在某客户日志数据迁移到火山引擎使用 ELK 生态的案例中,由于客户反馈之前 Logstash 经常发生数据丢失和收集性能较差的使用痛点,我们尝试使用 Flink 替代了传统的 Logstash 来作为日志数据解析、转换以及写入 Elast... Flink 基于状态引入分布式 checkpoint 机制,用于保证数据消费的“at-least-once”语义。其中状态保存通过定期持久化到远端可靠存储(HDFS)来保证状态不丢失。需要说明的是,Flink 本身基于状态是能够做到严格意义上...
在某客户日志数据迁移到火山引擎使用 ELK 生态的案例中,由于客户反馈之前 Logstash 经常发生数据丢失和收集性能较差的使用痛点,我们尝试使用 Flink 替代了传统的 Logstash 来作为日志数据解析、转换以及写入 Elast... Flink 使用优势 **数据处理支持“at-least-once”语义**Flink 基于状态引入分布式 checkpoint 机制,用于保证数据消费的“at-least-once”语义。其中状态保存通过定期持久化到远端可靠存储...
在某客户日志数据迁移到火山引擎使用 ELK 生态的案例中,由于客户反馈之前 Logstash 经常发生数据丢失和收集性能较差的使用痛点,我们尝试使用 Flink 替代了传统的 Logstash 来作为日志数据解析、转换以及写入 Elast... **Flink 使用优势** **数据处理支持****“at-least-once”语义**Flink 基于状态引入分布式 checkpoint 机制,用于保证数据消费的“at-least-once”语义。其中状态保存通过定期持久化...
不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理,最终分发到下游,主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离... 举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐...
不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理,最终分发到下游,主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离... 举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐...
不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理,最终分发到下游,主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离... 举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐...
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... 单击创建日志主题。 在创建日志主题对话框,设置主题名称、日志存储时长、日志分区数量等关键参数,然后单击确定。 配置 说明 主题名称 自定义设置日志主题的名称。 日志存储时长 日志在日志服务中的保存时间,...
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... 单击创建日志主题。 在创建日志主题对话框,设置主题名称、日志存储时长、日志分区数量等关键参数,然后单击确定。 配置 说明 主题名称 自定义设置日志主题的名称。 日志存储时长 日志在日志服务中的保存时间,...
在使用 Flink State 时是否经常会面临以下问题:* 某个状态算子出现处理瓶颈时,加资源也没法提高性能,不知该如何排查性能瓶颈* Checkpoint 经常出现执行效率慢,barrier 对齐时间长,频繁超时的现象* 大作业的 Checkpoint 产生过多小文件,对线上 HDFS 产生小文件压力* RocksDB 的参数过多,使用的时候不知该怎么选择* 作业扩缩容恢复时,恢复时间过长导致线上断流**State 及 RocksDB 相关概念介绍**--------------------...
Flink 通过在数据流中注入 barriers 将数据拆分为一段一段的数据,在不终止数据流处理的前提下,让每个节点可以独立创建 Checkpoint 保存自己的快照。每个 barrier 都有一个快照 ID ,在该快照 ID 之前的数据都会进入... 失败前遗留的部分脏文件就会保留,在 Checkpoint 阶段就会将脏文件移到正式目录中。## SnapshotState 阶段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 sta...
**Flink日志查看**排查过程中,我们首先查看 Flink Job manager 和 Task manager 在 HDFS 故障期间的日志,发现在 Checkpoint id 为 4608 时, task 2/3/6/7 都产出了若干个文件。而 task 0/1/4/5 在 Checkp... 怎么会造成数据丢失。带着疑惑,我们进一步分析。忽略 Flink Checkpoint 的恢复流程以及 Flink 状态的操作流程,只保留与 HDFS 交互的相关步骤,DTS MQ dump 与 HDFS 的操作流程可以简化为如下流程图:![picture...
所以我们考虑是否可以用 Flink Individual-task-failover 策略去替代 Region-Failover 策略,而 Individual-Task-Failover 的策略在这种拓扑下是完全不适用的。所以我们对于以下特征的场景,需要设计开发一个新的 Failover 策略: * 多流 Join* 流量大(30M QPS)、高并发度(16K*16K)* 允许短时间内小部分数据丢失* 对数据输出的持续性要求高 **在讲述技术方案之前,先了解 Flink 现有的数据传输机制...