有段时间没写flink系列文章了，今天写一写Flink中的反压问题。何为反压？在短时间内的负载高峰导致系统接收的数据远大于它能处理数据的速率，如果反压问题不能解决，就会导致系统资源耗尽甚至系统崩溃。那么Flink自身是有反压机制的，它能够自己检测到哪些Operator被阻塞了，然后自适应地降低源头或上游数据的发送速率，从而维持整个系统的稳定。1.5之前Flink的反压机制将反压机制之前，先得了解下
简介Flink相比其他流计算引擎，最大的优势就是号称是有状态的流计算。可见state在Flink中极其重要的位置。数据流是由一个个单独的事件按时间序列组合成的，虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器，即不关注状态，不需要过往信息），但有些操作会跨多个事件记住信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态操作。下面是一些有状态的操作的使用场景：1）对一个时间窗口内的数据进行聚合分
Flink DataStream Manager(托管) Operator State的简单使用要使用Manager(托管) Operator State，需要实现CheckpointedFunction接口或者ListCheckpointed<T extends Serializable>接口。一、CheckpointFunctionCheckpointedFunction接口提供具
1 无状态和有状态计算 在讲flink state之前，必须先清楚flink无状态计算和有状态计算区别。1.1 无状态计算 观察每个独立的事件，并且会在最后一个时间出结果。比如一些报警和监控，一直观察每个事件，当触发警报的事件来临就会触发警告。1.2 有状态计算 &nb
【Flink-State】Flink三种StateBackend的区别与使用：MemoryStateBackend & FsStateBackend & RocksDBStateBackend1）场景描述2）StateBackend的存储位置与配置方式3）StateBackend的种类4）StateBackend的介绍4.1.MemoryStateBackend4.2.FsSta
一、现象1.1 程序现象程序是处理一个业务由2个表、4条数据、互相Join形成2条结果。Flink读取Kafka。模拟数据程序持续往Kafka插入数据,在TaskManager只有较低内存时，模拟了2000次插入（8000条数据时）,Flink的TaskManager就发生了OOM问题。使用jstat -gcutil （遇到一个小问题root用户无法查看yarn用户的jvm jstat信息 找不到
在Flink的流式计算作业中，经常会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。例如，作业中定义了超长的时间窗口。对于这些情况，如果处理不好，经常导致堆内存出现 OOM，或者堆外内存（RocksDB）用量持续增长导致超出容器的配额上限，造成作业的频繁崩溃，业务不能稳定正常运行。从 Flink 1.6 版本开始，社区引入了 State TTL 特性，该特性可以允许对作业中定义的 Keyed 状
State：State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性，比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果，比如 Apache Kafka 作为数据源时候，我们也要记录已经读取记录的offset，这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以Apache Flink中的State就是与时间相关的，Apache Flink任务的内部数据(计算数据和
提供的APIbroadcast state 提供的接口假设存在一个序列，序列中的元素是具有不同颜色与形状的图
原创
2021-12-30 10:29:06
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在Kubernetes中使用Flink Operator来管理状态（State）是一个常见的需求，本篇文章将介绍如何实现这一功能。首先，让我们看一下整个实现的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 安装Flink Operator |
| 2 | 创建Flink StatefulSet |
| 3 | 创建Flink Savepoint |
Flink的State一般指一个具体的task/operator的状态。State可以被记录，在失败的情况下数据还可以恢复，Flink中有两种基本类型的State：Keyed State，Operator State，他们两种都可以以两种形式存在：原始状态(raw state)和托管状态(managed state)。
原创
精选
2021-01-05 18:40:34
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简介： 本次内容将会介绍使用Flink和Hologres，实现可扩展的、高效的、云原生实时数仓。一、Hologres生态从前面几篇的内容，相信大家已经了解到Hologres是一款兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品。在生态的兼容性上，Hologres有着非常庞大的生态家族，如下图所示，对于开源大数据领域，Hologres支持当下最流行的大数据开源组件，其中包括对于埋点类数据，支持Bli
窗口计算Windows是流计算的核心。Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。基本概念Window Assigners:Window Assigners定义如何将元素分配给窗口。WindowAssigner负责将每个传入元素分配给一个或多个窗口。Flink为最常见的用例提供了预定义的Window Assigners，分别是tumbling windows, sliding
一、State的基本概念什么叫State？搜了一把叫做状态机制。可以用作以下用途。为了保证 at least once, exactly once，Flink引入了State和Checkpoint某个task/operator某时刻的中间结果快照（snapshot）程序一旦crash，恢复用的机器学习模型的参数 二、Flink中包含的StateKeyed State和Opreator S
无论您是在生产环境中运行Apache Flink or还是在过去将Flink评估为计算框架，您都可能会问自己一个问题：如何在Flink保存点中访问，写入或更新状态？不再询问！Apache Flink 1.9.0引入了State Processor API，它是DataSet API的强大扩展，它允许读取，写入和修改Flink的保存点和检查点中的状态。在这篇文章中，我们解释了为什么此功能对
我们先来以滚动时间窗口为例，来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系。获取窗口开始时间Flink源代码获取窗口的开始时间为以下代码：org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow/**
* Method to get the window start for a timestamp.
*
* @pa
Flink架构：分布式系统Flink，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如Hadoop Yarn，Apache Mesos，Kubernetes，但是也可以设置作为独立集群甚至库来运行。分离模式：客户端断开连接。附加模式：保持连接接受进程报告。Job Manager：决策者，决定何时调度下一个task，对完成的task和执行失败作出反应，协调chec
本文主要运行到Flink以下内容检查点机制(CheckPoint)状态管理器(StateBackend)状态周期(StateTtlConfig)关系首先要将state和checkpoint概念区分开，可以理解为checkpoint是要把state数据持久化存储起来，checkpoint默认情况下会存储在JoManager的内存中。checkpoint表示一个Flink job在一个特定时刻的一份全
1.概述Flink支持有状态计算，根据支持得不同状态类型，分别有Keyed State和Operator State。针对状态数据得持久化，Flink提供了Checkpoint机制处理；针对状态数据，Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据，如MemoryStateBackend。上面Flink的文章中，有引用word count的例子，但是都没有包含状态管理。也就是说，如果一个task在处
概述：流式数据处理中，很多操作要依赖于时间属性进行，因此时间属性也是流式引擎能够保证准确处理数据的基石,window提供了一种处理无界数据的一种手段。flink的windows包含了很多的组件： 例如出发器trigger,触发器上下文triggerContext，内部状态windowState。窗口分配器windowassigner，内部时间服务器internalTimerService。其中每个
