摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由阿里巴巴高级开发工程师宋辛童分享。文章主要从基本概念、当前机制与策略、未来发展方向等三个方面帮助开发者深入理解 Flink 的资源管理机制。基本概念当前机制与策略未来发展方向1. 基本概念1.1 相关组件我们今天介绍的主要是与 Flink 资源管理相关的组件，我们知道一个 Flink Cluster 是由一个 Flink M
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2024-05-14 08:00:02
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参考博客1.TaskManager通过solt个数划分资源，但是这里的资源仅仅是内存资源不包括CPU 2.Flink Job任务时会对算子进行chain优化，目的是共享线程减少线程切换的开销并提升执行性能。chain后的算子对外而言就是一个算子，内部算子之间的数据流通，不会经过序列化/反序列化、网络传输，而是直接将消息对象传递给下游的 ChainOperator 处理 。chain是有条
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2023-12-13 22:52:34
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本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，也有利于我们更透彻
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2024-03-20 11:59:57
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1. 先savepoint 之后过一段时间再cancel job是否会丢失数据这个不一定的，要看你的source是什么，比如你的source是kafka就不会丢失，他可以重复提取数据，但如果数据源是串口比如端口之类的，就会丢失2. 是否真的能extaclty once（数据恰好处理一次）这个要取决于从哪个角度来说比如光看过程，数据如果丢失肯定要多读几次，但是光看结果肯定是ex once水印的出现就
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2024-01-27 23:23:44
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成本估算在基于成本的优化器中，成本估算非常重要，它直接影响着候选计划的生成。在Flink中成本估算依赖于每个不同的运算符所提供的自己的“预算”，本篇我们将分析什么是成本、运算符如何提供自己的预算以及如何基于预算估算成本。什么是成本Flink以类Costs来定义成本，它封装了一些成本估算的因素同时提供了一些针对成本对象的计算方法（加、减、乘、除）以及对这些因素未知值的认定与校验。“cost”一词也有
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2023-10-18 19:50:40
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前言从半年现在从0开始搭建Flink实时计算平台，部分存储层用到了Elasticsearch，从零开始接触Flink，这半年来遇到了好多坑，由传统的开发转变成了大数据开发，Elasticsearch内含有多种熔断器，为了防止OOM。由于目前业务查询的方式会造成成本很高，（可以看一下allow_expensive_querys），某次查询可能会引起服务的熔断，这时候有可能引起实时任务 sink El
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2024-01-21 05:40:45
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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
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2024-01-03 13:17:52
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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
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2024-03-14 20:14:14
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Scheduling：Flink中的执行资源通过任务槽(Task Slots)定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个槽都可以运行一个并行任务管道(pipeline)。管道由多个连续的任务组成，例如第n个MapFunction并行实例和第n个ReduceFunction并行实例。Flink经常并发地执行连续的任务：对于流程序，这在任何情况下都会发生，对于批处理程序，它也经常发生。
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2024-01-09 21:13:23
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Flink 第1章 Flink资源与内存模型资源配置调优开发了一些程序，那么怎么评估这些程序所需要的资源配比这些呢？ 比如使用标准的Flink任务提交脚本 Generic CLI模式（通用客户端模型）从1.11开始，增加了通用的客户端模型 使用-D指定kv变量（这里演示以1.13.2为准）。bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5\ # 执行并
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2023-10-04 22:19:32
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目录一、内存设置1. TaskManager 内存模型2. 生产资源配置示例二、合理利用 cpu 资源1. 使用 DefaultResourceCalculator 策略2. 使用 DominantResourceCalculator 策略3 使用 DominantResourceCalculator 策略并指定容器 vcore 数三、并行度设置1. 全局并行度计算2. Source 端并行度的
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2023-11-07 10:58:26
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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
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2024-04-24 19:13:47
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Flink概述Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行
前言 本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文。该文中主要是考虑网络资源，博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充，同时也非常欢迎大伙留言补充。1、关键参数与资源 为估算Flink集群所需资源，首先我们需要根据Flink任务中的指标给出集群的最低资源需求（base
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2023-10-10 20:56:32
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集群现状hadoop集群yarn内存资源节点节点内存node manager 分配内存预留内存hadoop0264GB52GB12GBhadoop0364GB52GB12GBhadoop0464GB52GB12GByarn计算资源总共可以内存：156GB排除集群常驻任务占用内存12GB，计算任务可用内存：144GByarn container 最小内存：1GB，最多可用container：144个
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2023-12-16 18:25:27
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Flink on Yarn1. Flink on Yarn 简介2.Flink on Yarn的两种模式说明2.1 Session-cluster 模式（1）session模式特点（2）session模式下的flink集群运行时四个组件（3）Session模式的适用场景2.2 Per-Job-Cluster 模式2.3 Application Mode3.Flink on Yarn 两种模式演示
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2023-09-23 11:39:57
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一.FlinkCEP介绍FlinkCEP(Complex event processing for Flink) 是在Flink实现的复杂事件处理库. 它可以让你在无界流中检测出特定的数据，有机会掌握数据中重要的那部分。是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流
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2024-04-22 07:22:59
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datasource批处理中常见是两类source基于集合1.使用env.fromElements()支持Tuple，自定义对象等复合形式。2.使用env.fromCollection()支持多种Collection的具体类型3.使用env.generateSequence()支持创建基于Sequence的DataSet参考代码：package cn.itcast.batch.source
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目录资源抽象ResourceManager（资源管理器）SlotManagerSlotSelectionStrategy（Slot选择策略）SlotPool（Slot资源池）Slot共享组1.SlotSharingGroup2.CoLocationGroup资源抽象Flink涉及的资源分为两级：集群资源和Flink自身资源。集群资源管理的是硬件资源，包括CPU、内存、GPU等，由资源管理框架(ya
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2023-12-07 15:00:44
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前言 Apache Flink 一个高性能的分布式数据处理引擎，它用于对无界和有界数据流进行有状态计算，它被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 相信过多的我不需要做什么介绍，本系列将以flink整体架构，资源管理与作业调度，
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2024-02-23 17:52:27
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