分析痛点笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据，将数据转换后，在 Flink 的 Sink 算子内部调用第三方 api 将数据上报到第三方的数据分析平台。这里使用批量同步 api，即：每 50 条数据请求一次第三方接口，可以通过批量 api 来提高请求效率。由于调用的外网接口，所以每次调用 api 比较耗时。假如批次大小为 50，且请求接口的平均响应时间为 50ms，使用同步 ap
第一部分：Spark优化1. 并行度Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。建议设置shuffle的并发度，配置项为 hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism，以使其至少达到inputdatasize/5
一 . 你在开发Flink任务时，有没有遇到过背压问题，你是如何排查的？1. 背压产生的原因背压常常出现在大促或者一些热门活动等场景中， 在上面这类场景中, 短时间内流量陡增导致数据的堆积，系统整体的吞吐量无法提升。2. 监控背压方法 可以通过 Flink Web UI 发现背压问题Flink 的 TaskManager 会每隔 50 ms 触发一次反压状态监测，共监测 100 次，并将计
目录1. 介绍2. Deserialization序列化和反序列化3. 添加Flink CDC依赖3.1 sql-client3.2 Java/Scala API4. 使用SQL方式同步Mysql数据到Hudi数据湖4.1 Mysql表结构和数据4.2 Flink开启checkpoint4.3 在Flink中创建Mysql的映射表4.4 在Flink中创建Hudi Sink的映射表4.5 流式写
Application DevelopmentManaging Execution并行执行并行执行本节描述了如何在Flink中配置程序的并行执行。一个Flink程序由多个任务组成(变换/操作符, 数据源和 sinks)。一个任务被切分为多个并行的实例来执行，而每一个并行的实例处理任务输入数据的一个子集。一个任务的并行实例数目就被称为该任务的并行度。如果你想使用savepoints，你应该同时考虑设
2.flink-运行时架构（二）运行时组件作业管理器（JobManager)
控制一个应用程序执行的主进程，每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制JobManager会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序包括：作业图（JobGraph)、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的 JAR 包。JobManager 会把
1.概述 2.Buffer Timeout 概念Flink每个算子向下游发送数据需要两个条件：输出buffer空间占满buffer中数据存在时间超过buffer timeout配置值（默认值为100ms）这个配置值对Flink性能影响至关重大。配置的低，数据的延迟很小，但是会带量大量高频的网络通信，同时大幅提高CPU占用率。配置值过高buffer会经常填满，数据的延迟会增大很多。有文章表明，在大并
（一）storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置：1、node（服务器）：指一个storm集群中的supervisor服务器数量。2、worker（jvm进程）：指整个拓扑中worker进程的总数量，这些数量会随机的平均分配到各个node。3、executor（线程）：指某个spout或者bolt的总线程数量，这些线程会被随机平均的分配到各个worker。4、task（spout/bolt实
今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
spark并行度指的是什么？并行度：其实就是指的是，spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了sprark作业的各个阶段（stage)的并行度。如果不调节，那么导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本中给我们的spark作业分配了足够的资源，比如50个executor,每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core.基本已
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2023-08-08 09:29:02
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《Spark快速大数据分析》 8.4 关键性能考量 并行度RDD的逻辑表示其实是一个对象的集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据的子集。当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务，该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算节点来执行。Spark也会针对RDD直接自动推断出合适的并行度，这对于大多数用例来说已
Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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问题现象：spark流式计算中做聚合需要使用 group by算子，我在使用过程中遇到一些问题，通过stage图可以看出2个问题：1. 聚合算子每个批次shuffle write的数据量直线上升，这样会导致算子得效率逐渐降低，甚至会导致oom2.聚合算子(shuffle)的并行度是200，即使设置spark.sql.shuffle.partitions=10也不生效。200并行度会增加调度压力，并
Spark性能调优之合理设置并行度1.Spark的并行度指的是什么？ spark作业中，各个stage的task的数量，也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度！ spark当分配完所能分配的最大资源了，然后对应资源去调节程
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2023-08-29 08:38:34
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一.Flink的Parallelism并行度Flink的Parallelism并行度在flink-conf.yaml中通过parallelism.default配置项给所有execution nvironments指定系统级的默认parallelism；在ExecutionEnvironment里头可以通过setParallelism来给operators、data sources、data si
前言：在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无
概念worker一个实体机可以运行一个或者多个worker一个worker只能运行一个topology上的部分或全部component一个worker是一个独立的进程在运行过程中可以调整worker的数量executor一个worker中可以运行多个executor一个executor是一个线程一个executor可以运行一个或者多个task，这些task必须是同一类型executor的数量<
Spark Word Count 示例每个Spark作业其实都是一个 Application，每个 Application 对应多个 Jobs，一个 action 操作（比如 collect）触发一个 job，在WordCount程序中有一个 job，每个 job 拆成多个 stage（发生 shuffle 的时候回拆分出一个 stage），reduceByKey 处会发生 shuffle。具体调
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2023-08-12 14:38:11
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今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic，默认为 kafka 的 topic )的关系，大概回答了一下，这里整理一份首先必须明确的是，Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的，而这个问题其实是问的是： 任务的并发数与 slot 数的关系最大并发数 = slot 数这里有两个原因：每个算子的
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2023-07-11 17:47:07
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数据倾斜解决方案 提高shuffle操作reduce并行度
当我们设置spark.default.parallelism，100
我们假设Map端有100个task，然后reduce端有100个task
然后此时发生数据倾斜了，一个task有10万数据，其他task都只有10条数据
假设第一个方案和第二个方案都不适合做！
第
