Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照,从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的 exactly-once 语义保证。内置支持了 Kafka 的端到端保证,并提供了 TwoPhase... 因为flink计算会面临大量数据处理、大量状态存储,完全基于jvm的堆内存管理存在较大的缺陷,flink基于jvm实现了独立的内存管理:可超出主内存的大小限制、承受更少的垃圾回收开销、对象序列化二进制存储,下面在来详细...
> > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ ->... 本文主要介绍 DTS MQ dump 在极端场景中遇到的数据丢失问题的排查与优化,最后介绍了上线效果。 本文分两次连载,第一篇主要介绍Flink Checkpoint 以及 MQ dump 写入流程。HDFS 集群某个元数据节点由于硬件故障...
直到最后输出。为了防止作业失败,状态丢失,Flink 引入了分布式快照 Checkpoint 的概念,定期将 State 持久化到 Hdfs 上,如果作业 Failover,会从上一次成功的 checkpoint 恢复作业的状态(比如 kafka 的 offset,窗口内... RocksDB 持久化的 SST 文件在本地文件系统上通过多个层级进行组织,不同层级之间会通过异步 Compaction 合并重复、过期和已删除的数据。在 RocksDB 的写入过程中,数据经过序列化后写入到 WriteBuffer,WriteBuffer 写...
> > > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... 本篇则将重点介绍故障排查和优化方案。DataLeap **故障排查过程**============了解完相关写入流程后,我们回到故障的排查。用户任务配置的并发为 8,也就是说执行过程中有 8 ...
使用一个Flink任务消费上游埋点Topic,然后通过配置规则的方式,将各业务关注的埋点分流到下游小Topic中,再提供给各个业务消费**。这样就减少了不必要的反序列化开销,同时降低了MQ集群带宽扇出比例。![picture... **数据流ETL链路也在2018年全面迁移到了 ****P** yFlink** ,进入了流式计算的新时代。*** **第二个阶段是2018至2020年**随着流量的进一步上涨,PyFlink和Kafka的性能瓶颈、以及JSON数据格式带来的性能和...
# 背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... 本文主要介绍 DTS MQ dump 在极端场景中遇到的数据丢失问题的排查与优化,最后介绍了上线效果。# 线上问题HDFS 集群某个元数据节点由于硬件故障宕机。在该元数据节点终止半小时后,HDFS 手动运维操作将 HDFS 切主...
使用一个Flink任务消费上游埋点Topic,然后通过配置规则的方式,将各业务关注的埋点分流到下游小Topic中,再提供给各个业务消费**。这样就减少了不必要的反序列化开销,同时降低了MQ集群带宽扇出比例。![image.png]... **数据流ETL链路也在2018年全面迁移到了PyFlink,进入了流式计算的新时代。**- **第二个阶段是2018至2020年**随着流量的进一步上涨,PyFlink和Kafka的性能瓶颈、以及JSON数据格式带来的性能和数据质量问题都一...
1 背景信息通过 SSH 方式登录火山引擎 E-MapReduce(EMR)的服务器,通过命令行提交 Flink 作业。基于 YARN 模式部署的 Flink 支持 Application 模式、Session 模式以及 Per-Job 模式运维作业。图片来自 Flink 官方文... import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSche...
日志服务提供 Kafka 协议消费功能,可以将一个日志主题当作一个 Kafka Topic 来消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。您可以使用 Flink kafka 连接器连接日志服务,通过 Flink 任务将日志服务中采集的日志数据消费到下... format 用来反序列化 Kafka 消息体(value)时使用的格式。此处设置为 json。 properties.enable.idempotence 是否启用 Kafka Client 的事务消息能力,此处设置为 false,以关闭事务消息。 properties.security....
那么如何知道一个 Flink 任务是否存在性能问题呢?Flink 作业性能不佳时一般有以下一些表现,可根据业务情况综合判断:- 上游 Kafka Topic 出现堆积。正常运行的任务,其上游 Kafka Topic 的 Lag Size 通常为零。如... 需要使用 Flink 的窗口函数,而窗口中就维护了状态信息。这类处理通常对 CPU 和内存都会造成压力,且窗口越长压力越大。注意:这里给出的仅仅是粗略的经验值,由于业务情况不同,例如数据是否压缩、序列化格式、是否需...
日志服务提供 Kafka 协议消费功能,可以将一个日志主题当作一个 Kafka Topic 来消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。您可以使用 Flink kafka 连接器连接日志服务,通过 Flink 任务将日志服务中采集的日志数据消费到下... format 用来反序列化 Kafka 消息体(value)时使用的格式。此处设置为 json。 properties.enable.idempotence 是否启用 Kafka Client 的事务消息能力,此处设置为 false,以关闭事务消息。 properties.security....
我们自然会联想到 Flink 在 1.9 版本提出的特性 -- State Processor API。使用 State Processor API,我们可以将作业产生的 Savepoint 转换成 DataSet,然后使用 DataSet API 完成对 State 的查询、修改和初始化等操... 可以看到这个任务包含一个 ListState 和一个 ValueState,分别存在于 Source 算子和 Aggregate 算子中。 此外,有些对 Flink 比较了解的同学知道,KafkaSource 中的 State 是用于记录当前消费的 Offset 信...