文章目录资源配置调优内存设置并行度设置最优并行度计算Source端并行度的配置Transform端并行度的配置Sink端并行度的配置RocksDB大状态调优Checkpoint设置用 Flink ParameterTool读取配置读取运行参数读取系统属性读取配置文件注册全局参数压测方式反压处理反压现象及定位利用 Flink Web UI 定位产生反压的位置利用 Metrics 定位反压位置反压的
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2023-12-25 11:40:41
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背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3Flink 1
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2024-01-27 19:58:58
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1、Environment1.1 getExecutionEnvironment1）创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。2）如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；3）如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方
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2024-05-22 11:28:42
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1.代码层优化1.没有必要的变量直接使用2.多个地方用到的配置文件提取到公共的地方 3.用集合处理多个变量 修改为 4.冗余代码换个写法改为：5.规范注释的书写6.对于异常类的处理，如果捕捉到一定要处理，不然任务报错没有查询的地方7.配置信息从类里抽出来，直接写到配置文件里，方便查找统一修改如下：2.流程优化：对于任务算子的并行度单独设置，2.Hbase落地表分区写入
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2024-04-28 14:00:44
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1. 劳力士spark streaming消费kafka，大家都知道有两种方式，也是面试考基本功常问的：a.基于receiver的机制。这个是spark streaming最基本的方式，spark streaming的receiver会定时生成block，默认是200ms，然后每个批次生成blockrdd，分区数就是block数。架构如下：b.direct API。这种api就是spa
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2024-03-05 04:02:39
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# Flink写Hive压缩优化实现流程
## 1. 引言
在Flink中将数据写入Hive时，可以通过压缩优化来减小数据存储的空间占用，提高性能和效率。本文将介绍如何在Flink中实现将数据写入Hive并进行压缩优化的流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程概述
下面是实现Flink写Hive压缩优化的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-10-26 16:30:51
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7.第七章 Hudi案例实战 7.1 案例架构 7.2 业务数据 7.2.1 客户信息表 7.2.2 客户意向表 7.2.3 客户线索表 7.2.4 线索申诉表 7.2.5 客户访问咨询记录表 7.3 Flink CDC 实时数据采集 7.3.1 开启MySQL binlog 7.3.2 环境准备 7.3.3 实时采集数据 7.3.3.1 客户信息表 7.3.3.2 客户意向表 7.3.3.3 客
概述本文档简要介绍Flink如何进行作业调度，及其如何表示和跟踪JobManager上的作业状态。注意：本文flink官方的一篇文档的翻译，调度(Scheduling)Flink中的执行资源通过任务槽(Task Slots)来定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个槽都可以运行一个并行任务管道(pipeline of parallel tasks)。管道由多个连续任务组成，例如M
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2024-02-23 21:40:43
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Kafka中产生数据积压的原因以及解决方案1、kafka中数据积压的原因kafka作为消息队列，其中数据积压也是经常遇到的问题之一。
我们都知道，数据积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的数据，才会导致数据积压。
那么我们就需要分析在使用kafka时，如何通过优化代码以及参数配置来最大程度的避免数据积压来对业务中的影响。2、kafka中数据积压的解决方案首先
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2023-09-18 22:45:23
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Flink 作业运行时，最常见的问题就是积压问题， 当作业出现积压时，如何才能快速定位到积压原因，并针对性解决呢？积压的发现通过我们会通过配置作业的积压报警来及时发现作用的积压情况，下面是一些常用的积压监控指标：freshnessfreshness 一般代表当前消费的消息体时间和当前时刻的差值，如果差值越大，说明积压也就越严重。
无论是消息队列还是数据湖，消息体本身就带有时间戳，因此可以非常方便计
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2023-09-08 23:19:12
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摘要：阿里巴巴技术专家胡争在 4 月 17 日上海站 Meetup 分享，文章内容为借助 Flink 和 Iceberg 来尝试解决数据入湖的相关挑战，帮助业务同学更加高效地聚焦在自身的业务挑战上。内容包括：数据入湖的核心挑战Apache Iceberg 介绍Flink 和 Iceberg 如何解决问题社区 Roadmap一、数据入湖的核心挑战数据实时入湖可以分成三个部分，分别是数据源、数据管道和
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时
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2023-11-28 20:31:29
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# 从Flink任务写入HBase表数据积压的解决方案
在实时数据处理的场景中，Flink作为一个强大的流处理引擎被广泛应用。而HBase作为一个高可靠性、高性能、适合大数据存储和实时读写的NoSQL数据库，也被用于存储实时处理产生的数据。但是在将Flink任务写入HBase表时，有时会出现数据积压的情况。本文将介绍如何解决Flink任务写入HBase表数据积压的问题。
## 问题分析
在实
原创
2024-05-24 03:17:44
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#!/usr/bin/python
#-*- coding:gb18030 -*-
'''
Usage: mq.py [Qmgr]
*get the queues' curdepth which type is local,
and sorted by curdepth desc.
Auth : nextgodhand@163.com
'''
import re
import os
import
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。关于 Flin
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2024-04-22 10:48:51
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分析&回答什么是反压（backpressure）反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。反压的影响反压并不会直接影响作业的可用性，它表明作业处于亚健康的状态，有潜在的性能瓶颈并可能导致更大的数据处理延迟。反压对Flink 作业的影响：check
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2024-10-22 13:21:21
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问题导读1.本文遇到了什么问题？2.遇到问题后，做了哪些分析？3.本文解决倾斜使用哪些方法？4.本次数据倾斜那种方法更有效？5.解决性能优化问题的原理是什么？优化后效果1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑（原始数据达百亿数量级）2.优化后，spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min)3.最终，业务的性能瓶颈存在于ES写入（计算结果，ES索引document数约为21亿 pr
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2024-05-13 14:14:09
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ES 性能调优ES 的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。一、写优化假设我们的应用场景要求是，每秒 300 万的写入速度，每条 500 字节左右。针对这种对于搜索性能要求不高，但是对写入要求较高的场景，我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能：加大 Translog Flush ，
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2023-12-13 22:10:15
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在使用消息中间件时消息积压是我们必须面对的问题，无论这种问题是生产消息过快还是消费者消费能力不足导致的。本文我们以RocketMQ为例分析消息积压问题通用处理思路。
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2021-07-05 18:00:42
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截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是状态数据量较大（GB 到 TB 级别）时的唯一选择。RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。 但是，RocksDB 的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的优化方案。如果仅考虑 Flink 状态存
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2024-03-06 00:51:17
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