本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在

“下一代大数据处理引擎王者” Apache Flink 它既能保证数据一致性“Exactly Once",又能实时快速的处理海量数据.与生俱来的 Watermark 功能让它能对复杂数据乱序场景应对自如,它充分体现了“批”.“流”一体的完美结合同时又代表着“流”.“表”二象性的和谐统一. 两种数据集:无边界数据集(连续不断追加)和有边界数据集 两种执行模式 - 流式传输(Streaming) :只要数据生成,连续执行的处理 - 批处理(Batch):在有限的时间内执行并运行到完整的处理,完成后释

本文转自:https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/23229 第 1 章 为何选择 Flink 人们对某件事的正确理解往往来自基于有效论据的结论.要获得这样的结论,最有效的方法就是沿着事件发生的轨迹进行分析. 许多系统都会产生连续的事件流,如行驶中的汽车发射出 GPS 信号,金融交易,移动通信基站与繁忙的智能手机进行信号交换,网络流量,机器日志,工业传感器和可穿戴设备的测量结果,等等.如果能够高效地分析大规模流数据,我们对上述系统的理解将会更清楚

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

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

有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证,是当今实时计算必不可少的特性之一,流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow.Flink.Spark (Structure) Streaming.Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持.State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据,部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?有没有可能用 State 来代替数据库呢?

1. 综述 本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制.首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程,然后介绍在这个过程,Flink 是怎么进行资源管理.作业调度以及错误恢复的.最后,本文还将简要介绍 Flink Runtime 层当前正在进行的一些工作. 2. Flink Runtime 整体架构 Flink 的整体架构如图 1 所示.Flink 是可以运行在多种不同的环境中的,例如,它可以通过单进程多线程的方式直接运行,从而提供调试的能力.

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

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Flink 在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个: Source 端:数据从上一阶段进入到 Flink 时,需要保证消息精准一次消费. Flink 内部端:这个我们已经了解,利用 Checkpoint 机制,把状态存盘,发生故障的时候可以恢复,保证内部的状态一致性.不了解的小伙伴可以看下我之前的文章: Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析 Sink 端:将处理完的数据发送到下一阶段时,需要保证数据能够准确无误发送到下一阶段. 在 Flink 1.4 版本之前,

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 在 Flink

​ "伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准.Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算流批统一的逐渐完善的同时,Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘" Flink 这几年一直在反复强调流批一体,即:使用同一套 API.同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算,进而保证处理过程与结果的一致性. 但是,之前Flink一直强调的

配置环境 包括 JAVA_HOME jobmanager.rpc.address jobmanager.heap.mb 和 taskmanager.heap.mb taskmanager.numberOfTaskSlots taskmanager.tmp.dirs slaves文件 启动关闭bin/start-cluster.shbin/stop-cluster.sh   初步使用 public static void main(String[] args) throws Exception {

阅读目录: 1.背景介绍 2.SOA的架构层次 2.1.应用服务(原子服务) 2.2.组合服务 2.3.业务服务(编排服务) 3.SOA化的重构 3.1.保留服务空间,为了将来服务的组合 4.运用DDD+GRASP进行分析和设计(防止主观的判断导致错误的假设) 5.SOA分布式下的数据一致性 5.1.分布式事务(基于DTC的分布式事务) 5.2.事务补偿(提供正向或反向的操作来让数据在业务上是一致的) 5.3.异步EDA(基于异步事件流来实现柔性的分布式事务) 6.总结 1.背景介绍 最近一段时

公司数据中心从托管机房迁移到阿里云,需要对mysql迁移(Replication)后的数据一致性进行校验,但又不能对生产环境使用造成影响,pt-table-checksum 成为了绝佳也是唯一的检查工具. pt-table-checksum 是 Percona-Toolkit 的组件之一,用于检测MySQL主.从库的数据是否一致.其原理是在主库执行基于statement的sql语句来生成主库数据块的checksum,把相同的sql语句传递到从库执行,并在从库上计算相同数据块的checksum,最

目前,mysql在互联网行业使用地如火如荼,很多大型网站都在使用MySQL数据库,通过搭建mysql主备集群,实现高性能,高可用的存储方案.mysql集群的共同特性是通过复制来实现主备间的同步,保证主备数据的一致性.这样才能保证读写分离,备库为主库分担压力,提高整个集群的可用性和性能. 为什么需要数据一致性校验?由于大部分搭建mysql服务的都是PC集群,尤其是在集群达到一定规模后,硬件出故障几乎是必然的.mysql复制是异步复制,当主机出现故障时,就会出现丢数据的可能,造成主备数据不一致,无法

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

Apache Flink闻名已久,一直没有亲自尝试一把,这两天看了文档,发现在real-time streaming方面,Flink提供了更多高阶的实用函数. 用Apache Flink实现WordCount 下载Apache Flink 0.10.1 启动local模式 bin/start-local.sh 运行scala-shell bin/start-scala-shell.sh remote localhost 6123 Flink中JobManager的默认监听端口是6123 word

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 { // ------------------------------------------------------------------------ //

  参考, http://wuchong.me/blog/2016/05/25/flink-internals-window-mechanism/ http://wuchong.me/blog/2016/06/06/flink-internals-session-window/    WindowOperator window operator通过WindowAssigner和Trigger来实现它的逻辑 当一个element到达时,通过KeySelector先assign一个key,并且通过W