在执行之前，流程序将会被翻译成物理层数据流图，物理层数据流图由连接的并行任务组成，而一个并行任务运行一些运算符逻辑，消费输入流数据，并为其他任务产生输出流数据。真实场景下，可能有数百个这样的任务并行运行在很多的物理机器上。在长时间的运行中，流任务中的任意一个任务在任意时间点都有可能失败。我们如何保证任务的失败能被正确的处理，以使任务能继续的运行下去呢？事实上，我们可能希望我们的流处理器不仅能在任务
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2024-05-06 13:16:17
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检查点(checkpoint)一致性检查点(Checkpoints)Flink 故障恢复机制的核心,就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一致检查点,其实就是所有任务的状态,在某个时间点的一份拷贝(一份快照);这个时间点,应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候以上图为从1开始的整数 数据，sum_even为偶数求和，sum_odd为奇数求和，以上已经完成了1-5的相关求和。从检查点恢
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2024-03-25 14:12:58
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flink-容错机制（十二）1.一致性检查点1、flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点
2、有状态流应用的一致检查点，就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（快照），在这个时间点，应该就是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候2.从检查点恢复状态1.在执行流应用程序期间，flink会定期保存状态的一致检查点
2.如果发生故障，flink讲会使用最近的检查点来一致恢复应用
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2024-04-26 09:29:33
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Flink 的容错机制一致性检查点从检查点恢复状态Flink检查点算法保存点（save points） 一致性检查点Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候从检查点恢复状态在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点
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2024-04-25 20:38:34
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检查点 流式数据连续不断地到来，无休无止；所以流处理程序也是持续运行的，并没有一个明确的结束退出时间。机器运行程序，996起来当然比人要容易得多，不过希望“永远运行”也是不切实际的。因为各种硬件软件的原因，运行一段时间后程序可能异常退出、机器可能宕机，如果只依赖一台机器来运行，就会使得任务的处理被迫中断。
一个解决方案就是多台机器组成集群，以“分布式架构”来运行程序。这样不仅扩展了系统的并行
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2023-07-11 17:30:13
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一、一致性检查点（checkpoint）1）Flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点；2）有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候； 二、从检查点恢复状态1）在执行流应用程序期间，Flink会定期保存状态的一致检查点；2）如果发生故障，Flink将会使用最近的检查点
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2024-04-25 16:31:21
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本文用java代码介绍flink的各类算子。采用上篇文章中对接的kafka数据源。一、Map：对数据进行逐个遍历，常用作对数据集内数据的清洗和转换input.print();
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> map = input.map(new MapFunction<String, T
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2024-02-24 23:24:03
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1. 概述异常检测（anomaly detection）指的是对不符合预期模式或数据集（英语：dataset）中其他项目的项目、事件或观测值的识别。实际应用包括入侵检测、欺诈检测、故障检测、系统健康监测、传感器网络事件检测和生态系统干扰检测等。之前我曾经介绍过一种异常检测的解决方案《准实时异常检测系统》，但那个架构中Flink主要承担的还是检测后的分析，真正的异常检测被前置到了业务系统中。在本文中
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2024-05-13 13:07:54
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作者｜梅源（Yuan Mei）& Roman Khachatryan流处理系统最重要的特性是端到端的延迟，端到端延迟是指开始处理输入数据到输出该数据产生的结果所需的时间。Flink，作为流式计算的标杆，其端到端延迟包括容错的快慢主要取决于检查点机制（Checkpointing），所以如何将 Checkpoint 做得高效稳定是 Flink 流计算的首要任务。我们在 “Flink
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2024-01-05 22:55:33
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1、flink任务无法从checkpoint启动场景一、flink任务运行过程中出现异常时（如checkpoint失败次数超过配置阈值），自动重启出现算子异常，无法恢复正常运行。场景二、手动下线任务，选择上一次的checkpoint启动时，出现算子异常，无法启动。报错如下：java.lang.Exception: Exception while creating StreamOperatorSta
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2024-05-22 19:20:26
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Flink Standalone RocketMQ 消费异常
## 引言
Apache Flink 是一个开源的流式处理框架，它提供了强大的分布式流处理和批处理能力。RocketMQ 是一个开源的分布式消息中间件，具有高性能、高可靠性和容错能力。在某些情况下，使用 Flink 与 RocketMQ 结合进行数据处理可能会遇到消费异常的情况。本文将探讨在 Flink Standalone Roc
原创
2024-01-09 23:22:09
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这一课时我们将讲解 Flink “精确一次”的语义实现原理，同时这也是面试的必考点。Flink 的“精确一次”处理语义是，Flink 提供了一个强大的语义保证，也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。那么 Flink 是如何实现“端到端的精确一次处理”语义的呢？背景通常情况下，流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式功能，用来表明在实际生产运行中会对数据处
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2024-04-16 11:25:30
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Flink 已经渐渐成为实时计算引擎的首选之一，从简单的实时 ETL 到复杂的 CEP 场景，Flink 都能够很好地驾驭。本文整理自携程实时计算负责人潘国庆在 QCon 全球软件开发大会（北京站）2019 的演讲，他介绍了携程如何基于 Flink 与 TensorFlow 构建实时智能异常检测平台，以解决规则告警系统准确率低、时效性低、规则配置复杂与耗费人力等诸多问题，实现了业务指标毫秒级延迟与
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2024-04-25 18:33:32
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文章目录MiniClusterStandaloneyarnyarn sessionyarn per jobapplication模式k8s其他 MiniCluster这种模式我们一般是在用IDE调试程序的时候用到,当我们在本地用IDE开发程序的时候，执行main方法，flink会在本地启动一个包含jobmanager和taskmanager的进程的minicluster，程序运行完成之后，这个cl
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2023-12-29 21:15:59
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## Java获取Flink Job任务异常
在使用Flink进行数据处理和分析时，我们经常会使用Flink的Job任务来执行任务。然而，有时候我们可能需要获取Job任务的异常信息，以便进行错误处理和调试。本文将介绍如何使用Java代码获取Flink Job任务的异常。
### 1. 异常处理的重要性
在大规模的数据处理中，出现异常是很常见的。处理这些异常并及时采取措施是保证任务正常运行的关
原创
2023-11-16 12:31:04
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简介： 上篇分享了基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型介绍 Flink on YARN 应用启动全流程，本文将根据社区大群反馈，解答客户端和 Flink Cluster 的常见问题，分享相关问题的排查思路。作者：杨弢（搏远）Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN、Kubernetes、Mesos 等集群部署模式，其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛。Flin
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2023-12-13 01:07:41
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【背景】在研究flink任务失败重试的过程中，遇到了一个问题，具体表现为：在任务重试时，出现与NN连接失败，触发新的一次重试，然后重复此流程，直到达到重试上限后，任务失败退出。本文就总结下整个问题的分析过程，以及涉及到的相关知识点。【问题分析过程】首先查看了任务的日志，发现有如下关键信息：INFO org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler
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2024-05-09 15:13:39
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前言用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。接下来介绍部分算子的使用方法，大家直接复制粘贴就好，简单粗暴搭建IDEA的开发环境记得下载一个Lombok插件pom文件如下：<properties>
<project.build.sourceEncoding>
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2024-03-19 21:48:38
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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，这也是 Flink 编程的核心。而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性，Flink 本身提供了多层 API，DataStream API 只是中间的一环 在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，
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2024-03-02 08:52:28
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本文记录我在使用flink过程中遇到的部分问题，后续遇到别的问题也在这里更新，文章长期更新。1.内存问题导致被yarn/k8s杀掉这种问题基本都是因为物理内存或者虚拟内存超过被yarn杀掉，可以看到如下日志:虚拟内存超标如果是虚拟内存超过了需要改yarn配置即可，比如设置yarn.nodemanager.vmem-check-enabled为false关闭虚拟内存检测或者增加yarn.nodema
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2024-02-28 11:50:06
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