Slot 是 Flink 集群管理资源的最小单位，也是 Flink 作业申请和释放资源的单位。本文主要介绍字节跳动 Flink 基于 Slot 的资源管理、作业资源申请以及释放流程。作者｜字节跳动基础架构研发工程师-方勇总体介绍众所周知，Flink 在提交和运行 Flink 作业时，需要配置 Flink 资源信息，包括 TaskManager 的数量，每个 TaskManager 的 CPU 数、
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
概述为了实现并行执行，Flink应用会将算子划分为不同任务，然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样，Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配（处理槽共享组）来提高应用的性能。其实这两个概念我们可以看作
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
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
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，
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
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 本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文。该文中主要是考虑网络资源，博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充，同时也非常欢迎大伙留言补充。1、关键参数与资源 为估算Flink集群所需资源，首先我们需要根据Flink任务中的指标给出集群的最低资源需求（base
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
最近在学习了尚硅谷的Flink内核源码解析，内容很多，因此想要整理学习一下。Flink的版本是1.12.0。第三章就来从源码层面学习一下Flink的任务调度机制。主要分为两部分，一部分是图的详细转换过程，另一部分是任务调度执行。问题整理： 1. Flink的任务是怎么调度的？ 2. Flink内部的执行图是怎么转换的？ 3. Flink的任务调度策略都有哪些？首先看一下Task调度中执行图的转换：
摘要：本文整理自美团数据平台计算引擎组工程师冯斐，在 Flink Forward Asia 2022 生产实践专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：相关背景和问题解决思路分析资源调度优化实践后续规划点击查看原文视频 & 演讲PPT一、相关背景和问题在计算规模方面，目前我们有 7w 多作业，部署在 1.7w 台机器上，高峰期流量达到每秒 9 亿条。在部署方式上，目前我们主要还是在 Yarn
Flink一般架构和处理模型 本文翻译自General Architecture and Process Model---------------------------------------------------------------------一、处理过程当Flink系统启动时，首先启动JobManager和一至多个TaskManager。JobManager负责协调Flink系统，T
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
一、提高调度器性能所做的优化在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 3
架构要了解一个系统，一般都是从架构开始。我们关心的问题是：系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务，各个服务之间又是怎么交互和协调的。下方是 Flink 集群启动后架构图。当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然
https://flink.apache.org/Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。01 Flink架构Flink运行时由一个JobManager和一个或者多个TaskManager组成，Client不是运行时和程序执行的一部分，用于准备数据流并将其提交给 Job
## Flink 任务调度指南
欢迎来到本篇文章，本文将带领你了解如何在Kubernetes上实现Flink任务调度。Flink是一个流式计算框架，可以处理大规模的数据流，并且能够提供高性能和容错性。通过Kubernetes，我们可以实现对Flink任务的自动化调度和资源管理。
### 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个Flink任务调度的流程：
| 步骤 | 描述
摘要：本文整理自阿里巴巴高级开发工程师郭旸泽 (天凌) 在 Flink Forward Asia 2021 核心技术专场的演讲。主要内容包括：细粒度资源管理与适用场景Flink 资源调度框架基于 SlotSharinGroup 的资源配置接口动态资源切割机制资源申请策略总结与未来展望一、细粒度资源管理与适用场景在 Flink1.14 之前，使用的是一种粗粒度的资源管理方式，每个算子 slot re
