首先是资源的分配,然后是将 job 划分为若干 task 后提交到对

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

 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

Flink 1.7 官方:https://flink.apache.org/ 一 简介 Apache Flink is an open source platform for distributed stream and batch data processing. Flink’s core is a streaming dataflow engine that provides data distribution, communication, and fault tolerance for