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

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

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

sqoop中,如果数据中本身有换行符,会导致数据错位: 解决办法: 在sqoop import时修改配置文件 sudo -u hive sqoop import --connect jdbc:mysql://${miguanMysqlHost}/${miguanDatabaseName} --username ${miguanMysqlUser} --password ${miguanMysqlPwd} --table applibrary --hive-import --hive-table

问题:在一个网站,有两种编码风格,导致数据乱码 解决办法: 1.首先设置jmeter的配置文件 2.针对要求是utf-8格式的这样的请求,做单独的编码处理(beanshell处理) 3.运行,在html模式下(text模式有问题)查看结果,问题解决 备注:关于乱码问题,目前没有找到统一的万能的解决方法,我们本着一个原则,不影响我们的项目即可 好了,本次到此,欢迎留言.点赞.转发等来交流,更多分享下期再会,给你带来更多价值,是我们期待的方向,有更多兴趣的欢迎切磋,我们微信订阅号,联系方式如下:

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

有一段通过Hibernate从PostgreSQL上进行sum统计的简单代码,但统计结果却导致数据失真,不知原因何在,求指教! Java代码片段如下: public List<Object> getSalesRanking( ) throws Exception{ StringBuilder sbHql = new StringBuilder(); sbHql.append("select dl.dishId, dl.dishName, sum(dl.counts) as t, su

SELINUX导致数据修改权限不成功基本概念参考:https://blog.csdn.net/yanjun821126/article/details/80828908 查看SELinux状态: ./usr/sbin/sestatus -v ##如果SELinux status参数为enabled即为开启状态 SELinux status: enabled .getenforce ##也可以用这个命令检查 关闭SELinux: .临时关闭(不用重启机器): setenforce ##设置SELi

2016-06-10 李丹 dba流浪猫 我们平时除了解决自己问题外,有时候也会协助圈内人士,进行一些故障排查,此案例就是帮某公司DBA进行的故障分析,因为比较典型,特分享一下,但仅仅是分享发生的过程,不对该案例的产生以及如何避免做过多评价! pt-online-schema-change:是对大表进行在线alter操作,并尽量避免影响线上业务,这是最优秀的mysql管理工作之一,在平时的工作中,帮助我们胜多. 环境说明 pt-osc 版本:percona-toolkit-2.2.14 mysq

HDFS重启集群导致数据损坏,使用fsck命令修复过程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们先看一组输出 [root@flume112 ~]# hdfs fsck /user/kuaikan/report_new//// Connecting to namenode via http://calculation111.aggrx:50070 FSCK started by root (auth:SIMPLE) from //// at Sat May :: CS

数据倾斜只会发生在shuffle过程中.这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等.出现数据倾斜时,可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的. ​ 某个task执行特别慢的情况 首先要看的,就是数据倾斜发生在第几个stage中. 可以通过Spark Web UI来查看当前运行到了第几个stage,看一下当前这个stage各

1. 摘要 我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志.启动日志和曝光日志.这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理.将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中,作为日志 DWD 层. 页面日志输出到主流,启动日志输出到启动侧输出流,曝光日志输出到曝光侧输出流 2. 识别新老用户 本身客户端业务有新老用户的标识,但是不够准确,需要用实时计算再次确认(不涉

原文链接:Prometheus由于时间不同步导致数据不显示 问题 部署 prometheus 后,访问前端界面发现: 这是由于你windows机器与部署prometheus服务器的时间不同步导致的. 解决 在服务器执行如下命令: ntpdate ntp.aliyun.com 就能正常查到数据了 参考博客:解决prometheus查询不到数据,报错Error fetching server time的问题

使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

转载自:https://blog.csdn.net/lzhcoder/article/details/79469123 https://blog.csdn.net/u013374645/article/details/91409150 1.最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern 1.1.Cache Aside Pattern (1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

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

一.在查询出来的对象上直接设置属性(该属性配置了可以持久化,如果不是可持久化的就没有关系). 出错的代码:(查询用的不好也会导致数据更新哦) Pagination pagination = groupJoinService.findByEg(groupJoin, true, cond, Pagination.cpn(pageNo),FrontUtils.pageSize(pageSize));//这是一个分页查询的方法使用hibernate的Criteria,最底下有代码 List<GroupJ

前几天做服务器压力测试,本地10个线程不停的去向服务器建立连接,然后请求数据,然后连接再关闭,程序每运行几万次之后就会发现客户端程序没办法connect服务器,connect超时. 一开始怀疑是自己服务器的处理有问题,导致socket数过多没办法创建新的连接,现将系统中用户可以打开的最大文件数调成10w,继续进行压力测试,发现问题依然存在. 经过一些时间的检查之后,确定应该不是自己服务本身的问题,这时候想将iptables关闭试试,iptables里面是没有配置连接数限制的. 在关闭iptabl

#include <QtZlib/zlib.h> QByteArray qGzipUncompress(const QByteArray& data) { if (!data.data()) { qWarning("qGzipUncompress: Data is null"); return QByteArray(); } //初始化流结构体 z_stream unGzipStream; unGzipStream.next_in = (z_Bytef*)data.

简介: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务瘫痪,虚拟机无法使用,故障环境为Windows Server 2012服务器,系统中部署了Hyper-V虚拟机环境,虚拟机的硬盘文件和配置文件放在朝阳区某托管中心托管的DELL MD3200存储中(注:硬盘600G*4,4T*1).MD3200存储是由4块600G硬盘组成的阵列,用作存储虚拟机的数据文件.单块4T硬盘用作虚拟机数据文件的备份.故障: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务