Flink1.7.2 Dataset 并行计算源码分析概述了解Flink处理流程(用户程序 -> JobGrapth -> ExecutionGraph -> JobVertex -> ExecutionVertex -> 并行度 -> Task(DataSourceTask,BatchTask,DataSinkTask)了解ExecutionVetex的构建，
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2024-07-24 15:00:38
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原网址：前言之所以写这个是因为前段时间自己的项目出现过这样的一个问题：Caused by: akka.pattern.AskTimeoutException:
Ask timed out on [Actor[akka://flink/user/taskmanager_0#15608456]] after [10000 ms].
Sender[null] sent message of type
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2024-08-21 22:24:18
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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
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2024-03-07 20:53:12
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Flink使用Standalone模式作业提交的流程： 1.Flink提交作业给Job Client,然后Job Client将作业提交个Job Manager; 2.Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 它首先要做的是分配所需的资源。资源分配完成后任务将提交给相应的Task Manager; &
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2024-03-18 15:08:12
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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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在使用 Flink 处理生产实际问题时，并行度和资源的配置调优是我们经常要面对的工作之一，如何有效和正确地配置并行度是我们的任务能够高效执行的必要条件。这一课时就来看一下生产环境的并行度和资源配置问题。Flink 中的计算资源通常我们说的 Flink 中的计算资源是指具体任务的 Task。首先要理解 Flink 中的计算资源的一些核心概念，比如 Slot、Chain、Task 等，正确理解这些概念
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2024-05-24 10:16:01
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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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第2章 流处理基础本章的目标是介绍流处理的基本概念以及对其处理框架的要求。2.1 Dataflow编程概述2.1.1 Dataflow图Dataflow程序通常表示为有向图，其中节点称为算子，代表计算，边代表数据依赖。算子是数据流应用程序的基本功能单元。它们从输入中获取数据，对数据进行计算，然后将数据输出到输出端进行进一步处理。没有输入端的算子称为数据源，没有输出端的算子称为数据汇。数据流图必须至
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2024-06-07 22:12:57
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Flink从入门到放弃之源码解析系列Flink组件和逻辑计划Flink执行计划生成JobManager中的基本组件(1)JobManager中的基本组件(2)JobManager中的基本组件(3)TaskManager算子网络水印WaterMarkCheckPoint任务调度与负载均衡异常处理Alibaba Blink新特性1前言前面已经介绍了一系列的 flink 任务抽象、网络传输、可
.一 .前言二 . 属性三. 方法3.1. 任务相关3.1.1. 获取标识3.1.2. 添加任务3.1.3. 获取任务3.1.4. 移除任务3.1.5. 清理所有task3.2. 状态相关3.3. get/set相关 一 .前言属于同一slot的多个{@link TaskSlotPayload tasks}的容器。TaskSlot 可以处于以下状态之一：
1. 空闲[Free]-slot为空，未
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2024-03-24 20:06:44
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接上文的问题并行的任务，需要占用多少slot ？一个流处理程序，需要包含多少个任务首先明确一下概念slot：TM上分配资源的最小单元，它代表的是资源（比如1G内存，而非线程的概念，好多人把slot类比成线程，是不恰当的）任务（task）：线程调度的最小单元，和java中的类似。-------------------------------------------------------------
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2024-08-17 13:23:41
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1.21.Flink Slot和并行度(parallelism) 1.21.1.Flink的并行度由什么决定的？ 1.21.2.Flink的task是什么？ 1.21.3.slot和parallelism 1.21.3.1.slot是指taskmanager的并发执行能力 1.21.3.2.parallelism是可配置、可指定的 1.21.4.slot和parallelism总结1.21.Fli
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2024-04-04 12:05:55
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由于本章节内容比较多,防止学习枯燥,分成了4节来写(点击标题可跳转, 持续更新ing)1-运行时的组件和基本原理 2-Slot和并行度 3-数据流和执行图 4-任务调度控制 文章目录什么是SlotSlot共享并行度与Slot的关系举例 什么是SlotFlink 中每一个 worker(TaskManager)都是一个 JVM 进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask。为了控制一个
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2024-03-17 10:02:57
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SlotSharingGroup 表示不同的task可以共享slot，但是这是soft的约束，即也可以不在一个slot默认情况下，整个StreamGraph都会用一个默认的“default” SlotSharingGroup，即所有的JobVertex的task都可以共用一个slot /**
* A slot sharing units defines which differe
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2024-03-20 12:43:00
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简介Flink运行时主要角色有两个：JobManager和TaskManager，无论是standalone集群，flink on yarn都是要启动这两个角色。JobManager主要是负责接受客户端的job，调度job，协调checkpoint等。TaskManager执行具体的Task。TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了slot的概念，这个slot对资源的
TaskManager 与Slots一、作用与关系上文讲到了每一个worker(TaskManager)为了控制能接收多少个task,worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）,那么是怎么处理的呢？话不多说先上图 总：Flink 中每一个 TaskManager 都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask为了控制一个
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2024-03-23 12:08:02
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在 Flink SQL 中，调整 source 的查询并发度可以通过修改查询计划中的 TableSource 的并行度来实现。并发度决定了 Flink 作业中 source 操作的并行任务数，这直接影响到作业的吞吐量和资源利用率。以下是一些调整 source 并发度的方法：### 1. 使用 `SET` 命令动态调整并发度在 Flink SQL 客户端或者应用程序中，可以使用 `SET` 命令来动
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2024-08-26 14:27:39
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翻译｜毛家琦校对｜伍翀 最近，我们用 SQL 查询做了一些实验，这个查询关联了一些维表的丰富原始记录。同时，我们也考虑如果使用 DataStream API 实现相同的任务，是否能够从现有机器中激发出更多的性能。在本文中，我们想带你一起看看这是否有可能发生，以及如何实现？我们还会为不同于 PoC 代码的作业提供进一步的提示，并对未来的工作进行展望。我们在 Azure Kubernetes
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2024-05-21 14:12:08
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一、前言在如今互联网用户、移动设备、LOT设备、服务等激增的时代下，其产生的数据体量及速率早已不同日而语了。如在刚刚过去的阿里双十一流量洪峰，在Flink实时计算技术的驱动下全程众享丝滑。阿里的实时计算峰值可达到恐怖的4.5+亿次/秒，且数据量也达到了惊人的7TB/秒，然而这么强悍的计算能力背后都离不开Flink的支撑。Flink已无需再证明自己的能力和价值，所以作为一个大数据工程师你还在苦啃Sp
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2024-05-04 10:48:50
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 环境依赖3. 具体代码4. 具体使用1. 开发目的 在日常的Flink中开发中，基本是在自己电脑的idea工具上进行Flink程序开发，并在本地联通测试环境进行调试（比如测试环境的Kafka等），当在本地调试通过后将代码打包，然后提交到正式环境运行。但在此过程中，
