一.Flink 简介 Apache Flink 诞生于柏林工业大学的一个研究性项目,原名 StratoSphere .2014 年,由 StratoSphere 项目孵化出 Flink,并于同年捐赠 Apache,之后成为 Apache 的顶级项目.2019 年 1 年,阿里巴巴收购了 Flink 的母公司 Data Artisans,并宣布开源内部的 Blink,Blink 是阿里巴巴基于 Flink 优化后的版本,增加了大量的新功能,并在性能和稳定性上进行了各种优化,经历过阿里内部多种复杂业

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

http://vinoyang.com/2016/05/05/flink-stream-source/ http://vinoyang.com/2016/12/28/flink-runtime-communicate-api/ http://vinoyang.com/2017/01/26/flink-runtime-specific-task/ http://chenyuzhao.me/2017/02/09/flink%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A0%88/ http://che

Task.run if (invokable instanceof StatefulTask) { StatefulTask op = (StatefulTask) invokable; op.setInitialState(taskStateHandles);} // run the invokableinvokable.invoke();   invokable是StreamTask StreamTask.invoke public final void invoke() throws Ex

[源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 目录 [源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 0x00 摘要 0x01 概述 & 问题 1.1 Fllink工作原理 1.2 问题 0x02 示例代码 2.1 示例代码 0x03 从Slot角度看系统划分 3.1 Flink组件 3.2 Slot的由来 3.3 资源分配 3.4 Task Manager 范畴 3.4.1 TaskManagerServices 3.4.2 TaskSlotTableImpl 3.4.3 Reso

[源码解析] Flink 的slot究竟是什么?(2) 目录 [源码解析] Flink 的slot究竟是什么?(2) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 注册/更新Slot 2.1 TaskExecutor注册成功 2.2 心跳机制更新Slot状态 0x03 生成ExecutionGraph阶段 0x04 调度阶段 0x05 分配资源阶段 5.1 CompletableFuture 5.1.1 Future 3 6.1.2 Future 2 6.1.3 Future 1 5.2 流程图

  SlotSharingGroup 表示不同的task可以共享slot,但是这是soft的约束,即也可以不在一个slot 默认情况下,整个StreamGraph都会用一个默认的"default" SlotSharingGroup,即所有的JobVertex的task都可以共用一个slot /** * A slot sharing units defines which different task (from different job vertices) can be * depl

转自:https://www.jianshu.com/p/3598f23031e6 简介 Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,flink on yarn都是要启动这两个角色.JobManager主要是负责接受客户端的job,调度job,协调checkpoint等.TaskManager执行具体的Task.TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内

一.背景与痛点 在 2017 年上半年以前,TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品,流式框架使用的是自研的 td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可,并且支持水平扩展,性能尚可,曾经可以满足业务需求. 但是到了 2016 年底和 2017 年上半年,发现这个框架存在以下重要局限: 性能隐患:App Analytics-etl-adaptor 和 Game A

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来

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

Flink运行时组件 JobManager 作业管理器 TaskManager 任务管理器 ResourceManager 资源管理器 Dispatcher 分发器 任务提交流程 任务调度原理 Job Managers, Task Managers, Clients The Flink runtime consists of two types of processes: The JobManagers (also called masters) coordinate the distribut

配置文件不是原始的 修改过,可以根据自己的配置文件来 jobmanager配置 flink-conf.yaml ################################################################################ # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NO

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从

转自:https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/86375224 最少一次:断了之后 重新执行 再去重 严格一次:根据检查点,再执行一次 ------------------------------------------------------------------------------------------- Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对

本文导读: 1.What——JStorm是什么? 1.1 概述 .2优点 .3应用场景 .4JStorm架构 2.Why——为什么启动JStorm项目?(与storm的区别) .1storm的现状.缺陷 .2JStorm比Storm更稳定,功能更强大,更快!—— 表现 2.2.1稳定性好的表现 2.2.2调度强大的表现 2.2.3性能更好的表现 .3性能提升的原因所在 .4JStorm的其它优点 .5与flume.S4.AKKA.Spark的比较 3.JStorm的性能优化点 4.JStorm的

HashedWheelTimer 是根据 Hashed and Hierarchical Timing Wheels: Data Structuresfor the Efficient Implementation of a Timer Facility 这篇论文做出来的. HashedWheelTimer 主要用来高效处理大量定时任务, 他的原理如图 可以将 HashedWheelTimer 理解为一个 Set<Task>[] 数组, 图中每个槽位(slot)表示一个 Set<Task

HashedWheelTimer 是根据 Hashed and Hierarchical Timing Wheels: Data Structuresfor the Efficient Implementation of a Timer Facility 这篇论文做出来的. HashedWheelTimer 主要用来高效处理大量定时任务, 他的原理如图 可以将 HashedWheelTimer 理解为一个 Set<Task>[] 数组, 图中每个槽位(slot)表示一个 Set<Task

内容概要: CentSO_64bit集群搭建, hadoop2.2(64位)编译,安装,配置以及测试步骤 新版亮点: 基于yarn计算框架和高可用性DFS的第一个稳定版本. 注1:官网只提供32位release版本, 若机器为64位,需要手动编译. 注2:目前网上传的2.2版本的安装步骤几乎都有问题,没有一个版本是完全正确的.若不懂新框架内部机制,不要照抄网传的版本. 0. 编译前的准备 虚拟机vmware准备,64bit CentOS准备 节点ip cluster1 172.16.102. 2

Deploy services to a swarm在集群中部署服务 集群服务使用声明式模型,这意味着你需要定义服务的所需状态,并依赖Docker来维护该状态.该状态包括以下信息(但不限于): 应该运行服务容器的镜像名称和标记有多少容器参与服务是否有任何端口暴露给集群之外的客户端当Docker启动时,服务是否应该自动启动重启服务时发生的特定行为(例如是否使用滚动重启)服务可以运行的节点的特征(例如资源约束和位置首选项)有关群模式的概述,请参见 Swarm mode key concepts.有关

看完这个实现之后,感觉还是要多看源码,多研究.其实JRaft的定时任务调度器是基于Netty的时间轮来做的,如果没有看过Netty的源码,很可能并不知道时间轮算法,也就很难想到要去使用这么优秀的定时调度算法了. 对于介绍RepeatedTimer,我拿Node初始化的时候的electionTimer进行讲解 this.electionTimer = new RepeatedTimer("JRaft-ElectionTimer", this.options.getElectionTime