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

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

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

  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

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

摘自Flink官网https://flink.apache.org/ 最近看到公司有Flink平台,正好做过storm和spark streaming上的业务,借着这个机会把flink也学了.正好比较下他们之间的优缺点. 一.流式处理平台 1.Storm Topology为处理拓扑图 组成: (1)Spout. 数据分发中心. (2)Bolt. 数据处理中心 数据单元为Tuple.在Bolt处理完的数据可以发射给下一个Bolt.此时接收到的为Tuple. 缺点: (1)消息传输保证为At lea

这期的分享是监控实战,其实不想写这篇的,因为网上相关的文章也挺多的,但是出于光说不练都是假把式,而且也想告诉你:当帅气的普罗米修斯(Prometheus)遇到高颜值的格拉法纳(Grafana)究竟会擦出什么样的火花?所以忍不住还是想分享啊. 为了实战,我们再次请出架构图,请注意图中红色圈 1 的部分,主要分两条线去实战. 第一条战线:Prometheus 如何监控机器? 采用标准的PGOne技术组件Prometheus Server + Grafana + node_exporter完成对机器的

window+trigger+watermark处理全局乱序数据,指定窗口上的allowedLateness可以处理特定窗口操作的局部事件时间乱序数据 1.流处理系统中的微批 Flink内部也使用了某种形式的微批处理技术,在shuffle阶段将含有多个事件的缓冲容器通过网络发送,而不是发送单个事件流处理系统中的批处理必须满足以下两点要求: 批处理只作为提高系统性能的机制.批量越大,系统的吞吐量就越大. 为了提高性能而使用的批处理必须完全独立于定义窗口时所用的缓冲,或者为了保证容错性而提交的代码,

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,

1. 通过上期分享<实践指路明灯,源码剖析flink-metrics>,对当下较火的流式处理框架 flink 的指标监控体系有了全局的认识,并结合 flink-metrics-xxxx 模块进行深入分析,对 flink 是如何集成监控轮子了如之掌. 不过,源码中的 flink-metrics-influxdb 模块,你是否留意到?按照设计规范,不用多想,那肯定是 flink 指标监控对 influxdb 的集成. 那么,influxdb ?influxdb 是啥?influxdb 你用过吗?

背压(backpressure)监控 本文翻译自Back Pressure Monitoring --------------------------------------------------- Flink的web接口提供了监控运行job的背压行为的功能 一.背压(back pressure) 如果你看到了一个任务的back pressure警告(如过高),则意味着该任务产生数据的速度要高于下游Operator消化的速度.数据沿着job的数据流图向下游流动(如从source到sink),而

 基于Flink进行秒级计算时,发现监控图表中CPU有数据中断现象,通过一段时间的跟踪定位,该问题目前已得到有效解决,以下是解决思路:   一.问题现象       以SQL02为例,发现本来10秒一个点的数据,有时会出现断点现象,会少1-2个点甚至更多:   二.问题定位   针对该问题,根据数据处理链路,制定了数据输出跟踪示意图,如下所示:       通过输出的实际数据发现:    1.监控Agent的数据已经正确上报Kafka    2.从Kafka中可以正确取到监控Agent上报的数据

This post originally appeared on the Apache Flink blog. It was reproduced here under the Apache License, Version 2.0. This blog post provides an introduction to Apache Flink’s built-in monitoring and metrics system, that allows developers to effectiv

流式计算中处理延迟是一个非常重要的监控metric flink中通过开启配置   metrics.latency.interval  来开启latency后就可以在metric中看到askManagerJobMetricGroup/operator_id/operator_subtask_index/latency指标了 如果每一条数据都打上时间监控 输出时间- 输入时间,会大量的消耗性能 来看一下flink自带的延迟监控是怎么做的 其实也可以想到原理很简单,就是在source周期性的插入一条特

先上一个架构图 Flink App : 通过report 将数据发出去 Pushgateway :  Prometheus 生态中一个重要工具 Prometheus :  一套开源的系统监控报警框架 (Prometheus 入门与实践) Grafana: 一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知(可视化工具Grafana:简介及安装) Node_exporter : 跟Pushgateway一样是Prometheus 的组件,采集到主机的运行指

在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了

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

prometheus+grafana 监控hadoop.yarn https://blog.csdn.net/c275090933/article/details/82108014 Prometheus+Grafana搭建监控系统 https://www.jianshu.com/p/5f74d22b973f 使用Prometheus+Grafana监控Flink on YARN作业 https://blog.csdn.net/nazeniwaresakini/article/details/10

flink web页面中提供了针对Job Checkpoint相关的监控信息.Checkpoint监控页面共有overview.history.summary和configuration四个页签,分别对Checkpoint从不同的角度进行了监控,每个页面中都包含了与Checkpointing相关的指标. 一.overview overview页签中宏观地记录了flink应用中Checkpoint的数量以及Checkpoint的最新记录,包括失败和完成的Checkpoint记录. overview

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