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,

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

Apache Flink:十分可靠,一分不差 Apache Flink 的提出背景 我们先从较高的抽象层次上总结当前数据处理方面主要遇到的数据集类型(types of datasets)以及在处理数据时可供选择的处理模型(execution models),这两者经常被混淆,但实际上是不同的概念 数据集的类型 当前数据处理主要遇到的数据集类型可分为两大类,①Unbounded,无限的数据集,体现为快速持续到达的流式数据 ②Bounded,有限的数据集,通常不可改变,即不会发生更新的数据集 传统数

如何利用Flink实现超大规模用户行为分析   各位晚上好,首先感谢大家参与我的这次主题分享,同时也感谢 InfoQ AI 前线组织这次瀚思科技主题月! 瀚思科技成立于 2014 年,按行业划分我们是一家安全公司.但和大家熟知的卖杀毒软件或者防火墙的传统安全公司不同.瀚思科技帮助各种中大型企业搭建安全大数据的分析平台,平台上应用的安全分析策略深度结合了多种机器学习算法,最终帮助企业定位与揭示各种安全问题.所以我们自己定位是一家安全 + 大数据 +AI 的公司. 言归正传,今天的分享主题是:基于

一.DataStream API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or

1.总览 savepoints是外部存储的自包含的checkpoints,可以用来stop and resume,或者程序升级.savepoints利用checkpointing机制来创建流式作业的状态的完整快照(非增量快照),将checkpoint的数据和元数据都写入到一个外部文件系统. 如何触发.恢复或者释放savepoint了?下面一一道来. 2.分配Operator ID 极度推荐你给每个方法分配一个uid,这样才可以升级应用.ID起到的作用是明确每个operator的状态的使用范围.

背景 Flink 版本 1.13.3,使用 native k8s 部署模式,原采用 HDFS 作为状态快照(Checkpoint.Savepoint)的存储地址,但是由于仅使用了其 HDFS 作为状态快照存储地址,且 Hadoop 框架较重,在 k8s 集群中占用大量资源,现考虑将其替换为更轻量级的分布式文件系统--NFS. 状态后端参数设置 从 Flink1.13 开始,状态后端分为两种:HashMapStateBackend.EmbeddedRocksDBStateBackend.如果不显示

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

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

Savepoint 本文翻译自文档Streaming Guide / Savepoints ------------------------------------------------------------- 使用DataStream API编写的程序可以从一个savepoint处恢复执行.savepoint可以同时更新你的程序和Flink集群而不丢失任何状态.该文档包括了从触发.存储以及销毁(dispose)savepoint的所有内容.有关Flink如何处理状态和失效的详细内容,请见文

Tasks and Operator Chains(任务及操作链) 在分布式环境下,Flink将操作的子任务链在一起组成一个任务,每一个任务在一个线程中执行.将操作链在一起是一个不错的优化:它减少了线程间的切换和缓冲,提升了吞吐量同时减低了时延.这些链式行为是可配置的,详情请见:chaining docs 下图中的示例以5个子任务来运行,因此有5个并发的线程 JobManagers, Task Managers, Clients Flink的运行时环境由两个进程组成: JobManagers :

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发.   本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理   1.1.什么是有状态的计算      计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计

摘要: 如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里妹导读:如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里资深技术专家大沙,将为大家详细介绍本次开源的Blink主要功能和优化点,希望与业界同仁共同携手,推动Flin

Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // only required for Kafka 0.8 properties.setProperty("zookeeper.connect", "localhost:2181"); properties.setPr

JobManager作为actor, case SubmitJob(jobGraph, listeningBehaviour) => val client = sender() val jobInfo = new JobInfo(client, listeningBehaviour, System.currentTimeMillis(), jobGraph.getSessionTimeout) submitJob(jobGraph, jobInfo)   submitJob,做3件事. 根据Jo

Jobmanager的submitJob逻辑, /** * Submits a job to the job manager. The job is registered at the libraryCacheManager which * creates the job's class loader. The job graph is appended to the corresponding execution * graph and the execution vertices are q

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依

Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依赖 支持的最低Flink版本 Kafka客户端类名 说明 flink-connector

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.