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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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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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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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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# 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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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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1、kafka是什么类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式，可以有多个消费者主动拉取数据，在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。kafka是一个生产-消费模型。 》Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。 数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition Utils.abs(key.hashCode
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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kafka消费积压前文问题定位积压造成的原因解决方法更改配置优化消费端 前文遇到很多问题是因为消费积压导致的数据延迟，数据对校时问题重重。那么今天就记录下解决这个问题。问题定位消费积压顾名思义，就是产生的数据堆积没有实时消费数据 可以使用kafka工具查看 也可以直接在kafka容器内服务器上直接执行命令查看 ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-serv
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2023-10-08 19:54:32
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一、Hystrix上一篇文章中我们对Hystrix 进行了介绍，及讲解了Hystrix 的服务降级的使用，本篇我们继续讲解Hystrix 的服务熔断限流。本篇我们主要讲解Hystrix 的服务熔断，什么是服务熔断呢？服务熔断可以理解为家里面的保险丝，当某个电器出现故障，造成短路，随即保险丝断掉，以保护家里面的其他电器的安全。在微服务中也是如此，一旦某个接口出现问题，大量请求调用该接口做无效的等待，
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2024-09-08 09:43:48
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Java Kafka 消费积压监控 后端代码： Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service; import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerIn
原创
2022-04-30 13:07:27
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Kafka 本身提供了多种方式来监控其性能指标，包括 JMX（Java Management Extensions）指标、Kafka 自身的监控工具（如 Kafka Manager、Confluent Control Center）以及使用第三方监控解决方案（如 Prometheus、Grafana、Datadog 等）。在 Java 中，我们通常使用 Kafka 客户端的 JMX 暴露功能或者
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2024-09-03 09:17:49
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1. 丢消息检测消息丢失的方法一般而言，一个新的系统刚刚上线，各方面都不太稳定，需要一个磨合期，这个时候，特别需要监控到你的系统中是否有消息丢失的情况。如果是 IT 基础设施比较完善的公司，一般都有分布式链路追踪系统，使用类似的追踪系统可以很方便地追踪每一条消息。可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。原理非常简单，在 Producer 端，我们给每个发出的消息附加一个连续递增的
在现代应用架构中，Java消费者（消费者端）常常面临着积压问题。这种问题主要源于消息队列或事件流中，消费者无法及时处理所有到达的消息。这导致了延迟、应用性能下降，甚至可能影响用户体验。接下来，我们将深入探讨如何解决 Java 消费者积压的问题。
### 备份策略
为了有效地管理积压，首先必须定期备份系统状态，以便能够在必要时快速恢复。以下是备份流程的图示：
```mermaid
flowch
+ [四、Flink 检查点算法](#Flink__52)
+ - [4.1 检查点分界线（Checkpoint Barrier）](#41_Checkpoint_Barrier_54)
+ [五、保存点（Savepoints）](#Savepoints_86)
+ [六、检查点的配置](#_92)一、一致性检查点（Checkpoints）Flink 具体如何保证 exactly-once 呢?
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
目录先修解析jsonmaven导入JSON测试文件代码主体最终输出kafka写入（阿里云kafka）开通教程代码细节 vpc-ssl版本Flink 消费kafkavvr-8.0.1-flink-1.17 9-12 解决value解析不出问题 先修解析jsonmaven导入<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jacks
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2024-06-13 22:38:04
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇，该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource，为以后的深入学习打好基础，由以下三部分组成：直接API：即本篇，除了准备环境和工程，还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API；内置connector：StreamExecutionEnvironment的addSource方法，
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2024-03-29 10:19:19
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文章目录01. Kafka 分区位移02. Kafka 消费位移03. kafka 消费位移的作用04. Kafka 消费位移的提交05. kafka 消费位移的存储位置06. Kafka 消费位移与消费者提交的位移07. kafka 消费位移的提交时机08. Kafka 维护消费状态跟踪的方法09. Kafka 消息交付语义 01. Kafka 分区位移对于Kafka中的分区而言，它的每条消息
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2024-10-11 13:17:26
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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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