反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题.反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速.由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率. 关于 Flink 的反压机制,网上已经有不少博客介绍,中文博客推荐这两篇1.简单来说,Flink 拓扑中每个节点(T

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

一.flink介绍  Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算. 可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.1.有界数据流和无界数据流 1.无界流有一个开始但没有定义的结束.它们不会在生成时终止并提供数据.必须持续处理无界流,即必须在摄 取事件后立即处理事件.无法等待所有输入数据到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成.处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生的顺序)摄取事件.  2.有界流具有定义的开始和结束

本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor.OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享.主要内容如下: 网络流控的概念与背景 TCP的流控机制 Flink TCP-based 反压机制(before V1.5) Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5) 总结与思考 网络流控的概念与背景 为什么需要网络流控 首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图,Producer 的吞吐率是 2MB/s,Consum

反压在流式系统中是一种非常重要的机制,主要作用是当系统中下游算子的处理速度下降,导致数据处理速率低于数据接入的速率时,通过反向背压的方式让数据接入的速率下降,从而避免大量数据积压在flink系统中,最后系统无法正常运行.flink具有天然的反压机制,不需要通过额外的配置就能够完成反压处理. 当在flinkUI中切换到Backpressure页签时,flink才会对整个job触发反压数据的采集,反压过程对系统有一定的影响,主要因为jvm进程采样成本较高.flink通过在TaskManager中采样

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从

https://www.jianshu.com/p/2779e73abcb8 看完本文,你能get到以下知识 Flink 流处理为什么需要网络流控? Flink V1.5 版之前网络流控介绍 Flink V1.5 版之前的反压策略存在的问题 Credit的反压策略实现原理,Credit是如何解决 Flink 1.5 之前的问题? 对比spark,都说flink延迟低,来一条处理一条,真是这样吗?其实Flink内部也有Buffer机制,Buffer机制具体是如何实现的? Flink 如何在吞吐量和

前言 微信搜[Java3y]关注这个朴实无华的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 最近一直在迁移Flink相关的工程,期间也踩了些坑,checkpoint和反压是其中的一个. 敖丙太菜了,Flink都不会,只能我自己来了.看敖丙只能图一乐,学技术还是得看三歪 平时敖丙黑我都没啥水平,拿点简单的东西来就说我不会.我是敖丙的头号黑粉 今天来分享一下

http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/ https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/internals/back_pressure_monitoring.html   反压之所以会是需要的,因为当源端流量过大,而消费端无法及时消费时,可能会导致job crash:比如内存耗尽等: 其实通过合理控制资源的使用,JSto

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80

在嵌入式系统里,较多场合需要LCD人机界面.分析以下LCD驱动电路. LCD_VIN是3.6~5V,经过DC/DC burst升压得到LCD_AVDD,LCD_AVDD为LCD需要的模拟电压,根据LCD实际情况调整FB脚电压确定,这里假设是10V. VGH是LCD的开关管的开启电压,假设这里需要15V,VGL是LCD开关管的关闭电压,假设这里需要-6.8V. 这里比较有意思的是VGH和VGL的产生. 以下给出绿.红.蓝三个节点的波形: 绿: 红: 蓝: 绿点为开关电源的开关波形,红点为绿点向上偏

反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中,处理速度比摄入速度慢的情况.是控制流处理中批次流量过载的有效手段. 1 反压机制原理 Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性,可以根据处理效率动态调整摄入速率. 1.1 反压定义 当批处理时间(Batch Processing Time)大于批次间隔(Batch Interval,即 BatchDuration)时,说明处理数据的速度小于数据摄入的速度,持续时间过长或源头数据暴增,容易造成数据

一.背景 在默认情况下,Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据.当 batch processing time > batch interval 的时候,也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批间隔时间长:越来越多的数据被接收,但是数据的处理速度没有跟上,导致系统开始出现数据堆积,可能进一步导致 Executor 端出现 OOM 问题而出现失败的情况. 而在 Spark 1.5 版本之前

因特殊业务场景,如大促.秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增,形成巨大的流量毛刺,数据流入的速度远高于数据处理的速度,对流处理系统构成巨大的负载压力,如果不能正确处理,可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃,因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要. Storm和Spark Streaming都提供了反压机制,实现各不相同 对于开启了acker机制的storm程序,可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果,如果下游组件(

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized Stream),每一段数据都转换成Spark中的

Flink 面试--进阶篇 1.Flink是如何支持批流一体的? 2.Flink是如何做到高效的数据交换的? 3.Flink是如何做容错的? 4.Flink 分布式快照的原理是什么? 5.Flink 是如何保证Exactly-once语义的? 6.Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方? 7.说说 Flink的内存管理是如何做的? 8.说说 Flink的序列化如何做的? 9.Flink中的Window出现了数据倾斜,你有什么解决办法? 10. Flink中在使用聚合函数 GroupB

1. Flink 的容错机制(checkpoint) 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(

1. 前言 当前公司的大数据实时链路如下图,数据源是MySQL数据库,然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka,最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理,最后输出到下游对应的存储. 2. 模型特征架构的演进 2.1 第一代架构 广告业务发展初期,为了提升策略迭代效率,整理出一套通用的特征生产框架,该框架由三部分组成:特征统计.特征推送和特征获取模型训练.如下图所示: 客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上 基于基HDFS数据,统

1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink 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