摘要：本篇内容整理自美团数据平台工程师冯斐、王非凡在 Flink Forward Asia 2021 生产实践专场的演讲。主要内容包括：相关背景大作业部署优化Checkpoint 跨机房副本状态稳定性相关优化未来规划一、相关背景美团 Flink 的应用场景覆盖了社区定义的三种场景：应用比较多的是数据管道场景，比如数仓 ODS 层数据的实时接入，或跨数据源的实时数据同步；比较典型的应用场景是数据分析
Scheduling：Flink中的执行资源通过任务槽(Task Slots)定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个槽都可以运行一个并行任务管道(pipeline)。管道由多个连续的任务组成，例如第n个MapFunction并行实例和第n个ReduceFunction并行实例。Flink经常并发地执行连续的任务：对于流程序，这在任何情况下都会发生，对于批处理程序，它也经常发生。
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
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
文章目录6、DataStream API 开发6.1 入门案例6.1.1 Flink 流处理程序的一般流程6.1.2 示例6.1.3 步骤6.1.4 参考代码6.2 输入数据集Data Sources6.2.1 Flink 在流处理上常见的Source6.2.2 基于集合的source6.2.3 基于文件的source（File-based-source）6.2.4 基于网络套接字的source
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
一、资源抽象二、资源管理器 资源管理器在Flink中叫做ResourceManager。Flink同时支持不同的资源集群类型，ResourceManager位于Flink和资源管理集群(Yarn、K8s等)之间，是Flink集群资源管理器的抽象，其主要作用如下：申请容器启动新的TM，或者为作业申请Slot。处理JobManager和TaskManager的异常退出。缓存Tas
相信不少读者在开发 Flink 应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题，比如在我们生产环境中遇到最多的 TaskManager 在容器化环境下占用超出容器限制的内存而被 YARN/Mesos kill 掉[1]，再比如使用 heap-based StateBackend 情况下 State 过大导致 GC 频繁影响吞吐。这些问题对于不熟悉 Flink 内存管理的用户来说十分难以排查，而且 Fli
Flink 作业资源管理目前，Flink是无法做到Job在运行时动态调整并行度的，不经历重启直接拉起新的Task实列进行运行，目前都是基于重启恢复机制来实现的，因为涉及到状态管理 Flnk 在资源管理中，资源的获取方式包含两种模式：Active 模式：主动式，Flink 可以主动的申请、释放资源（通过与资源管理框架集成，如：Yarn、Mesos）Reactive 模式：被动响应式，该模式由外部系统
Flink是一个用于处理大规模实时和批处理数据的开源流式处理框架。它可以在不同的资源管理器上运行，如YARN、Kubernetes和Mesos。本文将重点介绍如何在YARN上使用Flink进行资源分配的方案。
在YARN上运行Flink需要配置Flink的资源管理器为YARN，并设置相应的资源参数。具体的配置可以通过flink-conf.yaml文件来完成。以下是一个示例配置：
```yaml
传统的数据库SQL在设计时并未考虑流数据。但是结果，传统的数据库SQL处理与流处理之间在概念上几乎没有差距。本文主要是想说一下Flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。 数据流上的关系查询传统的数据库SQL和实时SQL概念没差别，但是处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：传统数据库SQL处理实时流处理传统数据库的表数据是有界限的实时数据无界限的在批处理数据的查询是需要获取全
动态表和动态表对应的是静态表——常规的数据库中的表或批处理中的表等，其在查询时数据不再变化。动态表是随时间变化的，即使是在查询的时候。怎么理解了？流上的数据是源源不断的，一条数据的到来会触发一次查询，这次查询在执行时还有下一条数据到来，对表本身数据是在变化的，所以称为动态表。连续查询 物化
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。内存设置生产资源配置：bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
1. 首先客户需要在消息通知服务（SMN）中提前创建一个【主题】，并将客户指定的邮箱或者手机号添加到主题订阅中。这时候指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，点击链接确认订阅即可。2. 创建Flink SQL作业，编写作业SQL完成后，配置【运行参数】。2.1 配置作业的【CU数量】、【管理单元】与【最大并行数】，依据如下公式：CU数量 = 管理单元 + (算子总并行数 / 单TM Slot数)
文章目录1、基础环境2、开发环境2.1、pom.xml2.2、log4j.properties2.3、测试用的代码2.3.1、Flink执行环境工具2.3.2、Kafka工具2.3.3、测试Flink读写Kafka2.3.4、测试FlinkSQL读写Kafka2.4、打包后上传到服务器3、生产环境3.1、Flink安装3.2、Flink on YARN下3种模式3.2.1、Session-Clu
5. 动态分配静态分配(static allocation) 当声明一个全局变量时，编译器给在整个程序中持续使用的变量分配内存空间，这种分配方式称为静态分配，因为变量分配到了内存的固定位置。自动分配(automatic allocation) 当在函数中声明一个局部变量时，给该变量分配的空间在系统栈中。调用函数时给变量分配内存空间，函数返回时释放该空间，这种分配方式称为自动分配。动态分配(dyna
# Yarn 队列动态资源分配实现指南
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个重要模块，提供了资源管理和调度服务。在数据处理和大数据场景中，动态资源分配（Dynamic Resource Allocation, DRA）对于提高资源利用率和应用性能至关重要。本文将指导你实现 Yarn 队列的动态资源分配，帮助你理解和掌握这个过
Task Slot 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。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。每一个task solt代表了TaskManager资源的一个子集，比如，一个拥有3个solt的TaskManager,每一个solt可以使用1/3TM所管理的内存。进行资源分割意
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2021-03-28 22:54:07
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基于分组交换的实现，在实际传输业务的过程中，能够实现对不同物理层资源的共享，结合用户对业务质量的实际要求，以无线调度技术来实现对信道资源的优化配置，进而提高无线信道的应用效率；与此同时，基于 3G/4G 系统下，其是以 CQI 反馈为操作基础的，并要实现对相应调度数据的全方位 分析 。CQI 反馈下频 率密 度与最小资源块之 间所 存 在的是倍 数关 系，并要以实际情 况 为基础，对 CQI 的反
的服务（比如Thrift Server），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给
它，而此时有其他的应用却资源张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调
度。 实时的增减
Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 配置步骤： spark on yarn（External shuffle service）配
