本文翻译自官网：Streaming Aggregation https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.htmlSQL是用于数据分析的最广泛使用的语言。Flink的Table API和SQL使用户能
使用flink tuples 当使用groupby，join，后者key这类算子的时候，FLink提供了很多种访问你key的方法。1. 使用key selector// Join movies and ratings datasets
movies.join(ratings)
// Use movie id as a key in both cas
通用调优官网给的一些调优的方式，比较通用加资源 暴力调优，加内存，调大并行度（尽管不是最优解，但是最最常用、最直接的方式）开启 MiniBatchFlink 是流式数据处理，没过来一条数据就会被直接处理MiniBatch 是把流处理变为微批处理的方式，先缓存一定的数据后在触发处理，这样可以减少对 State 的访问、提升吞吐、有效减少输出数据量但是会牺牲低延迟，对超低延迟要求的场景不建议
如何提高 Flink 任务性能一、Operator Chain为了更高效地分布式执行，Flink 会尽可能地将 operator 的 subtask 链接（chain）在一起形成 task，每个 task 在一个线程中执行。将 operators 链接成 task 是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。Fli
在Kubernetes集群中使用Apache Flink时，对内存进行调优是非常重要的一个步骤。通过正确地调整内存设置，可以提高作业的性能和稳定性。本文将详细介绍如何在Kubernetes上对Flink作业进行内存调优。
**步骤概述：**
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定Flink集群的配置 |
| 2 | 配置任务管理器和JobManager的内存
Apache Flink 是一个基于流处理的分布式数据处理引擎，能够处理高效的大规模数据。在实际应用过程中，对于 Flink 参数的调优是非常重要的，能够提高作业的性能和稳定性。本文将介绍如何进行 Flink 参数调优，帮助大家更好地使用 Flink。
### Flink 参数调优流程
以下是对 Flink 参数调优的整体流程，可以帮助大家更好地了解：
| 步骤 | 描述 |
|-------
网络流控网络流控的作用如上是一张网络流控的图，Producer的吞吐率是2MB/s，Consumer是1MB/s，此时在网络通信时Producer的速度是比Consumer要快的，有1MB/s的速度差。假定两端都有一个Buffer，Producer端有一个发送用的Send Buffer，Consumer端有一个接收用的Receive Buffer，在网络端的吞吐率是2MB/s，5s后Receive
Flink -- ProcessFunction处理函数概述处理函数基本处理函数 ProcessFunction按键分区处理函数 KeyedProcessFunction定时器与定时服务基于处理时间的分区处理函数基于事件时间的分区处理函数窗口处理函数 ProcessWindowFunction应用案例 -- Top N 处理函数概述为了使代码拥有更强大的表现力和易用性，Flink 本身提供了多层
本文主要简单介绍TaskManager的内存管理策略，以下均为笔者个人观点，欢迎大家批评指正。一 、内存布局在flink中，TaskManager内存主要分为三大块JVM使用的内存网络内存池Flink自己管理的内存 Flink自己管理的内存：这个内存，指的是flink的预留内存，这部分内存可以在jvm堆内，也可以在jvm堆外，若如此(在堆外)，这部分内存不会受jvm管辖。照
1、简介Flink中借助watermark以及window和trigger来处理基于event time的乱序问题，那么如何处理“late element”呢？也许有人会问，out-of-order element与late element有什么区别？不都是一回事么？答案是一回事，都是为了处理乱序问题而产生的概念。要说区别，可以总结如下：1、通过watermark机制来处理out-of-
目录1 什么是状态后端？2 状态后端分类？MemoryStateBckend注意FsStateBackend适用场景RocksDBStateBackend适用场景注意点3 RocksDB 大状态调优设置本地Rocks多目录开启增量CheckpointBlock SizeBlock Cache Size最大打开文件Cache In
前言Flink优化从多方面下手。1、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。 &nbs
目录特殊字符#;“”和‘’和``\转义符号引用双引号 “”单引号''反引号``特殊字符#注释;;可以将多个命
原创
2022-07-03 00:06:54
323阅读
1 Checkpoint的介绍Checkpoint的官网文档地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/ops/state/checkpoints/Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。Flink是
原创
2023-08-03 17:10:30
280阅读
前言今天，再起床之后，还处于迷糊的状态，手机突然滴滴一下，在除了家里人和女朋友会给我发消息的时代，我手机居然响了，以迅雷不及。。。我一个朋友跟我说，能不能出版一个Flink的资源和任务调度的文章，反正这个五一也没什么地方出去，那就整理一下吧，毕竟我的手把手带你玩转大数据系列就是为了玩转Flink才产生的。（因为五一回家没带电脑，主要靠官网进行编辑文档）说起flink，那真的大名鼎鼎 啊，尤其是在阿
目录位图法简述RoaringBitmap的思路Container原理ArrayContainerBitmapContainerRunContainer时空分析Container的创建与转换RBM的应用LuceneSparkGreenplumRedisThe End位图法简述对于我们大数据工作者来说，海量数据的判重和基数统计是两个绕不开的基础问题。之前我已经讲了两种应用广泛的方法，即布隆过滤器和Hy
Flink 任务正常启动，Checkpoint 在一两天之后超时，收不到最新的确认信息。然后以相同的包重新启动并正常运行几天，如此反复仍找不到原因，而我们的配置可能会像下面那样。本文将会给出一些思考。final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
1.定义SourceTransformation的主要作用是将一个数据源转换为DataStream，以便对数据源进行各种处理操作，例如map、filter、join等。在Flink中，数据源可以是各种不同的数据源，例如Kafka、Socket、文件等。2.使用示例下面是一个简单的示例，演示如何使用SourceTransformation将自定义的数据源转换为DataStream对象。 假设我们有一
Flink任务问题分析与性能调优作者： 吴培坚——虎牙实时计算平台研发工程师1 性能分析：Flink调优对于问题的定性很重要，只有先确定问题性质才能针对性优化。首先要明白，Flink是分布式流计算框架，可简单理解为多个相互通讯的有状态java进程，其调优本质跟普通的java程序大同小异。1.1 问题定位的基础：只有具备良好的的监控数据支持，才能感知问题/异常的发生并对其快速定位。监控指标主要分为以
1、Flink 内存优化1.1Flink 的内存管理开源的大数据框架基本上大多数都是基于 JVM 运行的，如 Hadoop、Spark、 Storm，但是基于 JVM 的内存管理机制往往存在着类似于内存溢出等问题，主要 是因为创建的对象过多而超过 JVM 的最大堆内存限制，却没有被有效的回收掉， 仅仅靠 JVM 所提供的各种垃圾回收机制很难解决内存溢出等问题。尤其是几十 甚至上百 G 的内存应用时
