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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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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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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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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本文目录窗口的生命周期Window Assigners窗口函数（Window Functions）TriggersEvictorsAllowed Lateness窗口窗口（Window）是处理无界流的关键所在。窗口可以将数据流装入大小有限的“桶”中，再对每个“桶”加以处理。本文的重心将放在 Flink 如何进行窗口操作以及开发者如何尽可能地利用 Flink 所提供的功能。下面展示了 Flink 窗
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2024-07-02 06:01:59
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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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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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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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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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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
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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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
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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文章目录Flink 中的时间语义`处理时间``事件时间`水位线（Watermark）`事件时间和窗口``什么是水位线`有序流中的水位线乱序流中的水位线`水位线的特性``如何生成水位线`水位线生成策略（Watermark Strategies）有序流、乱序留水位线测试自定义水位线测试水位线的传递水位线的总结 在说水位线之前，我们先了解一下相关的知识，如flink的时间语义中的处理时间、事件时间Fl
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2024-04-02 09:47:33
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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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一个Flink程序由多个Operator组成（Source、Transformation、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
原创
2024-09-18 17:19:16
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一.Flink的Parallelism并行度Flink的Parallelism并行度在flink-conf.yaml中通过parallelism.default配置项给所有execution nvironments指定系统级的默认parallelism；在ExecutionEnvironment里头可以通过setParallelism来给operators、data sources、data si
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2024-01-10 17:34:16
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背景在字节跳动的实时计算场景中，我们有很多任务（数量 2k+）会直接服务于线上，其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验，这类任务通常具有如下特点：流量大，并发高（最大的任务并行度超过 1w）拓扑类似于多流 Join，将各个数据源做整合输出给下游，不依赖 Checkpoint没有使用 Checkpoint 并且对短时间内的小部分数据丢失不敏感（如 0.5%），但对数据输出的持续性要求极高在
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2024-04-25 18:24:57
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Flink并行度深圳浪尖浪尖聊大数据并行执行本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务（转换/操作符、数据源和sinks）组成。任务被分成多个并行实例来执行，每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。如果要使用保存点，还应该考虑设置最大并行性（或最大并行性）。当从保存点还原时，可以改变特定运算符或整个程序的并行性，并且该设置指定并行性的上限
原创
精选
2021-03-18 17:04:35
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目录1.Flink中的时间语义1.1 EventTime 的代码设置2.Watermark水位线2.1 watermark的基本概念2.2 watermark的特点和传递2.3 Watermark 的代码设置2.3.1 Assigner with periodic watermarks2.3.2 Assigner with punctuated watermarks3
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2024-04-12 15:40:05
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