背景在字节跳动的实时计算场景中，我们有很多任务（数量 2k+）会直接服务于线上，其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验，这类任务通常具有如下特点：流量大，并发高（最大的任务并行度超过 1w）拓扑类似于多流 Join，将各个数据源做整合输出给下游，不依赖 Checkpoint没有使用 Checkpoint 并且对短时间内的小部分数据丢失不敏感（如 0.5%），但对数据输出的持续性要求极高在
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2024-04-25 18:24:57
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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
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2024-01-10 17:34:16
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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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Flink并行度深圳浪尖浪尖聊大数据并行执行本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务（转换/操作符、数据源和sinks）组成。任务被分成多个并行实例来执行，每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。如果要使用保存点，还应该考虑设置最大并行性（或最大并行性）。当从保存点还原时，可以改变特定运算符或整个程序的并行性，并且该设置指定并行性的上限
原创
精选
2021-03-18 17:04:35
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Slot和TaskManager 首先Flink中每个真正执行任务的taskManager都是一个JVM进程，其在多线程环境中执行一个或者多个子任务，执行的任务可以看成一个线程，线程所占据的资源可以看做是slot。 那么为了控制一个JVM同时能运行的任务数量，flink引入了task slot的概念 ...
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2021-08-09 20:15:00
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目录1.Flink中的时间语义1.1 EventTime 的代码设置2.Watermark水位线2.1 watermark的基本概念2.2 watermark的特点和传递2.3 Watermark 的代码设置2.3.1 Assigner with periodic watermarks2.3.2 Assigner with punctuated watermarks3
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2024-04-12 15:40:05
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本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。
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2021-07-23 17:18:52
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一、概念1、Task：一个阶段多个功能相同的subTask的集合，类似Spark的TaskSet2、SubTask：是任务最小的执行单元，是一个Java类的实例，完成具体的计算逻辑3、Slot：计算资源的隔离单元，一个Slot可以运行多个SubTask，但是这些SubTask必须是来自同一个application的不同阶段的subTask。注意：Flink划分Task主要有四种情况：（1）类似ke
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2023-08-18 16:40:49
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什么是parallelism？ 一个Flink程序是由多个任务组成（source、transformation和sink）。一个任务由多个并行的实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目就被称为该任务的并行度。 并行的意思，在Flink中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大
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2024-04-30 21:31:44
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1. 基本概念 运行 Flink 应用其实非常简单，但是在运行 Flink 应用之前，还是有必要了解 Flink 运行时的各个 组件，因为这涉及到 Flink 应用的配置问题。 通过这张图我们可以看到，在一个 DAG 图中，不能被 chain 在一起operator 会被分隔到不同的 Task 中，也就是说，Task 是 Flink 中资源调度的最小单位。 Flink 运行时包括两类进程： ● J
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2024-02-15 21:24:20
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概念WindowStream流数据是源源不断，永无止境的，而我们一般将这些流数据按照一定规则划分成一段一段的有限范围，比如按照一定数量切分，或者按照时间窗口切分。这样就将整体的无限，转化成了一段段连续（有时候会有重叠）的有限，这样我们才有能力去处理它，并且也符合实际的需求，比如每5分钟活跃人数，新增人数，转化率等等。Window Functionswindow function 包含了作用于win
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2024-04-25 22:14:39
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1. 简单介绍目前所能理解的程度（持续更新），知道Flink中有三种流，DataStream, AllWindowedStream,KeyedStream,WindowedStream。1.1 DataStream经过以下方法可以转化为AllWindowedStream// 1.TimeWindow之滚动窗口
def timeWindowAll(size: Time): AllWindowed
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2024-03-16 08:55:57
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一、两者区别------写在最前面watermark和allowedLateness区别watermark 通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间，主要是为了解决数据乱序到达的问题，allowedLateness 用来控制窗口的销毁时间，解决窗口触发后数据迟到后的问题。在flink中我们经常使用watermark、allowedLateness 、 sideOutputLateDat
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2024-04-13 07:12:53
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Flink 调度源码分析1：拓扑图创建与提交过程Flink 调度源码分析2：调度过程Flink 调度源码分析3：Slot 分配策略Flink 分配任务到物理设备上（静态资源分配）过程中，需要将用户代码进行下面的转换：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图StreamGraph： 是根据用户通过 Stream API 编
# Flink并行修改Redis的实现
Apache Flink是一款流处理和批处理的开源框架，因其高效的实时数据处理能力而受到广泛欢迎。在许多应用场景中，Flink与Redis的结合能够实现对实时数据的高效存储和管理。本文将介绍如何在Flink中并行修改Redis数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
首先，确保您的环境中已经安装了Flink和Redis。可以通过Docker轻
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2024-10-01 07:11:22
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在大数据时代，处理海量的实时数据已成为许多企业的迫切需求。在这个背景中，Apache Flink 作为一种流处理引擎，为我们提供了便捷的工具来实现高效的数据处理。然而，当我们面临需要并行从 MySQL 数据库抽取数据的任务时，技术的复杂性、数据的一致性和性能的需求，往往成为了我们面临的初始技术痛点。
### 初始技术痛点
我们意识到在进行 MySQL 数据的抽取时，会遭遇几个主要问题：
- 数据
获取到指定的数据源后，还要对数据源进行分析计算等操作，基本转换算子：Map、flatMap、Filterpublic class TransformTest1_Base {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env=StreamExec
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2024-09-24 14:19:28
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本文目录窗口的生命周期Window Assigners窗口函数（Window Functions）TriggersEvictorsAllowed Lateness窗口窗口（Window）是处理无界流的关键所在。窗口可以将数据流装入大小有限的“桶”中，再对每个“桶”加以处理。本文的重心将放在 Flink 如何进行窗口操作以及开发者如何尽可能地利用 Flink 所提供的功能。下面展示了 Flink 窗
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2024-07-02 06:01:59
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一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能，哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度，source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。恰好看到大佬的博客，Kafka 是最常用的数据源组件了，所以决定在 sqlSubmit 中也加入相应的实现。Streaming Api 设置并行度基于 Flink Streaming api，要给 Kafka Source 指定
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2023-07-11 17:23:29
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Flink的并行度（Parallelism）是指在Flink作业中并行执行任务的程度。它决定了作业中任务的数量以及任务之间的数据划分和分配方式。并行度
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2023-09-03 12:30:48
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