本文整理自火山引擎云原生计算产品经理付振雄在全球互联网架构大会（GIAC）上的演讲。作者｜火山引擎云原生计算产品经理-付振雄背景 字节跳动旗下拥有今日头条、抖音等多款产品，每天服务着数亿用户，由此产生的数据量和计算量也是很大的：EB 级别海量的存储空间每天平均 70PB 数据的增量每秒钟百万次数的实时推荐请求超过 400 万核的流式计算资源、500 万核的批式计算资源这对我们的整个架构，
Yarn 资源调度器Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式 的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。Yarn 基础架构YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等组件 构成。Yarn 工作机制Yarn调度器和调度算法H
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2023-10-02 20:41:56
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1. 先savepoint 之后过一段时间再cancel job是否会丢失数据这个不一定的，要看你的source是什么，比如你的source是kafka就不会丢失，他可以重复提取数据，但如果数据源是串口比如端口之类的，就会丢失2. 是否真的能extaclty once（数据恰好处理一次）这个要取决于从哪个角度来说比如光看过程，数据如果丢失肯定要多读几次，但是光看结果肯定是ex once水印的出现就
前言从半年现在从0开始搭建Flink实时计算平台，部分存储层用到了Elasticsearch，从零开始接触Flink，这半年来遇到了好多坑，由传统的开发转变成了大数据开发，Elasticsearch内含有多种熔断器，为了防止OOM。由于目前业务查询的方式会造成成本很高，（可以看一下allow_expensive_querys），某次查询可能会引起服务的熔断，这时候有可能引起实时任务 sink El
成本估算在基于成本的优化器中，成本估算非常重要，它直接影响着候选计划的生成。在Flink中成本估算依赖于每个不同的运算符所提供的自己的“预算”，本篇我们将分析什么是成本、运算符如何提供自己的预算以及如何基于预算估算成本。什么是成本Flink以类Costs来定义成本，它封装了一些成本估算的因素同时提供了一些针对成本对象的计算方法（加、减、乘、除）以及对这些因素未知值的认定与校验。“cost”一词也有
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2023-10-18 19:50:40
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Flink调优法则一. 性能定位性能定位口诀:一压 二查 三指标，延迟吞吐是关键
时刻关注资源量，排查首先看GC口诀分析1. 看背压通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一2. 看checkoint时长checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐3. 查看关键指标通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能进行精准的判断4. 资源利用率我们进行优化的最终目的是提供
Scheduling：Flink中的执行资源通过任务槽(Task Slots)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)。管道由多个连续的任务组成，例如第n个MapFunction并行实例和第n个ReduceFunction并行实例。Flink经常并发地执行连续的任务：对于流程序，这在任何情况下都会发生，对于批处理程序，它也经常发生。
Flink 第1章 Flink资源与内存模型资源配置调优开发了一些程序，那么怎么评估这些程序所需要的资源配比这些呢？ 比如使用标准的Flink任务提交脚本 Generic CLI模式（通用客户端模型）从1.11开始，增加了通用的客户端模型 使用-D指定kv变量（这里演示以1.13.2为准）。bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5\ # 执行并
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2023-10-04 22:19:32
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目录一、内存设置1. TaskManager 内存模型2. 生产资源配置示例二、合理利用 cpu 资源1. 使用 DefaultResourceCalculator 策略2. 使用 DominantResourceCalculator 策略3 使用 DominantResourceCalculator 策略并指定容器 vcore 数三、并行度设置1. 全局并行度计算2. Source 端并行度的
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2023-11-07 10:58:26
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# Apache Flink 与 YARN 的资源管理
Apache Flink 是一个开源流处理框架，广泛应用于大数据实时处理。通过与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）集成，Flink 可以在集群环境中动态管理资源，使得数据处理任务能够高效、稳定地运行。本文将介绍如何在 Flink 中指定 YARN 资源，并将通过代码示例来展示这一过程。我们还将通过一
集群现状hadoop集群yarn内存资源节点节点内存node manager 分配内存预留内存hadoop0264GB52GB12GBhadoop0364GB52GB12GBhadoop0464GB52GB12GByarn计算资源总共可以内存：156GB排除集群常驻任务占用内存12GB，计算任务可用内存：144GByarn container 最小内存：1GB，最多可用container：144个
参考博客1.TaskManager通过solt个数划分资源，但是这里的资源仅仅是内存资源不包括CPU 2.Flink Job任务时会对算子进行chain优化，目的是共享线程减少线程切换的开销并提升执行性能。chain后的算子对外而言就是一个算子，内部算子之间的数据流通，不会经过序列化/反序列化、网络传输，而是直接将消息对象传递给下游的 ChainOperator 处理 。chain是有条
前言开始分享第一篇flink源码的学习，诊断相关的文章仍会继续更新。先讲第一篇Flink实现的心跳机制。Flink代码版本是1.9.2类图依赖关系先上个心跳实现的类图其中主要的几个接口和实现类HeartbeatTarget : 请求回复心跳的接口，定义了requestHeartbeat (请求心跳)，receiveHeartbeart(回复心跳)。HeartbeatManager : 维护请求
本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制。首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程，然后介绍Flink 的Standalone运行架构，最后对Flink on YARN的两种模式进行了详细剖析。Flink Runtime作业执行流程分析整体架构图Flink Runtime 层的主要架构如下图所示，它展示了一个 Flink 集群的基本结构。整
一、简介 Flink on Yarn 模式的原理是依靠 YARN 来调度 Flink 任务，目前在企业中使用较多。这种模式的好处是可以充分利用集群资源，提高集群机器的利用率，并且只需要 1 套 Hadoop集群，就可以执行 MapReduce 和 Spark 任务，还可以执行 Flink 任务等，操作非常方便，不需
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2023-08-04 12:22:37
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目录资源抽象ResourceManager（资源管理器）SlotManagerSlotSelectionStrategy（Slot选择策略）SlotPool（Slot资源池）Slot共享组1.SlotSharingGroup2.CoLocationGroup资源抽象Flink涉及的资源分为两级：集群资源和Flink自身资源。集群资源管理的是硬件资源，包括CPU、内存、GPU等，由资源管理框架(ya
一、基本概念1.1 相关组件Flink资源管理相关的组件：一个Flink Cluster是由一个Flink Master 和多个Task Manager 组成的Master和TaskManager 是进程级组件其他的组件都是进程内的组件如图：一个flink master中有一个 Resource Manager 和多个Job ManagerFlink Master中每一个 Job Manager
第1章 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。 提交方式主要是 yarn-per-job， 资源的分配在使用脚本提交 Flink 任务时进行指定。➢ 标准的 Flink 任务提交脚本 （Generic CLI 模式）从 1.11 开始，
在 Flink 中提交作业到 Flink 集群后， Flink 集群是如何为作业分配资源，以及如何管理集群资源的呢？今天我们就来聊一聊 Flink 资源管理相关的内容。资源管理资源抽象Flink 涉及的资源分为两级：集群资源和Flink自身资源。集群资源管理的是硬件资源，包括 CPU、内存、GPU等，由资源管理框架（Yarn、K8s、Mesos）来管理，Flink 从资源管理框架中申请和释放资源。
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2023-07-11 17:45:59
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作者：Fabian Hueske 译者：云邪（Jark）在 Apache Flink 社区中被经常问及的一件事是：如何规划和计算一个 Flink 集群的大小（或者说如何确定一个 Flink 作业所需的资源）。确定集群的大小很显然是决定于多种因素的，例如应用场景，应用的规模，以及特定的服务等级协议（SLA）。另外应用程序中的 checkpoint 类型（增量 vs 全量）和 Flink 作业处理是连
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2023-10-31 12:35:38
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