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大数据技术与架构点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号!暴走大数据点击右侧关注,暴走大数据! Flink的Window类型Flink基本分有3种window类型:CountWindow,TimeWindow和SessionWindow。其中,CountWindow和TimeWindow还有滑动与滚动区分。通常,window的api定义形式为:stream .keyBy(...) .window(...)//timeWindow,countWindow,SessionWindows.withGap(Time
一、状态(State) 1、介绍 我们在前面写的wordcount的例子(上篇博客中有的),没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理语义上(atlastonce,exactlyonce),从而Flink引入了state和checkpoint。 State一般指一个集体的task/opearator的状态(state默认保存在java的堆内存中),
①传递参数 所有需要用户定义的函数都可以转换成richfunction,例如实现mapoperator中你需要实现一个内部类,并实现它的map方法: data.map(newMapFunction<String,Integer>(){ publicIntegermap(Stringvalue){returnInteger.parseInt(value);} }); 然后我们可以将其转换为RichMapFunction: data.map(newRichMapFunction<
目录☆☞ Overview (概述)☆☞ WorkingwithState (带状态的工作)☆☞ TheBroadcastStatePattern (广播状态模式)☆☞ Checkpointing☆☞ QueryableState (可查询状态)☆☞ StateBackends (状态后端)☆☞ StateSchemaEvolution (状态模式演变)☆☞ CustomStateSerialization (自定义状态序列化)一、Overview(概述) 有状态的函数和Operators在各个元素/事件
Map 班级学生成绩的随机生成 输入:本班同学的学号 输出:<学号,成绩> 数据准备 首先需要一个stuID.csv文件,每一列为一个学号: 然后将文件放入HDFS中: hdfsdfsputstuID.csvinput 编写程序 importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; importorg.apache.flink.api.java.DataSet; importorg.apache.flink.api.jav
文章目录前言Checkpoint快慢的性能指标相邻Checkpoint的间隔时间设置外部State的存储选择Checkpoint的资源设置Checkpoint的task本地性恢复引用 前言 众所周知,Flink内部为了实现它的高可用性,实现了一套强大的checkpoint机制,还能保证作用的ExactlyOnce的快速恢复。对此,围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。在官方文档中,也为用户解释了checkpoint的部分原理以及checkpoint在实际生产中(
在Flink中,实现从指定主机名和端口接收字符串消息,对接收到的字符串中出现的各个单词,每隔1秒钟就输出最近5秒内出现的各个单词的统计次数。 代码实现如下: publicclassSocketWindowWordCount{ publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ /**需要连接的主机名和端口*/ finalStringhostname; finalintport; try{ finalParameterToolparams=Param
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,在了解整个流程之后,我们才能在
本文大致理一下checkpoint出现超时问题的排查思路:(本文基于flink-1.4.2) 超时判断逻辑 jobmanager定时triggercheckpoint,给source处发送trigger信号,同时会启动一个异步线程,在checkpointtimeout时长之后停止本轮checkpoint,cancel动作执行之后本轮的checkpoint就为超时,如果在超时之前收到了最后一个sink算子的ack信号,那么checkpoint就是成功的。 那么超时的原因会是什么呢?时间要么花费
FlinkCep是对复杂事件处理的一种手段,通过规则进行匹配,比如有ABACBCD是个消息,我们想获取BC这种事件的消息,就可以通过定义相关规则来进行业务处理,通常我们会对C消息到达的时间有要求,比如在3s之内,那么我们怎么获得超出3s已经匹配到的消息呢? 现在来讨论下FlinkCEP对于超时时间的处理 直接上demo(实现功能,匹配click后为buy事件的消息,事件限定为5s,同时获取
前面,已经有一篇文章讲解了spark的checkpoint:必会:关于SparkStreamingcheckpoint那些事儿同时,浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。sparkstreaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多,它采用的是轻量级的分布式快照,实现了每个操作符的快照,及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给
本文是Checkpoint系列非源码最后一篇文章。必会:关于SparkStreamingcheckpoint那些事儿flink超越Spark的Checkpoint机制前面两篇,一篇是spark的driver的Checkpoint细节及使用的时候注意事项。一篇是flink的Checkpoint的一些上层解释。本文主要是将flink的Checkpoint的基石--轻量级分布式快照。1.简介分布式数据流处理是数据密集型计算的新兴范例,它允许对大量数据进行连续计算,以低端到端延迟为目
自动配置调优 实时计算Flink新增自动调优功能autoconf。能够在流作业以及上下游性能达到稳定的前提下,根据您作业的历史运行状况,重新分配各算子资源和并发数,达到优化作业的目的。更多详细说明请您参阅自动配置调优。 首次智能调优 创建一个作业。如何创建作业请参看快速入门。 上线作业。选择智能推荐配置,指定使用CU数为系统默认,不填即可。点击下一步。
这篇是自己对checkPoint的一个理解,有不对的欢迎指出。 官网地址:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/internals/stream_checkpointing.html 直接从这张图开始 在代码层面设置checkPoint的间隔时间,时间达到时会触发checkPoint。此时从source会往下发送barriers,图中算子同时接受了两个数据流。两个数据流因为网络等环境原因,导致barriers到达的
请谈谈flink的checkpoint机制,checkpoint时,会否影响正常的数据处理 Checkpoint与state的关系 Checkpoint是从source触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对Checkpoint的直观感受,红框里面可以看到一共触发了569K次Checkpoint,然后全部都成功完成,没有fail的。 state其实就是Checkpoint所做的主要持久化备份的主要数据,看下图的具体数据统计,其state也就9kb大小。 什么是state