主要检查点记录中的资源管理器ID无效
社区干货
字节跳动流式数据集成基于 Flink Checkpoint 两阶段提交的实践和优化背景
SnapshotState 阶段对应 2PC 的两个阶段中的第一个阶段。主要操作是关闭正在写入的文件,并将任务的 state (主要是当前的 Checkpoint id 和 task id)存储起来。## Notify Checkpoint 完成阶段该阶段对应 2PC 两... 我们通过 HDFS trace 记录表( HDFS trace记录表记录着用户和系统调用行为,以达到分析和运维的目的)查看 task 2 Checkpoint 4608 临时目录操作记录,对应的路径为 `/xx/_DUMP_TEMPORARY/cp-4608/task-2`。src_path...
干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(2)
(文件名含有 task id 和 Checkpoint id 信息,所以可以根据正式目录下的文件名知道其是哪个 task 在哪个 Checkpoint 期间创建的)。故初步确定的原因是某些文件被误删造成数据丢失。Task 2/3/6/7 在文件删除后由于没有文件的写入和关闭操作,task 正常运行;而 task 0/1/4/5 在文件删除后还有文件的写入和关闭操作,造成 task 失败。 **HDFS元数据查看**下一步就要去排查文件丢失的原因。我们通过 HDFS trace 记录表...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
这里重点分析一下火山引擎 EMR 产品定义中的几个关键词。云原生、开源、大数据平台这些概念相信都是读者们耳熟能详的。 云原生是指云上资源的池化、用户的弹性按需使用、资源的成本摊薄和利用率提升等。开源... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494070&x-signature=Em0IsT0idtZtHzXAi2E0OS9%2FBvM%3D)**给用户带来价值:**- 将 Pulsar 的众多令人瞩目的特性更便捷地提供给用户,在火山引擎 EMR 中一键创建 Pulsar 集群后“...
字节跳动 Flink 基于 Slot 的资源管理实践
Flink 作业被提交到资源管理器 (Yarn/K8s) 后,资源管理器根据作业所需的资源配置(多少个 TaskManager,每个 TaskManager 分配多少 CPU/内存)为作业分配资源,并启动对应数量的 TaskManager 进程。TaskManager 进程启动后,向 ResourceManager 节点注册信息,其中最关键的信息就是 Slot。TaskManager 根据配置的每个 TaskManager 的 Slot 数,向 ResourceManager 汇报 Slot,而在 ResourceManager 节点内维护和管理所有的 Slot 列...
特惠活动
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
资源管理,调度等,像 Hive 就重度依赖于 YARN 体系,计算引擎也与 MR 强绑定,在解耦方面较弱,如果企业考虑在 K8S 上构建自己的计算引擎,Hive 面临的局限会更加明显。- 性能:整体架构是否拥有更好的性能。- 安全... 在这个过程中 HiveServer2 承担了非常重的职责,因此需要消耗非常大的资源,因此会很大程度的影响用户的并发。对于分布式任务运行来说,它的资源约束来自于 Yarn 作为资源管理器所分配的资源,但是在 Hive 架构下却受限...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
**服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的管理和调度,能够收集各个计算组的性能数据,为查询、写入和后台任务动态分配资源。同时支持计算资源隔离和... Metadata 主要包括 2 部分:Table 的元数据和 Part 的元数据。表的元数据信息主要包括表的 Schema,partitioning schema,primary key,ordering key。Part 的元数据信息记录表所对应的所有 data file 的元数据,主要包...
基于共享存储的 leader 选举:在存算分离架构云数仓 ByConity 中的实践
biz=MzkwMTQzMjc2OQ==&mid=2247483778&idx=1&sn=06e9a9fe4180fa8c78079b45686a4bbe&chksm=c0b5952cf7c21c3ac32f39c1008a7c0535af6b2cb7210ae2031953db91fd0b737b268310a66f&scene=21#wechat_redirect)介绍了基于... 副本中可提供业务服务的节点,本文也常把 leader 选举简称为“选主”。**客户端**:需要访问 leader 提供业务服务的节点。**设计思想**我们注意到如果一台计算机在试图同步多个线程对一个临界资源的访问竞...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
数仓领域的未来趋势解读 [点击查看](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247494977&idx=1&sn=571e0a1fb09446777f69abad116c4175&chksm=c09a9c74f7ed156203652b394d4762ff23b52246a9d56fb2d39... **服务层主要包括如下组件:*** **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的管理和调度,能够收集各个计算组的性能数据,为查询、写入和后台任务动态分配资源。同时支持计算资源隔离和...
一口气看完43个关于 ElasticSearch 的使用建议
每个桶中的文档数量都非常大,聚合可能会有数千或数十万个文档。但是,有大量桶但每个桶中文档数量相对较少的情况下,使用广度优先算法能更加高效地利用内存资源,而且可以让我们构建更加复杂的聚合查询。虽然可能会产生大量的桶,但每个桶中只有相对较少的文档,因此使用广度优先搜索算法可以更加节约内存。参考示例:``` searchSourceBuilder.aggregation( AggregationBuilders.terms("brandIds") ...
新功能发布记录
资源池新增 Go 1.20、1.21.4 版本镜像。 全部 2022-12-08 公共资源池 2023年11月功能名称 功能描述 发布地域 发布时间 相关文档 OAM 应用部署优化 【邀测·申请试用】 支持按需对部分组件进行部署,满足应用中仅部分组件需更新的场景。 支持自适应组件在环境中的实际副本数,此场景下应用编排中的副本数不生效,避免扩缩容,影响业务性能。 全部 2023-11-24 OAM 应用部署观测部署过程变更记录 2023年10月功能名称 功能描述 发...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统... Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统... Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用Extract-Transform-L... 而无需依赖独立的ETL系统及资源。这样,用户只需要采用统一的SQL方式来完成数据转换操作。 本篇文章将重点介绍ByteHouse遇到的挑战以及如何通过3大能力建设,实现完备的ELT能力。 **/ 痛点...
