文章目录（一）Flink核心API（二）DataStreamAPI（1）DataSoure（2）Transformation（3）DataSink （一）Flink核心APIFlink中提供了4种不同层次的API，每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前上面3个会用得比较多。低级API(Stateful Stream Processing)：提供了对时间和状态的细粒度控制
转载
2024-02-26 11:31:26
46阅读
这里记录过去一周，大数据相关值得分享的东西，每周日发布。今天尝试写第 4 期，记录过去一周一点所见所闻。 文章目录图片文章资源订阅 图片文章1、Flink 1.9 发布，有你期待的功能吗？Flink 在 1.9 改进了很多功能，并且集成了 Hive，优化了流、批处理等等。2、咱们从头到尾说一次 Java 的垃圾回收之前上学的时候有一个梗，说在食堂里吃饭，吃完把餐盘端走清理的是 C++ 程序员，吃完
flink程序常见问题分析和调优?出现最多的问题就是反压,交通业务卡口数据,早晚高峰时产生,下游的处理速度跟不上上游消费kafka的速度猜测的原因:大量的计算指标 13个指标 算不过来 流控 窗口算子使用的timeWindowAll 非并行算子 只能一个slot反压产生在source,数据最终都会被积压在发生反压上游的算子的本地缓冲区(localbuffer)中,每一个taskmanager
转载
2024-02-27 14:53:09
340阅读
文章目录一、简介二、常用命令1、jstat -class pid : class loader行为统计2、jstat -compiler pid : JIT编译器行为统计3、jstat -gc pid 5000 20 : 垃圾回收堆行为统计4、jstat -gccapacity pid 5000 20 : 堆内存统计5、jstat -gcutil pid 5000 20 : 总结垃圾回收统计6、
转载
2024-05-29 11:03:51
316阅读
Flink 作业的问题定位1.问题定位口诀“一压二查三指标，延迟吞吐是核心。时刻关注资源量 , 排查首先看GC。”一压是指背压，遇到问题先看背压的情况，二查就是指 checkpoint ，对齐数据的时间是否很长，state 是否很大，这些都是和系统吞吐密切相关的，三指标就是指 Flink UI 那块的一些展示，我们的主要关注点其实就是延迟和吞吐，系统资源，还有就是 GC logs。看反压 ：通常最
转载
2024-04-23 09:46:46
60阅读
配置内存Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection)，评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。GC的配置：在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.jav
转载
2024-07-24 12:43:21
58阅读
Data Enrichment在流式处理作业（特别是实时数仓ETL作业）中，我们的数据流可以视为无界事实表，其中往往缺乏一些维度信息。例如，对于埋点日志流而言，为了减少传输冗余，可能只会带有城市ID、商品ID等，如果要映射到对应的名称，就需要与外部存储中的维度表进行关联。这里的外部存储一般是指适合OLTP场景的数据库，如MySQL、Redis、HBase等。英文语境里习惯将上述操作称为data e
转载
2024-03-11 11:16:01
36阅读
即前期写的JVM内存模型后，补上JVM监控工具，便于更好的监控JVM的运行情况和快速定位恶性代码位置。本文将着重介绍一下三种监控方式1:命令行2:Jconsole3:jvisualvm1:命令行1:JPS : 列出正在运行的JVM进程2:TOP : 查看进程资源占用情况3:JSTAT : 查看各种GC指标例如查看GC情况 jstat -gcutil pid4:JINFO : 查看配置信息5:JMA
转载
2023-08-26 10:30:54
180阅读
GP工具最全总结以及注意事项arcgis engine 二次开发中GP工具的应用占有举足轻重的作用。GP不仅具有非常强大的功能并且其调用简单。深得广大GIS喜爱。前几天做arcgis engine 二次开发项目需要做几个功能用到gp工具，分别有shp转gdb 、转mdb、 矢量数据以及栅格数据裁剪还有shp数据导入sde以及 gdb、mdb数据导入sde。直接上代码吧，先贴代码再解释。裁剪功能：G
转载
2024-10-13 19:30:21
54阅读
【编者按】飞速增长的数据需要大量存储，对这些数据的管理也不是一件容易的事。但相比于存储和管理，如何处理数据才是开发人员真正的挑战。对于TB级别数据的存储和处理通常会让开发人员陷入速度、可扩展性和开销的矛盾困境中。近日，Dmitriy Setrakyan 在 Dzone 上撰文，为大家介绍了新一代数据库缓存系统 Apache Ignite。本文系OneAPM工程师编译。将数据存储在缓存中能够显著地提
在InfoQ上有专门一系列文章来介绍监控系统的构建，聊聊监控（一）：什么值得监控以及监控指标的取舍，如果想深入了解可以看一下。JMX的简介所谓JMX，是Java Management Extensions的缩写，从官方的文档上来看，他就是一个框架，和JPA、JMS是一样的，和我们平时使用的Spring、Hibernate也没有什么区别。就是通过将监控和管理涉及到的各个方面的问题和解决办法放到一起，
# Java GC监控实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(导入相关依赖)
B --> C(创建监控实例)
C --> D(设置监控参数)
D --> E(启动监控)
E --> F(监控GC日志)
F --> G(分析GC日志)
G --> H(生成监控报告)
H -->
原创
2023-12-16 05:33:07
44阅读
Flink中通过MemoryManager来管理内存。在MemoryManager中，根据要管理的内存的总量和和每个内存页的大小得到内存页的数量生成相应大小数量的内存页来作为可以使用的内存。public MemoryManager(long memorySize, int numberOfSlots, int pageSize,
MemoryType memor
转载
2024-03-18 07:15:47
85阅读
内容为什么需要懒加载监控滚动条实现懒加载思路代码监控滚动条方法的弊端Intersection Observer实现懒加载 为什么需要懒加载图片懒加载其实就是延迟加载，我们知道浏览器的可视范围是有限的，现在网页的内容日益丰富，一般网页内容都需要进行滚动才能完成浏览 如果网页有很多图片，然而图片非常吃流量，如果用户还没看到网页下面的内容，在某种程度上我们就没有必要这么快加载这些看不见的图片监控滚动条
转载
2024-10-17 10:20:07
11阅读
# 监控Java的GC过程
## 1. 流程概述
为了监控Java程序中的垃圾回收（Garbage Collection）过程，我们可以使用一些工具和技术来帮助我们。下面是实现Java GC监控的一般流程：
```mermaid
journey
title Java GC监控流程
section 准备工作
开发环境配置 --> 代码注入
sectio
原创
2023-10-02 12:30:20
179阅读
这是jvm优化系列第二篇：jvm优化——垃圾回收通过上一篇的jvm垃圾回收知识，我们了解了jvm对内存分配以及垃圾回收是怎么来处理的。理论是指导实践的工具，有了理论指导，定位问题的时候，知识和经验是关键基础，数据可以为我们提供依据。在常见的线上问题时候，我们多数会遇到以下问题：内存泄露某个进程突然cpu飙升线程死锁响应变慢...等等其他问题。如果遇到了以上这种问题，在线下可以有各种本地工具支持查看
监控Apache Cassandra®和DataStax Enterprise（DSE）集群是一项非常重要的工作，它帮助您识别集群中的问题并及时地应对并缓解问题。Apache Cassandra和DSE都公开了用于观察和分析的指标。Cassandra通过使用Java管理扩展（Java Management Extensions，即JMX）公开了各种指标、允许临时的配置更改（如更改压实操
概述之前所介绍的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。 在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“
转载
2024-07-24 20:40:25
41阅读
本课时主要讲解如何进行生产环境作业监控。在第 15 课时“如何排查生产环境中的反压问题”中提到过我们应该如何发现任务是否出现反压，Flink 的后台页面是我们发现反压问题的第一选择，其后台页面可以直观、清晰地看到当前作业的运行状态。在实际生产中，Flink 的后台页面可以方便我们对 Flink JobManager、TaskManager、执行计划、Slot 分配、是否反压等参数进行定位，对单个任
转载
2024-01-16 19:48:42
104阅读
结果，评论里各种冷嘲热讽。监控这个topic本来有很多细节可以聊，既然大伙公司都做得比较完善，后续就不纠细节了，聊聊方向上的思考，架构上的设计。今天和大伙聊聊多维度立体化监控。 一、什么是多维度立体化监控不同公司或多或少有一些自动化监控手段，除了前文提到的：http接口监控log关键字监控还有很多维度的监控：操作系统，进程，端口http状态码服务存活性接口处理时间RPC接口监控用户层面监
转载
2024-05-16 23:05:24
26阅读
