目录Flink概述Flink架构&基本组件分析Flink 流处理(Streaming) & 批处理(Batch)Flink 如何有效地准确地进行流处理之对时间的处理Flink 如何有效地准确地进行流处理之有状态的计算 浏览完Flink基础教程&入门实践后对Flink有了一个简单的了解，梳理下主要内容知识点 为何选择Flink & 为何
转载
2024-05-05 20:35:55
51阅读
Foreword截至当前，Flink作业的状态后端仍然只有Memory、FileSystem和RocksDB三种可选，且RocksDB是状态数据量较大（GB到TB级别）时的唯一选择。RocksDB的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。但是，RocksDB的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的优化方案。如果仅考虑Flink状态存储这一方面，我们
转载
2024-03-15 05:35:22
38阅读
截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是状态数据量较大（GB 到 TB 级别）时的唯一选择。RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。 但是，RocksDB 的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的优化方案。如果仅考虑 Flink 状态存
转载
2024-03-06 00:51:17
72阅读
1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 查询配置默认情况下，Table 和 SQL API 已经配置好了可以接受的性能对应的配置。取决于 table 程序的需要，可能还需要配置一些必要的参数给优化器。比如，无界流程序可能需要确定必要的状态大小上限。2.1. 概述在实例化一个 TableEnvironment 对象时，
转载
2024-02-28 21:57:32
55阅读
基于Flink进行秒级计算时，发现监控图表中CPU有数据中断现象，通过一段时间的跟踪定位，该问题目前已得到有效解决，以下是解决思路： 一、问题现象 以SQL02为例，发现本来10秒一个点的数据，有时会出现断点现象，会少1-2个点甚至更多： 二、问题定位 针对该问题，根据数据处理链路，制定了数据输出跟踪示意图，如下所
转载
2024-04-01 14:03:24
53阅读
文章目录资源配置调优内存设置并行度设置最优并行度计算Source端并行度的配置Transform端并行度的配置Sink端并行度的配置RocksDB大状态调优Checkpoint设置用 Flink ParameterTool读取配置读取运行参数读取系统属性读取配置文件注册全局参数压测方式反压处理反压现象及定位利用 Flink Web UI 定位产生反压的位置利用 Metrics 定位反压位置反压的
转载
2023-12-25 11:40:41
203阅读
对于数据处理系统的架构，最简单的方式就是单节点。当数据量增大，计算逻辑更加复杂多变时，可以考虑增加CPU、加大内存，也就是让一台机器变得性能更加强大从而提高计算性能——这是所谓的对称多处理架构（SMP），但是SMP存在问题很明显：所有CPU 完全平等，所有内存、总线资源共享，这就势必造成资源竞争；而且随着CPU、内存的增大，机器成本会成指数级增长，故此SMP可扩展性是很差的，无法应对海量数据的
转载
2024-03-15 19:34:43
147阅读
在大数据领域，大多数开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于 JVM 运行，但是 JVM 的内存管理机制往往存在着诸多类似 OutOfMemoryError 的问题，主要是因为创建过多 的对象实例而超过 JVM 的最大堆内存限制，却没有被有效回收掉，这在很大程度上影响了系 统的稳定性，尤其对于大数据应用，面对大量的数据对象产生，仅仅靠 JV
原创
2022-07-01 17:46:47
1545阅读
1.minibatch实现原理：MiniBatch 优化的核心思想是缓冲输入记录微批处理以减少对状态的访问，进而提升吞吐并减少数据的输出。适用场景：仅适用于优化 GROUP BY，Flink SQL 流模式下，每来一条数据都会执行 State 操作，I/O 消耗较大。设置 miniBatch 后，同一个 Key 的一批数据只访问一次 State，且只输出最新的一条数据，既减少了 State 访问也
转载
2024-02-15 15:40:06
71阅读
原文：4 Ways to Optimize Your Flink Applications 作者：Ivan Mushketyk 译者注：Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。作者在本文介绍了一些如何优化Flink应用速度的方式。以下为译文。Flink框架非常复杂，并提供了许多方法来调整其执行方式。本文我将介绍提高Flink应用程序性能的四种不同方法。如
转载
2024-03-13 17:09:35
53阅读
前言CPU动态节能技术用于降低服务器功耗，通过选择系统空闲状态不同的电源管理策 略，可以实现不同程度降低服务器功耗，更低的功耗策略意味着CPU唤醒更慢对性能 影响更大。对于对时延和性能要求高的应用，建议关闭CPU的动态调节功能，禁止 CPU休眠，并把CPU频率固定到最高。通常建议在服务器BIOS中修改电源管理为Performance，如果发现CPU模式为conservative或者powersav
转载
2023-08-18 15:21:12
76阅读
Unity开发——CPU优化之UI模块CPU优化之UI模块1.1 UGUI1.1.1 网格重建流程图1.1.2 canvasRenderer.cull1.1.3 cull的变化原因（源码讲解）1.1.4 优化1.2 NGUI1.3 UI制作规范 CPU优化之UI模块1.1 UGUIUGUI遇到过的四类常见问题：Fragment Shader使用带来的GPU过度消耗（如填充率过高）重建一个Canv
转载
2023-08-18 15:20:50
132阅读
Flink运行时架构 完整使用一、系统架构1、整体构成2、作业管理器（JobManager）1. JobMaster2. 资源管理器（ResourceManager）3. 分发器（Dispatcher）二、作业提交流程1、高层级抽象视角2、独立模式（Standalone）3、YARN集群1. 会话（Session）模式2. 单作业（Per-Job）模式3. 应用（Application）模式三、
本课时主要讲解 Flink 中的 TopN 功能的设计和实现。TopN 在我们的业务场景中是十分常见的需求，比如电商场景中求热门商品的销售额、微博每天的热门话题 TopN、贴吧中每天发帖最多的贴吧排名等。TopN 可以进行分组排序，也可以按照需要全局排序，比如若要计算用户下单总金额的 Top 10 时，就需要进行全局排序，然而当我们计算每个城市的 Top10 时就需要将订单按照城市进行分组然后再进
转载
2024-05-06 11:02:09
49阅读
1、 资源配置调优Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定。标准的Flink任务提交脚本（Generic CLI 模式）从1.11开始，增加了通用客户端模式，参数使用-D <
转载
2023-10-17 09:59:12
81阅读
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，利用多层神经网络模型来模拟和解决复杂问题。深度学习通过大量数据和强大的计算能力，能够在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得显著的成果。以下是对深度学习技术的详细总结。概述 深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一个分支，使用多层神经网络模型来处理和分析数据。 模拟人脑的工作方式，通过多层次的神经网络进行特征提取和模式
转载
2024-08-19 19:59:15
49阅读
参考官网： https://flink.apache.org/截止目前：20220606， flink 最新的版本1.15。本次学习使用Flink1.13 + jdk8 进行学习。1. 简单介绍 Flink 是Apache旗下的一个框架和分布式处理引擎。用于对无界和有界数据流进行有状态计算，核心目标是数据流上的有状态计算(Stateful Computations over Data
转载
2023-05-17 23:15:31
18阅读
1. 性能优化是什么？1.1 性能优化就是发挥机器本来的性能1.2 性能瓶颈在哪里，木桶效应。 CPU占用过高1、现象重现CPU占用过高一般情况是代码中出现了循环调用，最容易出现的情况有几种：a)递归调用，退出机制设计的不够合理；b)定时器启动过频繁；c)代码出现死循环 GC频繁也可能导致CPU占用过高我用最简单的死循环来举例：while (true){
...
转载
2023-07-21 19:04:42
329阅读
1 cpu优化: 缓存 为了提高程序的运行的性能，现代cpu在很多方面对程序进行优化：例如：cpu的高速缓存，尽可能的避免处理器访问主内存的时间开销，处理器大多会利用缓存来提高性能cpu缓存分为三级缓存： L1 一级缓存是cpu第一层高速缓存 分为数据缓存和指令缓存 一般服务器的cpu在32-4.96kb L2&nb
转载
2023-07-10 17:39:46
112阅读
### 将YARN与Apache Flink结合使用进行CPU分配
在大数据处理的领域中，很多开发者和数据工程师需要对资源管理系统有深入的了解。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的核心组件，负责管理集群资源。而Apache Flink是一个开源的流处理框架，它能高效处理大量的数据。在这里，我们将探讨如何通过YARN来优化Fli
