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 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya

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

简要说明 本次环境与http://www.cnblogs.com/oloroso/p/6306352.html中的一致. 依然是增删查改各测试10000次,每个测试重复5次取平均值. 1.不使用jemalloc和tbb测试 三个数据库除了rocksdb之外,默认都不使用jemalloc和tbb. 设置rocksdb的编译参数为make static_lib -e DISABLE_JEMALLOC=1 -j8,以便不启用jemalloc. 三个测试代码的编译命令如下: g++ rocksdb_te

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

一.单机安装 1.准备安装包 将源码编译出的安装包拷贝出来(编译请参照上一篇01.Flink笔记-编译.部署)或者在Flink官网下载bin包 2.配置 前置:jdk1.8+ 修改配置文件flink-conf.yaml #Flink的默认WebUI端口号是8081,如果有冲突的服务,可更改rest.port: 18081 其余项选择默认即可 3.启动 Linux: ./bin/start-cluster.sh Win: cd bin start-cluster.bat win本地启动如下(图片模

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos Flink处理函数实战系列链接 深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10): ProcessFunction: Key

Flink以Standalone模式运行时,可能会发生jobmanager(以下简称jm)或taskmanager(以下简称tm)异常退出的情况,我们可以使用Linux自带的Systemd方式管理jm以及tm的启停,并在jm或tm出现故障时,及时将jm以及tm拉起来. Flink在1.11版本后,从发行版中移除了对Hadoop的依赖包,如果需要使用Hadoop的一些特性,有两种解决方案: [注]以下假设java.flink.hadoop都安装在/opt目录下,并且都建立了软连接: 1.设置HAD

使用说明:此文档包含所有的Linux命令,只有你想不到的没有你看不到的,此文档共计10万余字,有8400多行,预计阅读时间差不多需要3个小时左右,所以要给大家说一说如何阅读此文档 为了方便大家阅读,我这里做了相关索引,建议使用搜索的方式阅读,如果您有大把时光去阅读的话您可以试着去 第二个方法就是找我要电子版文档 搜索的话直接使用浏览器的搜索方式就可以了,我这里使用谷歌浏览器进行演示 打开文档 打开谷歌的搜索,键入ctrl+f 右上角出现搜索框后,直接在搜索框中输入要查询的命令,但是查询结果有很多

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本文是<Flink on Yarn三部曲>系列的第二篇,上一篇<Flink on Yarn三部曲之一:准备工作>已将所需的机器和文件准备完毕,可以部署CDH和Flink了: 全文链接 <Flink on Yarn三部曲之一:准备工作> < Flink on Ya

State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会

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(

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------ --------

checkpoint介绍 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,CheckpointCoordina

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

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.

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