一.开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的,写数据都是先缓存到内存中,所以RocksDB的写请求效率比较高.RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据,每次获取数据时,先从内存中blockcache中查找,如果内存中没有再去磁盘中查询.使用 RocksDB时,状态大小仅受可用磁盘空

RocksDB介绍 RocksDB简介 RocksDB是基于C++语言编写的嵌入式KV存储引擎,它不是一个分布式的DB,而是一个高效.高性能.单点的数据库引擎.它是由Facebook基于Google开源的kv存储LevelDB开发开发.RocksDB使用LSM存储引擎.它针对不同的生产环境进行调优,可以直接使用内存.也可以使用Flash.或者用硬盘或者HDFS.而且支持不同的压缩算法,有一整套的工具用于生产.调试使用.RocksDB是一种嵌入式.KV型.持久化的存储. 使用嵌入式的数据存储原因有

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

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

January 23, 2018- Apache Flink, Flink Features Stefan Richter and Chris Ward Apache Flink was purpose-built for stateful stream processing. Let’s quickly review: what is state in a stream processing application? I defined state and stateful stream pr

Flink 提供了三种可用的状态后端:MemoryStateBackend,FsStateBackend,和RocksDBStateBackend. MemoryStateBackend MemoryStateBackend 是将状态维护在 Java 堆上的一个内部状态后端.键值状态和窗口算子使用哈希表来存储数据(values)和定时器(timers).当应用程序 checkpoint 时,此后端会在将状态发给 JobManager 之前快照下状态,JobManager 也将状态存储在 Java

-- 图片来自 <国家地理中文网>-- 往期推荐: Flink深入浅出:部署模式 Flink深入浅出:内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 什么是Flink 之 架构篇 什么是Flink 之 应用篇 Flink在资源管理上可以分为两层:集群资源和自身资源.集群资源支持主流的资源管理系统,如yarn.mesos.k8s等,也支持独立启动的standalone集

update_0 : sudo .../idea.sh 才会把idea安装上,不加sudo也会启动,但是不会在开始菜单中找到程序. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------原----文---------------------------------------------------------------

tiKV 最底层使用的是 RocksDB(tidb3.0版本中将使用tian存储引擎) 做为持久化存储,所以 TiKV 的很多性能相关的参数都是与 RocksDB 相关的.TiKV 使用了两个 RocksDB 实例,默认 RocksDB 实例存储 KV 数据,Raft RocksDB 实例(简称 RaftDB)存储 Raft 数据. TiKV 使用了 RocksDB 的 Column Families (CF) 特性. 默认 RocksDB 实例将 KV 数据存储在内部的 default.wri

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.理解State(状态) 1.1.State 对象的状态 Flink中的状态:一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的状态(例如某属性的值) 注意:State和Checkpointing 不要搞混 checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全状态快照,即包含一个job下所有task/operator 某时刻的状态 状态的作用 增量计算 聚合操作 机器学习训练模式 等等 容错 Job故障重启 升级 1.2.状态的分类 1.Operator Stat

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------

Flink 靠什么征服饿了么工程师? 2018-08-13    易伟平 阿里妹导读:本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm.Spark.Flink的优缺点.如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一一解开谜题. 平台现状 下面是目前饿了么平台现状架构图: 来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主要是Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上.

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

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

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

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

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: MemoryStateBackend 等. 有状态计算 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Fl

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