一、问题分析概览流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。本文会对Flink 常见的问题进行现象展示，从原理上说明成因和解决方案，并给出线上问题排查的工具技巧，帮助大
Kratos 是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架，由 bilibili 开发并开源。Kratos 框架提供了一套完整的解决方案，包括服务治理、RPC、配置管理、日志、链路追踪等功能。以下是对 Kratos 技术的详细总结。概述 Kratos：是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架。 由 bilibili 开发并开源，旨在提供高效、可靠的微服务架构。 提供服务治理、RPC
Flink 调优：Checkpoint 问题排查1. Flink Checkpoint 流程在使用 Flink 时， 我们基本都会用到 Checkpoint，也难免不会遇到 Checkpoint 慢或者失败等问题，如果想要排查这些问题，那么必须先知道 Checkpoint 的生产流程。一个 Task 的 Checkpoint 流程包括以下几个步骤：JobManager 向 Source 算子发送
在复杂的流处理场景中都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。一、什么是状态 流式计算分为无状态计算和有状态计算两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。有状态的计算会基于多个事件输出结果。二、状态使用场景去重：对数据流中的重复数据进行去重；检测：如判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升；聚合：对一个事件窗口的数据进行聚合分析，比如分析一个小时内水位的
数据类型为左流 FlinkClick(userid=gk01, click=Pay, ctime=2020-12-14 09:55:00.000) ; 右流为 FlinkPay(userid=gk01, payway=alipy, ptime=2020-12-14 09:58:00.000)join的这段代码如下clickOut.keyBy(t->t.getUserid(
Windows是无限数据流（infinite streams）处理的核心，Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶（buckets）"，可以在这些桶上做计算操作。窗口化的Flink程序的一般结构如下，第一个代码段中是分组的流，第二段是非分组的流。区别是分组的stream调用keyBy(...)和window(...)，非分组的stream中window(...)换成了windowAll
背景前几天思考了一个问题，在很多业务场景下，需要关注流量的来源或是某个业务哪个入口的流量最大，带来的效益最多，那么就涉及到流量的归因了。比如说，我是一个bilibili up主，那么我想知道我的某个视频到底是首页推荐的流量比较多，还是用户搜索带来的比较多。我觉得得分为两种情况应用埋点质量非常差的情况下，那么在一些APP或者H5发展之初，是不会太去注重埋点的质量，当流量密码时代到来了，才发现这是一
在Flink实时计算的实际项目中，广播中的状态，可能并不是需要一直存在，只需要当天存在，之后不再会用到。这种情况下，如果状态数据一直不清理，量会越来越庞大，占用内存，时间长，甚至会导致内存溢出。所以需要对过期的广播状态进行清理。但是状态过期清理的机制，目前仅是对keyed state来说的有效，对广播状态不起作用。因此，需要自己手动去处理。按照flink keyed state过期处理的思想，手动
一.Hadoop1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs的体系结构4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程 9.hadoop中combiner和partition的作用10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？11.shuf
Flink系列之：Flink 1.8.0 中的状态 TTL：如何在 Apache Flink 中自动清理应用程序状态一、状态的瞬态性质二、用于持续清理应用程序状态的状态 TTL三、倒垃圾四、保持完整状态快照干净五、堆状态后端的增量清理六、RocksDB 后台压缩以过滤掉过期状态七、使用计时器进行急切的状态清理八、未来的工作九、总结 许多有状态流应用程序的常见要求是自动清理应用程序状态，以有效管理
什么是状态在流处理中，我们需要处理的数据是源源不断的，那我们面对以下几种情况时该怎么办？从kakfa里面处理数据，但是kafak里的数据有些是重复的，需要在流处理系统里面进行去重，所以需要知道已经有的数据的id，那我们怎么知道呢需要与以前的历史数据进行比较等操作，但是又不想每次都到数据库里面去查(考虑到性能)，那我们上哪里去读呢强大的Flink提供了状态管理这么一个东西，可以让我们保存一些状态我们
Flink 状态管理有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。 检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感
1.1 Linux&Shell相关总结1.1.1 Linux常用命令序号命令命令解释1top查看内存2df -h查看磁盘存储情况3iotop查看磁盘IO读写(yum install iotop安装)4iotop -o直接查看比较高的磁盘读写程序5netstat -tunlp | grep 端口号查看端口占用情况6uptime查看报告系统运行时长及平均负载7ps -aux查看进程1.1.2
State Backends 的作用有状态的流计算是Flink的一大特点，状态本质上是数据，数据是需要维护的，例如数据库就是维护数据的一种解决方案。State Backends 的作用就是用来维护State的。一个 State Backend 主要负责两件事：Local State Management(本地状态管理) 和 Remote State Checkpointing（远程状态
为什么需要TTL状态不需要一次存储状态有效期有时间限制，超过时间需要重置状态（业务上）TTL设置StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
// 状态有效时间
.newBuilder(Time.seconds(10))
//设置状态更新类型
.setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.On
1. 什么是flink state由一个任务维护，并且用来计算某个结果的数据，都属于这个任务的状态，可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问。Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以 便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。Flink有两种基本类型的状态：托管状态（Managed State）和原生状态（Raw State）。两者的区别：Managed
备注：本文摘抄与Flink社区邮件列表，是个典型问题，特此记录，Q为提问者，A为解答Q:在使用flink sql的过程中遇到如下情况，“5s”)config.setSt
原创
2022-01-07 17:05:52
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备注：本文摘抄与Flink社区邮件列表，是个典型问题，特此记录，Q为提问者，A为解答Q:在使用flink sql的过程中遇到如下情况，在配置了如下选项后：val config = tableConfig.getConfiguration()config.setString(“table.exec.mini-batch.enabled”, “true”)config.setString(“table.exec.mini-batch.allow-latency”, “5s”)config.setSt
原创
2021-06-21 15:52:38
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一、简介State Time-To-Live(TTL) Flink中状态的存活时间。 在开发Flink应用时，对于许多有状态流应用程序的一个常见要求是自动清理应用程序状态，以有效管理状态大小。或控制应用程序状态的访问时间。从 Flink 1.6 版本开始，社区为状态引入了TTL（time-to-live，生存时间）机制，支持Keyed State 的自动过期，有效解决了状态数据在无干预情况下无限增
一、前言 状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能：数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。检查输入流是否符合某
