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
Flink调优法则一. 性能定位性能定位口诀:一压 二查 三指标，延迟吞吐是关键
时刻关注资源量，排查首先看GC口诀分析1. 看背压通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一2. 看checkoint时长checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐3. 查看关键指标通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能进行精准的判断4. 资源利用率我们进行优化的最终目的是提供
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
时态表时态表（Temporal Table）是一张随时间变化的表 – 在 Flink 中称为动态表，时态表中的每条记录都关联了一个或多个时间段，所有的 Flink 表都是时态的（动态的）时态表包含表的一个或多个有版本的表快照，时态表可以是一张跟踪所有变更记录的表（例如数据库表的 changelog，包含多个表快照），也可以是物化所有变更之后的表（例如数据库表，只有最新表快照）。版本: 时态表可以划
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
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
这段时间在开发一个内部项目，由于需求问题使项目开发进度一直不是很理想，当然了那都是产品经理的事情，我作为一个技术负责人要负责的也大概就是快速迭代、质量、扩展性问题。这文章我记录下如何根据环境来动态打包项目配置。开发框架我这使用的是springboot，在开发中我们一般分为开发环境（dev）、测试环境（test）、正式环境（pro）三个环境，有时候我们可能需要针对不同环境使用不同的配置。要想实现这种
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
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
Spark Streaming揭秘 Day17资源动态分配今天，让我们研究一下一个在Spark中非常重要的特性：资源动态分配。 为什么要动态分配？于Spark不断运行，对资源也有不小的消耗，在默认情况下，Spark采用的是粗粒度分配，那么低峰值时会产生大量的资源浪费。 比较有意思的是，在Spark Core和Spark Streaming中对于动态资源管理，采用了两种不同的思路。Spark cor
并行度一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)。一个Operator由多个并行的Task(线程)来执行， 一个Operator的并行Task(线程)数目就被称为该Operator(任务)的并行度(Parallel)并行度可以有如下几种指定方式1.Operator Level（算子级别）(可以使用)一个算子、数据源和sink的并行度可以通
## Spark动态资源调整参数实现步骤
### 一、流程图
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(设置Spark属性)
B --> C(创建Spark会话)
C --> D(加载数据)
D --> E(定义数据处理逻辑)
E --> F(设置动态资源调整参数)
F --> G(执行数据处理)
G --> H(结束)
```
### 二、具体步骤及代码实现
###
文章目录malloc动态内存分配realloc动态内存调整头文件说明C程序运行结果读100行数据读1200行数据读10000行数据 malloc动态内存分配malloc的全称是memory allocation，中文名为动态内存分配。其函数原型为void *malloc(unsigned int size);其作用是在内存的动态存储区中分配一个长度为size的连续空间。此函数的返回值是分配区域的
# Flink on YARN 动态申请资源
Apache Flink是一个分布式流处理框架，它提供了在大规模数据集上进行实时流处理的能力。与其他流处理框架相比，Flink有着更强大的容错性、更好的性能和更丰富的功能。在生产环境中，Flink通常与YARN（Yet Another Resource Negotiator）一起使用，以实现资源的动态申请和管理。
## YARN简介
YARN是A
普通进程：采用动态优先级来调度调度程序周期性地修改优先级(避免饥饿)实时进程：采用静态优先级来调度由用户预先指定，以后不会改变静态优先级：进程创建时指定或由用户修改。动态优先级：在进程运行期间可以按调度策略改变。非实时进程采用动态优先级，由调度程序计算只要进程占用CPU，优先级就随时间流失而不断减小。task_struct的counter表示动态优先级调度策略(结合task_struct结构)ta
一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，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紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，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。二、动态资源策
1. 合理的评估 Flink 任务的并行度Flink 任务并行度合理行一般根据峰值流量进行压测评估，并且根据集群负载情况留一定量的 buffer 资源。如果数据源已经存在，则可以直接消费进行测试 如果数据源不存在，需要自行造压测数据进行测试1.1 对于一个 Flink 任务来说，一般可以按照以下方式进行细粒度设置并行度：source 并行度配置：以 kafka 为例，source 的并行度一般设置
技术学习——基于flink-cdc实现processFunction中参数的值，来实现动态修改计算规则1、问题分析我们平常在工作中总是会遇到一些需求，是需要我们在动态的设置一些flink计算任务中某些计算规则的参数，例如通过用户在连续几秒内统计登录失败的次数超过一定次数，就需要产生告警提示，其中时间和次数需要可以通过web页面自己设置。一般这种时候我们会选择BroadcastStream广播流来实
