一：Runtime、Checkpoint1：异步io得重试api机制FLIP-232: Add Retry Support For Async I/O In DataStream API - Apache Flink - Apache Software Foundation重试是针对某一个异步function得重试，重试有两个超时时间。 现在重试暂时没有实现状态管理重试中得retryQu
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2024-05-24 12:27:29
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1、前言 本文是基于Flink官网上Asynchronous I/O的介绍结合自己的理解写成的，若有不正确的欢迎大伙留言交流，谢谢！2、Asynchronous I/O简介 将Flink用于流计算时，若涉及到和外部系统进行交互，如利用Flink从数据库中读取数据，这种需要获取I/O的场景时，我们需要考虑交互所带来的时延问题。 为分析如何减少时延，我们先来分析一下，Fl
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2023-07-25 10:00:43
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前言 这边文章讲述的是flink的checkpoint（检查点）的原理，checkpoint是目前主流的分布式流式处理框架用于恢复失败作业而保证数据不丢失的常用方法，也是flink实现exactly-once的基础。 &n
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2023-09-13 15:19:04
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前言 Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求 Flink在做流数据计算时，很多时候
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2024-05-11 21:51:18
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简介 异步屏障快照是一种轻量级的快照技术，能以低成本备份 DAG（有向无环图）或 DCG（有向有环图）计算作业的状态，这使得计算作业可以频繁进行快照并且不会对性能产生明显影响。异步屏障快照核心思想是通过屏障消息（barrier）来标记触发快照的时间点和对应的数据，从而将数据流和快照时间解耦以实现异步快照操作，同时也大大降低了对管道数据的依赖（对
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2024-04-25 18:12:29
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对于异步 I/O 操作的需求在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。与数据库异步交互是指一个并行函数实例可以并发地处理多个请求和接收
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2023-09-04 15:34:40
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什么是数据异构？简单讲，就是将数据进行异地数据异构存储。数据异构服务市场使用 BinLake（京东 MySQL 的 Binlog 日志实时采集、统一分发、消息订阅和监控服务）进行数据异构，即通过订阅 MySQL 的 Binlog 日志，通过接收 JMQ 进行数据异地构建存储。数据异构主要有两种方式，一种是顺序消费、另一种是并行消费。其中，在进行订单、订购的数据异构时是要求保证严格的顺序性的，因为并
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2024-04-18 13:54:33
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21.Flink-高级特性-新特性-End-to-End Exactly-Once 21.1.数据一致性语义分类 21.2.数据一致性语义详解 21.2.1.At-most-once-最多一次 21.2.2.At-least-once-至少一次 21.2.3.Exactly-once-精确一次 21.2.4.End-To-End Exactly-Once 21.2.5.如何实现局部的Exactly
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2024-07-02 00:32:11
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Checkpoint目的 为了保证程序发生故障时状态不丢也不错，它是保证状态一致性而不是数据一致性。原理 使用异步屏障快照Asynchronous Barrier Snapshotting（简称 ABS）算法（依赖于Chandy-Lamport算法的变种）实现分布式快照。流程 1）JobManager周期性产生Barrier，并广播给所有Source算子。 2）Source算子收到Barrier后
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2024-04-19 20:58:15
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通常在WEB应用程序中不会考虑到这个需求。做智能客户端的时候，当用到WebService时，由于服务器处理速度、网络传输速度等各种原因会使一个WebService从请求开始到获得响应结果之间等待一段时间，这时候线程会处于阻塞状态，程序会等待请求结果导致客户端无法进行其他的动作或处理。这时候就需要异步的使用WebService。最容易被想到的方法当然是建立一个新的线程来执行WebService的请求
目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 核心代码2.1. 异步IO工具类 AsyncJoinDimUtil2.1.1. 方法属性说明2.1.2. 具体实现2.2. 关联接口 AsyncJoinFunction2.2.1. 方法属性说明2.2.2. 具体实现2.3. 线程池工具类 ThreadPoolUtil2.3.1. 方法属性说明2.3.2. 具体实现3. 具体使用3.1.
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2024-01-03 15:16:38
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背景Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。 图中棕色的
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2024-07-09 21:14:22
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目录1 在什么场景下使用异步访问系统?2 异步访问都解决了哪些问题？3 异步是如何解决延迟问题的？4 Flink提供的异步模式5 Flink异步模式读取Mysql操作-代码 1 在什么场景下使用异步访问系统? 举个例子，你如果在算子中用到了MapFunction，写你想要对map中的每条处理记录都查询下数据库丰富当前处理记录。那么此时就可以使用异步访问系统2 异步访问都解决了哪些问题？ -
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2024-03-18 22:19:45
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该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译Table API是用于流和批处理的统一的关系API。Table API查询可以在批处理或流输入上运行而无需修改。Table API是SQL语言的超集，是专门为使用Apache Flink设计的。Table API是用于Scala和Java的语言集成的API。 Table API查询不是像SQL中常见的那样将查询指定为String值，而是以Java或Sc
AI前线导读：本文是 Apache Beam实战指南系列文章 的第二篇内容，将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合Beam玩转Kafka和Flink。系列文章第一篇回顾Apache Beam实战指南之基础入门关于Apache Beam实战指南系列文章随着大数据 2.0 时代悄然到
文章目录1.4、维表关联代码实现1.4.1、基本的维度查询功能1.4.1.1、[封装 Phoenix 查询的工具类 PhoenixUtil](https://gitee.com/chbHome/chb-realtime/blob/master/chb-realtime-parent/chb-realtime/src/main/java/com/chb/realtime/utils/Phoenix
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2024-05-08 11:43:59
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文章大纲：Async IO的概述以及使用Async IO的原理一、Async IO概述1.什么是Async IO对于IO，我们都清楚有同步IO和异步IO，那么在Flink中，什么是Async IO，它是怎么样应用的呢？在有些流式应用的场合中，我们都会去与外部系统进行交互，比如连接数据库等。当我们需要向外部系统发送一个请求a的时候，我们需要等待它返回结果，这是同步的模式。考虑到吞吐量和延迟，我们可以
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2024-04-19 05:29:27
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Flink 异步I/O
1.概述
在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。
简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。
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2024-04-05 00:03:13
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# 利用 Flink 实现异步 IO 写入 Redis
在现代数据处理任务中，Apache Flink 是一种强大的流处理工具。而将数据写入 Redis 则能提高数据的访问速度和灵活性。本文将指导你如何在 Flink 中实现异步 IO 写入 Redis，帮助你掌握这一技术。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下整个流程。下面是实现 Flink 异步 IO 写入 Redis 所需的步骤：
原创
2024-09-12 07:11:56
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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,需要对数据进行count,su
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2024-07-14 17:22:49
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