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

最近接手了一个flink作业,另外一个同事断断续续有的没的写了半年的,不着急,也一直没上线,最近突然要上线,扔给我,要调通上线. 现状是: 1.代码跑不动,资源给的不少,但是就是频繁反压. 2.checkpoint经常失败. 3.也是最严重的,跑着跑着,作业就挂了. 接手之后,秉承着代码的业务逻辑是对的原则,开始了调优之旅,后来发现,还是要从最基本的做起,不然都是白扯.总结了如下几条意见,供自己以后反省. 1.遵循一般的编程原则 代码到手之后,业务逻辑部分简直不忍卒读,整个业务逻辑在一个大函数中

在 Flink 中,状态可靠性保证由 Checkpoint 支持,当作业出现 failover 的情况下,Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复.在实际情况中,我们可能会遇到 Checkpoint 失败,或者 Checkpoint 慢的情况,本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路. 1. Checkpoint 流程简介 首先我们需要了解 Flink 中 Checkpoint 的整个流程是怎样的,在了解整个流程之

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

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

一.设置最小时间间隔 当flink应用开启Checkpoint功能,并配置Checkpoint时间间隔,应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint操作.默认情况下Checkpoint操作都是同步进行,也就是说,当前面触发的Checkpoint动作没有完全结束时,之后的Checkpoint操作将不会被触发.在这种情况下,如果Checkpoint过程持续的时间超过了配置的时间间隔,就会出现排队的情况.如果有非常多的Checkpoint操作在排队,就会占用额外的系统资源用于Ch

参考来源: https://www.jianshu.com/p/6ed0ef5e2b74 https://blog.csdn.net/Fenggms/article/details/102855159 最近一直在看Flink,现在了解一下Flink的状态管理中的几种状态吧. 一.键State和操作State(Keyed State and Opetator State)Flink中有两种基本的状态:键状态(Keyed State)和操作状态(Operator State). 键状态(Keyed

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

干货 | Flink及主流流框架比较 IT刊 百家号17-05-2220:16 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流的处

转自:http://www.sohu.com/a/142553677_804130 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli

1.前言 本文主要基于实践过程中遇到的一系列问题,来详细说明Flink的状态后端是什么样的执行机制,以理解自定义函数应该怎么写比较合理,避免踩坑. 内容是基于Flink SQL的使用,主要说明自定义聚合函数的一些性能问题,状态后端是rocksdb. 2.Flink State https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/state.html 上面是官方文档,这里按照个人思路快速理解一下

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1024G资料. 这一课时我们将讲解 Flink "精确一次"的语义实现原理,同时这也是面试的必考点. Flink 的"精确一次"处理语义是,Flink 提供了一个强大的语义保证,也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次,不会多也不会少. 那么 Flink 是如何实现"端到端的精确一次处理"语义的呢? 背景 通常情况下,流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式

关于LevelDB的资料网上还是比较丰富的,如果你尚未听说过LevelDB,那请稍微预习一下,因为RocksDB实际上是在LevelDB之上做的改进.本文主要侧重在架构上对RocksDB对LevelDB改进的地方做个简单介绍并添加一些个人的看法,更详细的信息读者可参考其官网:http://rocksdb.org/ RocksDB是在LevelDB原来的代码上进行改进完善的,所以在用法上与LevelDB非常的相似.如下,就是简单的把原来Leveldb信息替换为Rocksdb,从继承的角度看,Roc

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

概要 引言 增量备份 恢复增量备份 定时备份 引言 在产品上线之后,我们的数据是相当重要的,容不得半点闪失,应该做好万全的准备,搞不好哪一天被黑客入侵或者恶意删除,那就 gg 了.所以要对我们的线上数据库定时做全量备份与增量备份.例如:每天做一次增量备份,每周做一次全量备份. GitHub 地址:点击阅读原文进入 https://github.com/zonezoen/MySQL_backup 增量备份 首先在进行增量备份之前需要查看一下配置文件,查看 log_bin 是否开启,因为要做增量备份

增量更新说明文档 English Version 提前准备 准备本地或者远程服务器或者远程静态文件url npm i -g http-server cd yourFileFolder // 进入任意文件夹 http-server -p 4000 // 快速开启本地服务,用于存储更新文件 配置和打包,拿到更新文件内容并压缩 // package.json // 关闭asar模式 "asar": false, // 打包 npm run pack-windows // 进入打好的windo

前提 ​ 在互联网项目中最终还是读数据进行操作,都离不开曾删改查,那么数据是重中之重,数据库的备份就显得格外重要. ​ 但是每次都直接导出整个数据库的sql文件,显然是不现实的.对数据库的性能影响比较大. ## mysql备份的三种方式 热备 : 不关闭mysql服务的情况下,请求可以继续操作数据库,实现备份 温备 : 不关闭mysql服务的情况下,支持读,不支持写,实现备份 冷备 : 关闭mysql服务的情况下,实现备份 备份的类型 * 全量备份 : 一次性备份整个数据库的数据结构为sql文件

从 Vivado 2019.1 版本开始,Vivado 综合引擎就已经可以支持增量流程了.这使用户能够在设计变化较小时减少总的综合运行时间. Vivado IDE 和 Tcl 命令批处理模式都可以启用此流程.如需了解有关此流程的详情,请参阅<Vivado Design Suite 用户指南:综合> (UG901). 在我们开始讨论增量综合之前,我们先来讨论一下一些重要的概念,以便能够更好地理解该流程. 1. 并行综合 为了缩短总运行时间,如果设计足够大,并且可以获益于并行流程,Vivado 综

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